进行 A/B 测试时可能犯的错误
在评估统计意义时，：
不要相信消费者会 100% 接受一个新页面，因为这种方法只能证明这种可能性并降低了偶然性的可能性；
A/B 测试并不能直接显示某个 美国 手机号 选项是否更受用户欢迎。其结果仅仅代表某些目标指标相对于其他目标指标的优越性；
即使页面之间的差异很明显，请记住用户并没有直接选择这一点，他们并没有得到两个选项。分析仅显示了他们对自己无法控制的变化的反应。
焦点小组测试
资料来源：shutterstock.com
有时 A/B 测试的结果并 如何正确运用关键路径方 不能提供明显的变体结果。在这种情况下，有必要根据某些特征采取特定细分的分析：
人口统计特征（性别、年龄、国家）；
分为新人和专业人士（仅使用新人更为客观）；
按付款人划分；
按受众来源及服务划分。
不同部分之间明显存在的差 意大利电话号码 异有助于阐明 A/B 测试的真实结果。
为了正确地将流量分成几部分，请考虑两个主要规则：
每个部分的样本量必须合理且引人注目。每个测试变量通常接受的最小转换次数是 250-350；
样本太小不适合进行 A/B 测试。
下载有关该主题的有用文档：
清单：如何在与客户谈判中实现你的目标
世界知名公司的 A/B 测试示例
Netflix
这家网上电影院非常成功，很大程度上是因为它定期测试改变网站的想法。
例如，Netflix 的个性化使得访问者可以轻松浏览平台。此外，还应为用户提供根据其个人兴趣编制的主题选择。在这里，偶然因素被减至最低。
Netflix
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除了个人页面外，Netflix 还会智能地选择最具点击率的标题和缩略图提供给用户查看。
亚马逊
作为转化率优化领域公认的领导者，亚马逊致力于为客户提供最佳体验。