为什么要做A/B测试？

这篇博文，我们从数据分析技术层面来探讨A/B测试的优势。

在网站和App运营过程中，我们会不断改进界面和流程，希望以此获得更好的业务转化。我们收集数据，并拿改进前后的数据进行比较，以便确认改进是否取得效果。

但遗憾的是，我们发现依靠这种比较所得到的结论很多时候是不可靠的。时移世易，时过境迁，随着时间变化，访客的组成和属性发生很大的变化，这个小时的客户属性和组成成分与上一个小时会有很大差别，今天的客户行为与昨天可能有很大区别，本周的客户特征与上周相比可能有显著不同。因此，我们发现时间是一个非常重要的因素，如果我们一段时间用A版本，另一段时间用B版本，然后通过数据衡量A版本和B版本的优劣，可能会产生很大的误差，甚至可以说基本上不可行。

将两个或多个版本同时呈现给两组或多组随机抽取的访客，保证各组访客的组成和属性相同，然后做分析对比，就可以完美的解决前面提到的问题，而这种方法就是AB测试。

A/B测试很好的避免了由于时间不同而引起的访客样本属性变化的问题，它能让两个版本面对属性相同或近似的访客群体，基于这种情况对所获得的数据才有可比性，分析结果才更加准确、可靠。

再有，我们还会发现传统分析方法需要两个时间周期（旧版本一个周期，新版本一个周期），而AB测试却只需一个时间周期（新、旧版本同时比较），因此，A/B测试的另一个优势就是快速，能够在最短的时间内得到结论。

由于A/B测试准确、快速的优点，它在创意、创新和产品迭代中成为不可缺少的工具，也在商业决策中发挥着重要作用。