1 A/B测试的目的
A/B测试是数据驱动决策的一种有效手段，通过A/B测试能在短时间内测试多个方案，并能通过测试结果辅助决策。
2 A/B测试的使用场景
- PK多个方案
在进行运营活动策划、落地页投放策划的过程中常常会提出多个不同的方案，但是无法确定哪个方案的效果更好。
- 验证分析结果
A/B测试为数据驱动优化产品的一个重要环节。
3 进行A/B测试的步骤
Step1 确定业务目标
确定要解决的业务问题是什么，想提升的业务目标是什么。例如：业务目标为提升下单转化率。
Step2 基于上述目标构造假设
基于想解决的问题提出的假设。例如：将下单按钮颜色改成红色能刺激客户点击，从而提升下单转化率。
Step3 开发实验组/对照组的页面并对应实验参数
开发实验组、对照组页面，并将实验组、对照组对应上实验参数。实验参数的解释具体解释见名词解释文档。
Step4 开启实验 & 实验数据积累
开始进行实验，并积累实验数据。
Step5 查看实验报告 & 得出结论
查看实验报告，并得出结论。
4 分析云A/B测试优势
提供实验设置平台、分流服务、白名单调试设备等功能，帮助您快速上线A/B实验，节省您的人力成本。
