业务专题篇：AB测试实验设计与评估

2022-11-03人工智能28

A/B测试已经成为互联网领域最常见的定量试验与数据收集方式，也是产品、运营和数据分析师的必备能力。对于互联网公司来说，A/B测试是一种有效的精细化运营手段，过去很多依靠经验的粗放式策略管理，通过A/B测试改变为可量化的精准决策。

A/B测试是一种通过已有客观指标，通过对比不同分组方案来衡量哪种效果最佳的方法。它的优势在于能够在"真实的线上环境中"，通过部分或者少量用户验证不同的方案。

例如，在对产品进行A/B测试时，我们可以为同一个优化目标（提升支付率）制定两个方案，让一部分用户使用A方案，另一部分用户使用 B方案，统计并对比不同方案的支付率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策，从而提升支付转化率。

为什么要进行A/B测试？

对于互联网公司来说，他们往往会通过实验的方法比较指标，然后衡量和验证一些策略是否更好，从而提高用户体验和产品收入。

[En]

For Internet companies, they often compare indicators through experimental methods, and then measure and verify whether some strategies are better, so as to improve user experience and product revenue.

使用A/B测试，优势如下：

可采用小样本抽样的方法对整体影响进行评估，节省时间和成本，让更多想法或策略得以快速验证

[En]

the sampling method of small samples can be used to assess the impact on the whole, thereby saving time and cost, so that more ideas or strategies can be quickly verified.*
通过实验和指标对比，找出产品问题的真正原因，建立数据驱动、可持续的闭环流程。

[En]

through experiments and comparing indicators, the real cause of product problems can be found, and a data-driven and sustainable closed-loop process can be established.*
通过A/B测试，还可以降低新产品、新功能或新模块的发布风险，为产品的创新发展提供保障。