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做跨境电商运营的朋友们每天都要进行数据统计和剖析，但是仅仅只是针对某一群体或某一类产品的数据并不表现很全面，为了能进行整顿的数据剖析，他们有时候会进行AB测试，以此来获取更精准的产品以及用户数据。很多新手卖家对AB测试不是很懂得，今天港勤小编就来跟大家分享一下这个话题。
什么是AB测试？
A/B测试是一种风行的网页优化办法，可以用于增长转化率注册率等网页指标。简略来说，就是为同一个目的制订两个计划（比如两个页面），将产品的用户流量分割成 A/B 两组，一组实验组，一组对比组，两组用户特色相似，并且同时运行。实验运行一段时光后分离统计两组用户的表示，再将数据成果进行比较，就可以科学的赞助决策。
AB测试的操作办法
通常做AB测试是一个逐步设计的进程，在进程中须要注意以下几个要点：目的、计划、设计、数据、剖析。具体操作步骤如下：
1、依据业务场景的需求，设立AB测试的目的，也就是须要改良的点。
2、依据目的树立优化计划，通常优化的点是单一要素。
3、按照优化计划进行相干的AB版本设计，这里须要注意的是AB两个版本通常只有优化计划中的单一要素不同，其他界面需坚持一致。
4、数据收集，设计好AB测试版本后，将流量合理分发至每个版本，然后收集用户的行动数据。
5、测试成果剖析，统计明显性依照95%进行区分，到达尺度并且可以保持一段时光则可以停止试验；如果达不到尺度则须要延伸测试时光；如果长时光达不到尺度则须要斟酌终止测试。
AB测试成果剖析指南
AB测试成果的剖析可以分为两个方面的剖析，一是统计学剖析；一是业务剖析。
1、统计学剖析
上面简略提到了统计学剖析，所谓统计学剖析即通过统计学的角度来剖析是否可信。这里有三个层面：第一是剖析AB两个版本之间的差别性，通过统计明显性来反应；之后再剖析差别大小，这里通过改良后果来表现，即转化率的进步或下降的幅度；最后是差别区间，表现转化率改良的空间规模。
统计明显性：
统计明显性也叫明显性，是指两个群体的态度之间的任何差别是由于体系因素而不是偶然因素的影响，同时假定掌握了影响差别性的其他影响因素，剩下的是我们推断的因素，但这个也不能够100%保证，因此会有一个概率值即明显性程度。
如前面所提，统计明显性的值代表了如下含义：
1）95%以上：优化版本和原始版本之间有明显的统计差别，转化率的“改良”是可信的；
2）90%~95%：优化版本和原始版本之间的统计差别存有疑问，转化率的“改良”是存有疑问的；
3）90%以下：优化版本和原始版本之间没有明显的统计差别，转化率的“改良”是不可信的；
改良后果：
AB测试中优化版本与原始版原形比转化率进步的幅度。盘算公式是：（优化版本转化率-原始版本转化率）/原始版本转化率。
差别区间：
也就是AB测试的优化版本与原始版本之间转化率差别最可能散布的区间规模。例如：A版本为原始版本，B版本是优化版本，A的转化率为10%，B的转化率为15%，则转化率的绝对差别为5%，而转化率的相对差别为50%。
2、业务剖析
通过以上统计学剖析肯定了可信度之后，就须要对AB测试的成果进行业务剖析。因为统计学剖析中我们已经得出了差别性要素，在通过行业知识、客户心理、用户行动习惯、爱好等角度进一步剖析，从统计的数字中发掘出差别的真正的原因。
当然，并非所有的事情都可以应用AB测试，有时多个设计稿可能会有非常大的差别，这样的情形一般不太合适做 A/B 测试，因为它们的变量太多了，变量之间会有较多的干扰，很难通过 A/B 测试的办法来找出各个变量对成果的影响水平。
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