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。

传统统计方法的缺陷
传统统计方法的缺陷

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

转化率AB测试
转化率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。

 

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  1. A/B测试爱好者 小云

    这篇博文说出了A/B测试的必要性,这正是A/B测试的刚需所在!