1樓：涿郡小民
1.什麼是a/b測試
隨著移動網際網路流量紅利、人口紅利的逐漸衰退，越來越多的產品運營開始關注資料驅動的精細化運營方法，期望通過精細化運營在一片紅海中繼續獲得確定的使用者增長，而a/b測試就是一種有效的精細化運營手段。
2. a/b測試的價值產品優化依靠經驗主義，不能保證新的產品版本一定會有業績提升
重大產品功能很難決策，不確定哪個方案效果最優
「後驗」成本高，如果改版失敗，業績損失無法挽回
從這些挑戰中我們可以看到，如果我們在產品上線時不做a/b測試的話，一方面不能保證上線的版本轉化率等指標一定是最優的，其次還面臨著因產品改版失敗帶來的使用者流失、業績損失的風險。實際上，隨著業務的發展，產品迭代體系的逐漸成熟，新功能上線時必須做a/b測試的緊迫性會越來越高，因為改版失敗的風險越來越大，而使用者的習慣也越來越難以捕捉，所以a/b測試的必要性會越來越高。
3. 如何開展a/b測試
開展a/b測試，可以分為6個步驟：
確立優化目標。
分析資料。
提出想法。
重要性排序。
實施a/b測試並分析實驗結果。
迭代整個流程，進行下一輪a/b測試。
a/b測試工具開發，涉及到資料監測系統、大資料處理等，除了bat等大體量公司，一般都選用已有的saas服務，目前比較成熟的有testindata.ai（testin a/b測試服務，近期宣佈永久免費）等服務。目前隨著黑客增長概念的普及，應用a/b測試逐漸成為日常操作。
希望能夠幫助解決樓主的問題。
2樓：匿名使用者
在**改版前，「猜測」佔了我們大部分的時間，a認為更改設計才能帶來更大效益，b卻覺得使用原有設計才正確；**設計與功能配置常因個人主觀不同，便產生許多意見難以定案。a / b測試則透過「測量」來量化指標，透過實際測試a / b兩種版本變動後的結果，用資料來說明，省去猜測的時間提供更有效率、實際的決策。
a / b測試的優勢a / b 測試的實際應用
一個a / b測試包含兩種網頁測試版本：
a 版本─對照組，未經過變動的原版。
b 版本─實驗組，修改後的變更版。
a/b測試流程是怎樣的？
3樓：涿郡小民
a/b測試最佳流程，可分成下面四個步驟，如圖：
下面，對其中的每個步驟做下詳細解釋：
分析資料：分析現有原始版本的各項資料指標，如註冊轉化率等，比如說註冊轉化率僅有10%，針對這一轉化率提出想法；
重要性排序：限於團隊資源有限，無法把所有需求想法全部都去驗證，這就需要做重要性排序，選擇最重要的這幾個改進方案去做a/b測試，接著進入第四步；
a/b測試：在這個過程中，我們要監測a/b測試資料，結果一般有兩種，一是資料證明實驗無效，一是證明實驗有效。
我們經過大量測試發現，大部分進行的a/b測試實驗，1/3被證明有效， 2/3被證明無效（與原始版本效果差別不大，或者比原始版本效果還壞）。這裡需要大家注意，不是所有的實驗都會被證明對指標增長有顯著效果，如果是這樣，我們就沒有必要進行實驗了。
如果遇到這種情況，需要告訴自己的團隊成員不要灰心，正因為某些實驗被證明無效，我們才會找到有效的增長方式。實驗失敗是大概率事件，我們最好的辦法就是增加測試頻率、持續測試，而非淺嘗輒止，又回到經驗主義決策的老路上。
如果你的團隊從來沒有做過a/b測試，有三點建議給到大家：
第一，從最簡單的文案a/b測試開始，比如說測試關鍵按鈕中不同文案的轉化率；
第二，多做團隊間的經驗分享，多分享你的成功經驗，有效果的事情大家都願意嘗試；不要天天去分享失敗的經驗，如果過多分享失敗經驗，會讓你包括你的團隊對a/b測試產生質疑，影響團隊士氣；
以上就是a/b測試的最佳實踐，有了這些流程，a/b測試落地還需要注意三個關鍵因素：
來說，在「人」的角度上，要求整個團隊具備資料驅動增長、a/b測試驅動決策的思維習慣，這是最重要的事情。同時，如果增長或產品團隊負責人本身不具備這種意識，認為a/b測試無關緊要，比較依賴經驗進行產品優化決策，那麼a/b測試做起來也很困難。
在工具方面，一種是自研，另外一種是使用第三方服務。自研的話，在可控性、業務耦合方面有一定的優越性，但對一般企業來講，其研發成本、人力成本很高，開發a/b測試服務還涉及到較為嚴格的資料統計，需要配置專業的資料分析師。如果使用目前市面上的第三方工具，比如testin a/b測試服務_永久免費，可以最大化降低成本、加速業務落地a/b測試服務。
希望以上能對樓主有所幫助！
4樓：匿名使用者
目前市面上的大部分a/b測試工具均不支援對流量進行計劃分配即流量分配策略（一般為隨機分配）。這樣得到的測試結果，不僅不能真實的反映出目標核心使用者的喜好還有可能給產品經理造成誤導，對產品改進方向做出誤判。在這推薦使用者行為分析工具cobub razor，它可以幫我們準確的識別使用者屬性，從而為a/b測試提供流量分配策略，保證流量分配的科學性，試驗結果的可信性。
此外cobub還提供了實驗目標指標的實時監控及資料分析，我們可以根據分析結果實時優化調整流量策略，助力形成產品優化的閉環。
灰度測試和a/b測試有什麼區別？
5樓：匿名使用者
灰度測試
指沒有限制的內測。但是還是會限制使用者身份，即只有有資格的使用者才可以獲得內測軟體。
這時一般就是最後一次測試了，然後就是公測版了，可能有較多的bug……向左轉|向右轉
6樓：來自進賢門無師自通的藍精靈
灰度測試指的是系統測試通過後，將測試版本釋出到線上環境，替換部分的線上伺服器**進行**試。當灰度測試結束後，線上版本實現會統一。本質上是上線前的測試，收集使用者的反饋。
a/b測試指的是系統測試通過併發布後，同一個軟體功能不同的使用者會看到不同的實現方式，收集每個使用者的反饋。本質上是上線後的測試，收集使用者的反饋。
當初在黑馬程式設計師學的時候老師教過。
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