AB测试:基础概念、应用场景及入门指南
01 AB测试是什么
互联网行业变化很快,很多产品的迭代速度都是按周甚至是按天来的。无论是产品的优化方向,还是决策的制定,都需要有数据来说话。
目前,大部分产品迭代的方式,是直接将某版本发布给全部用户。一旦遇到线上BUG或者数据效果不好,就不得不紧急修复或者功能优化,有时甚至需要回滚到前一版本。这对用户体验、项目进度影响是很大的。
如何能解决这个问题呢?AB测试能很好的避免这个问题。
所谓AB测试,就是在正式发版上线前,将用户流量对应分成几组,让用户分别看到不同的方案设计,根据几组用户的真实数据反馈,进行数据效果的校验。如果新版本数据呈现没问题,再考虑将新版本向全量放开,从而可以有效减少线上全用户发生事故的概率,提升用户体验。
简单理解,其实就是初中学的对照试验。一组是对照组,一组是实验组。
哪些场景比较适合进行AB测试呢?
02AB测试的应用场景
AB测试通常用在以下几个场景。
(1)UI的优化
这是比较常见的场景。
不像功能的设计,存在着很多逻辑上的思路,经常还是可以确定哪种方案好,哪种方案不好。UI的优化,往往是很“艺术”层面的。往往看到真实数据前,谁也难以说明哪种设计能带来更好的数据效果。如下图:
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