什么是AB测试？

AB测试定义

AB测试是为线上应用（比如网页、小程序、App、AI算法、AI生成内容、功能特性等的两个（A/B）或多个（A/B/n）版本（变体，variation），同时让一小部分访客随机访问，访客会随机分配到不同版本（变体）上，然后通过算法（统计学方法或AI算法）进行分析，比较各版本（变体）对于给定指标（比如注册转化率、购买率等）的效果以及效果差异的可信度（为了排除随机因素），从而选出可信的最优版本（变体），最后将最优版本（变体）发布给全部访客。

通过运行A/B测试，比较新版本与当前版本用户体验的变化，收集数据并分析，根据数据分析结果衡量更改对业务的影响，可以确保每个更改都产生正向结果，从而消除创新和迭代风险，让业务快速增长。

AB测试步骤

A/B测试的步骤包括：现状分析、假设构建、人群分流、目标设置、A/B/n版本制作、数据收集、结果分析等。

AB测试应用场景

1. 体验优化：A/B测试可以让运营者根据数据小心的更改用户体验。通过构建假设然后再验证，很好的了解界面元素如何影响用户行为。另一方面，假设也可能被证明是错误的，就是说，某些所谓最佳体验的观点在本案例中不适合。

2. 转化率优化：AB测试不仅仅能回答一次性的问题或解决分歧，还可以持续改进用户体验，不断提高某个目标转化率。比如希望通过广告着陆页提高销售线索质量和数量，可以尝试通过AB测试更改标题，图片，表单域，召唤语（Call to Action）和页面整体布局。AB测试有助于确定哪些更改对访客的行为造成影响。随着时间推移，可以合并试验中多个获胜更改到界面的新版本中。

3. 广告优化：通过测试广告文案，营销人员可以了解哪个版本能吸引更多点击。通过测试后续的着陆页，可以了解哪种布局最好地将访问者转化为客户。如果每个步骤的要素尽可能高效地获得新客户，那么营销活动整体支出实际上可以减少。

4. 算法优化：产品开发人员和设计人员可以使用AB测试来了解新功能或更改所带来的影响。产品发布，客户互动，模式和产品体验都可以通过AB测试进行优化，只要目标能明确定义，并且有清楚的假设。

AB测试并非“测试”

通常我们提到的“测试”是指工程测试，主要是验证产品功能、性能、易用性等方面是否满足设计预期。A/B测试与一般的工程测试有很大不同，它是通过用户行为分析用户心理，从而优化产品用户体验。

	工程测试	A/B测试
关注点	设计、功能、代码程序等是否正确性	是否容易使用
关注角度	是否符合设计者的期望	是否符合用户的期望
执行时机	产品上线发布之前	产品上线发布之后
执行者	一般是工程技术人员	真正的用户

AB测试vs用户测试

A/B测试比用户测试（或调查问卷）更加客观和准确。用户测试虽然能够搜集用户直接反馈的意见，但是所收集信息往往有偏差和失真。尽管设计者制作调查问卷时费尽苦心，以“套取”用户真实想法，而实际上常常不能如愿。这是因为用户知道在参与测试后，行为会走样，另外用户可能出于种种顾虑不能如实回答问题。于此相反，AB测试是在用户不觉察的情况下进行，用户行为可以反应真实的心理状态。

	用户测试/用户调查	A/B测试
用户是否感知	是	否
反馈收集方式	用户回答问题、发表意见	搜集用户行为数据

AB测试涉及的业务领域

A/B测试涉及市场、运营、产品和技术等领域，因此实施AB测试往往要多部门协同合作。这也是AB测试在管理上的难点。通过使用云眼A/B测试工具软件，可以减少市场、运营和产品部门对技术部门的依赖，降低实施AB测试的难度，提高实施效率。

AB测试与管理模式和企业文化

A/B测试不仅会给企业带来管理模式上的变革，也会带来一股新鲜的基于试验和数据驱动的企业文化。AB测试成为互联网业务不可缺少的环节，也成为推广、运营、产品经理、数据分析师、开发人员的必备技能。

AB测试经济效益

	优化前	优化后 转化率提高10%	优化后 转化率提高20%
从搜索引擎和广告引来的访客数	10,000	10,000	10,000
网络推广投入（假设每个点击2元）	￥20,000	￥20,000	￥20,000
转化率（假设）	5.0%	5.5%	6.0%
转化的访客数	500	550	600
从节省成本角度，改进后节省投入	--	￥2000	￥4000
从增加收入角度，改进后增加收入 假设每个访客终身价值(LTV: Lifetime Value)￥100	--	￥5,000	￥10,000

云眼AB测试SaaS基础版1万访客每月使用费仅￥500，带来收益却是￥5000+，投资回报率（ROI）10倍以上，A/B测试带来的经济效益是非常显著的。