A/B 测试入门指南

[偷笑R]只要是互联网人，相信对A/B 测试不会陌生。它不仅可以证明你项目的价值，使结论更具说服力，还能在一定程度上帮助你做出最佳决策。即使目前不在大厂，也没有应用场景，提前了解 A/B 测试的相关知识，对准备面试也有帮助。[赞R][赞R]我准备写一个系列，详细讲讲 A/B 测试的理论基础和实操方法，欢迎大家沟通交流。[赞R]

什么是 A/B 测试

A/B 测试是在某个功能正式全量上线前，将用户流量对应分为几组，让用户分别看到不同的方案，再根据对应的数据情况来验证效果。

A/B 测试的步骤

1. 确定 A/B 方案：

• 选定实验组、对照组（基准组）。

2. 定义关键指标：

• 确定需要观察的关键指标，例如点击率、转化率、留存率等。

3. 流量圈选：

• 分配用户流量到不同的组中。

4. 观察数据，得出结论：

• 根据数据变化，得出实验结论。

怎么做流量分配

在实验设计时，通常希望快速得到结论，同时对用户体验影响最小，收益最大。可以分为以下几种情况：

1. 简单实验：

• 不影响用户体验，如 UI 实验、文案类实验等。一般可以均匀分配流量实验，快速得到实验结论。

2. 不确定性大的实验：

• 如新功能上线，一般需要小流量实验，尽量减小用户体验影响，在一定时间内得到结论。

3. 希望收益最大化的实验：

• 如运营活动等，尽可能将效果最大化，一般需要大流量实验，留出小部分对照组用于评估 ROI。

计算样本量

根据实验的预期结果、大盘用户情况，可以通过统计学公式算出需要的最小用户数。大厂的 A/B 系统通常都有这个功能。这里也提供一个计算公式网站，感兴趣的可以留言获取。

例子：

以提升次日留存率为例，目前次日留存率是 80%，希望实验能够提升 0.2 个百分点。通过网站计算，最少样本量是 63 万。

如果每天只有 10 万用户可以用于实验（10 万用户中，实验组是 5 万用户），63/10 ≈ 7 天，我们需要至少 7 天才能得到实验结论。

总结

A/B 测试是产品经理、数据分析师必备的工具，可以有效地优化产品和运营策略，帮助团队做出更科学的决策。希望大家在实际工作中多多实践，提升自己的数据分析能力。

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