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注：配圖為UCI設(shè)計公司作品

酒店標識設(shè)計公司轉(zhuǎn)發(fā)原文直譯：

A/B測試是確定哪種營銷信息變化會提高轉(zhuǎn)化率（從而可能提高銷售額和收入)的好方法。 你們中的許多人已經(jīng)使用了A/B測試，但是你可能需要一些幫助來理解所有結(jié)果的含義。我在這里的目標是解釋與A/B測試相關(guān)的數(shù)字，而不是陷入數(shù)學方程和技術(shù)解釋。 A/B測試結(jié)果通常以花哨的數(shù)學和統(tǒng)計術(shù)語給出，但數(shù)字背后的含義實際上相當簡單。理解核心概念是重要的部分。讓計算器和軟件來完成剩下的工作吧！ 抽樣和統(tǒng)計顯著性 首先要討論的概念是抽樣和樣本量。確定一組測試的結(jié)果是否有用在很大程度上取決于所執(zhí)行的測試的數(shù)量。每個A/B測試的轉(zhuǎn)換測量值是一個樣本，收集這些測量值的行為稱為抽樣。讓我們假設(shè)你擁有一家快餐店，并且想知道人們是喜歡薯條還是洋蔥圈。(如果你已經(jīng)在做生意，你可能會從每家公司的銷售中知道答案。)讓我們假設(shè)你還沒有開始做生意，想估計哪一種賣得更多，這樣你就可以相應地預購每一種的存貨。 現(xiàn)在，假設(shè)你在餐館所在的城鎮(zhèn)里隨機調(diào)查一些人，問他們更喜歡哪一個。如果你總共只問三個人，其中兩個人說他們更喜歡洋蔥圈，你會相信三分之二的顧客會喜歡洋蔥圈，然后按比例訂購存貨嗎?

大概不會。 隨著您收集更多的測量數(shù)據(jù)（或樣本，在這種情況下，詢問更多的人),統(tǒng)計結(jié)果會穩(wěn)定下來，并更接近您在實踐中實際看到的結(jié)果。這不僅適用于薯條和洋蔥圈，也同樣適用于網(wǎng)站和營銷策略的改變。 目標是確保您收集了足夠的數(shù)據(jù)點，以便根據(jù)結(jié)果自信地做出預測或改變。雖然確定顯著性所需的適當樣本數(shù)背后的數(shù)學有點技術(shù)性，但有許多計算器和軟件應用程序可以提供幫助。例如，evanmiller.org有一個你現(xiàn)在就可以開始使用的免費工具：置信區(qū)間 很可能你見過置信區(qū)間，它是一個估計值可靠性的度量，一般寫成以下形式：20.0% 2.0%。 讓我們假設(shè)你對足夠數(shù)量的人進行了炸薯條和洋蔥圈的對比調(diào)查，以確保統(tǒng)計顯著性，這是你通過使用可靠的統(tǒng)計計算器或軟件工具確定的。(注意樣本人群（人口統(tǒng)計等。)也很重要，但是為了簡單起見，我們將省略這個討論。) 假設(shè)結(jié)果顯示20%的被調(diào)查者更喜歡洋蔥圈?，F(xiàn)在，注意置信區(qū)間的2.0%部分。這表明了喜歡洋蔥圈的人的上限和下限，被稱為誤差范圍。它實際上是對多次重復實驗與真實平均值的偏差的測量。 回到2%的誤差范圍，從20%減去2%得到18%。20%加上2%就是22%。因此，我們可以自信地得出結(jié)論，18-22%的人更喜歡洋蔥圈。誤差幅度越小，我們對平均結(jié)果的估計就越有信心。 假設(shè)一個良好的樣本人口和規(guī)模，這基本上告訴我們，我們可以自信地假設(shè)，如果我們能夠以某種方式調(diào)查，例如，在美國的每個人，95%的調(diào)查答案收到的洋蔥圈將位于18-22%之間。換句話說，我們可以相對確定18-22%的美國人喜歡洋蔥圈勝過炸薯條。 因此，如果我們下訂單為我們的餐廳進貨，我們可能希望確保洋蔥圈和薯條庫存的22%是洋蔥圈，其余是薯條（即78%)。那么，假設(shè)總庫存足夠兩次訂購之間的時間，我們就不太可能用完任何一種。 A/B測試中的置信區(qū)間 將此應用于網(wǎng)站變更的A/B測試會得出相同類型的結(jié)論，盡管我們需要比較測試A和測試B的置信區(qū)間，以得出關(guān)于結(jié)果的有意義的結(jié)論。 所以，現(xiàn)在，讓我們假設(shè)我們在網(wǎng)頁上放了一個新奇的"立即購買"按鈕，并希望它能帶來更多的轉(zhuǎn)化率。我們運行A/B測試，使用我們當前的按鈕作為控制，使用我們漂亮的新按鈕作為測試變體。 在通過我們的A/B測試軟件運行這些數(shù)字后，我們被告知，我們的控制變量（測試答的置信區(qū)間為10.0% 1.5%,我們的測試變量（測試b)的置信區(qū)間為20.0% 2.5%

注：配圖為UCI設(shè)計公司作品

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