A/B测试

生物学家和统计学家罗纳德-费希尔（Ronald Fisher）在20世纪20年代进行了随机对照实验。他研究出了基本的数学运算和原则，并把这个想法变成了一门科学。

费舍尔进行了几个农业试验，以寻找一些基本问题的答案，比如：如果换了肥料或使用更多的肥料会怎样。

他所介绍的原则被证明是有效的，科学家们在20世纪50年代初正式开始在医学领域进行临床试验。

营销人员在20世纪60年代末采纳了这种技术。他们想评估一些直销活动，即：使用个性化的信件或明信片是否能够帮助提升销售量。

然而，A/B测试的形式以前和现在有所不同。它在20世纪90年代中期形成了目前的形式。虽然现在使用相同的概念，但已经转移到虚拟环境下，并且是实时进行的。

###### 省钱
- A/B测试允许企业通过识别提供更好回报的过程来节省资金。没有两个营销活动会提供类似的回报，一个总是以某种方式比另一个更好。
- 在A/B测试数据科学的帮助下，企业可以找到提供更好回报的选项，并摆脱提供较低回报的过程，把钱花在回报更高的地方。
###### 增加利润
- 正如AB测试定义中所强调的，它通过提高转换率和允许企业接触更多的人，帮助增加利润。大约60%的企业认为它有助于提高转换率。
- 除此之外，A/B测试结果可以改善跳出率并提高参与度。这些因素对帮助企业发展很重要。在一天结束时，由于成本降低和销售增加，企业开始赚更多的钱。
###### 有助于识别问题
- 很多营销活动由于小错误而失败。最好的AB测试工具可以识别这些错误，从而使企业能够顺利运行。
- 它可以帮助识别很多问题，如不良的用户体验设计。这一点很重要，因为更好的设计可以将转换率提高到400%。
###### 改善内容
- 尽管大家都这么说，但内容仍然是主宰。然而，问题是有很多选择，包括书面内容、视觉内容等。
- 除非你有可靠的A/B测试数据分析，否则你不可能总是确定什么会有效，什么不会。
###### 有利于商业形象
- A/B测试已经变得非常流行，超过70%的公司每月至少进行两次测试。网站的A/B测试使企业能够摆脱给客户留下坏印象的过程或步骤。
- 因此，形象得到提升，商誉增加。
###### 使得分析更容易
- 大约77%的企业在其网站（包括登陆页面）上进行A/B测试，以确定设计、字体和其他此类问题。
- 这有助于通过强调导致买家放弃购物车的原因来减少购物车的放弃。原因可能有很多，如布局不合理、隐藏成本等。
通过A/B测试，企业可以找到真正的原因并加以解决。
###### 更多的参与性
- 企业寻求参与的追随者和买家，因此，59%的企业对电子邮件进行A/B测试并不奇怪。它可以帮助企业确定什么样的内容更有效，以便他们可以更专注于它。

1. 确定一个问题。确保你确定一个具体的问题。
2. 分析用户数据。
3. 制定一个假设来测试。现在你真的缩小了范围。你的下一步是决定你到底要测试什么，以及你要如何测试。将你的未知因素缩小到1或2个，至少开始是这样。然后，你可以确定改变哪个或哪些元素可能会解决你所面临的问题。
4. 进行假设测试。开发一个新版本的测试项目，实现你的想法。然后在该新版本和你的目标受众的当前页面之间进行A/B测试。
5. 分析数据。一旦测试结束，看一下结果，看看你的项目的新版本是否导致了任何明显的变化。如果没有，试着测试一个新的元素。
6. 为你的冠军找到新的挑战者。A/B测试世界有时使用

https://en.wikipedia.org/wiki/A/B_testing
https://mailchimp.com/marketing-glossary/ab-tests/
https://adoric.com/blog/a-b-testing-how-it-works/