A/B测验是一种经过一些客观方针，对比不同计划来衡量哪种作用更佳路径的评价方法

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A/B测验是一种经过一些客观方针，对比不同计划来衡量哪种作用更佳路径的评价方法，其优势在实在环境，经过部分用户发生的用户行为数据和事务数据，验证不同的设计计划，最后剖析、评价出最优计划再加以正式应用。

A/B测验的场景不乏其人，那么如何进行科学的A/B测验？原味供给两个要害点：分群和评价，接下来用7步法来锁定A/B测验评价战略：

一、A/B测验战略拟定

A/B测验永远是根据战略动身的，在有明确的战略后，才可以找到验证战略是否有用的用户群，并且用合理的方针去做评价剖析。

在这个过程，通常会经历战略提出、战略打分、战略确认三个过程。

不管是哪种应用场景，在A/B测验战略拟定这一步每个人都会有自己的主意，这就导致会发生许多战略，但不必将每个战略都作为实验组上线测验，不然在前期的物料预备、计划实现等环节会花费巨大的本钱。

团队内部做决策时可以使用ICE模型对各项方针进行打分，然后经过每个战略的三个因子的分数加总，找到得分最高的几个战略进行A/B测验。

二、测验方针（评价方针）挑选

在战略评价中，评价方针是非常重要，那如何挑选方针，这儿需求以OSM模型为根底，从大方针（O）动身，找到可以到达该方针的战略（S），用合理的方针（M）去追寻战略是否可以达到事务方针。

在测验过程中预估实验样本量也需求操控好。

1. 若样本数量太少，发生的成果容易遭到反常样本的干扰，导致成果不具备通用性。
2. 若样本数量太大，测验流量过多，就会造成试错本钱的添加，会影响后期的判别。

在测验过程中预估实验周期性也需求操控好。

1. 若测验时刻太短，没有满足的样本进入实验组，难以得出有用定论。
2. 若测验时刻太长，就会发生保护线上多个版本的本钱，难操控局面。

这儿推荐个测验AB测验工具-A/B测验样本计算器，输入相关参数即可预估测验实验转化后的数据，这儿有根据本身节奏调整样本数：