通常，我們在進行一場營銷活動前，員工會準備好幾個不同的營銷文案、廣告文案供領導來選擇。但是我們不能保證精挑細選出來的文案會獲得高的客戶轉化率。

今天，我就給大家帶來一種實用的解決這一難題的方法----A/B測試。

A/B測試，其核心是“確定兩個元素或版本（A和B）哪個版本更好，需要同時實驗兩個版本，最后，選擇最好的版本使用。網絡上的A/B測試，比如設計的頁面有兩個版本（A和B)，A為現行的設計，B是新的設計，比較這兩個版本之間測試者所關心的數據（轉化率、業績、跳出率等)，最后選擇效果最好的版本。

簡單來說A/B測試就是一種控制單一變量的實驗方法。也就是在保持其他變量不變的情況下，通過改變單一變量的方法來獲得不同的實驗結果。這樣，我們就能確定哪一種文案對營銷活動是更有利的。

A/B測試的具體實施方式有很多種，網站、桌面應用、手機應用等對應不同的實施方式，但均是將選定的用戶分為兩組，一組使用舊版本，一組使用新版本，對試驗中收集到的效果指標數據，應用統計學上的方法進行驗證，選擇效果最好的版本正式上線推廣。

A/B測試的實質，是對照實驗法在線上的實施，是與控制組、實驗組的自然科學實驗一脈相承的，其原理應用的是統計學上的一種假設檢驗（顯著性檢驗)。在這一過程中，“假設檢驗是先對總體的參數提出某種假設（比如說轉化率的平均值)，然后利用樣本數據判斷假設是否成立的過程。邏輯上采用反證法，先提出假設，再計算該假設可能性的大小……由于統計得出的結果來自于隨機樣本的數據，結論不可能為絕對的，所以只能根據概率上的一些依據進行相關的判斷。依據小概率思想（即顯著性水平p<0.05的小概率事件在一次試驗中基本上不會發生)，也就是說當原假設的可能性小于認定的某一標準的話，則拒絕原假設（認為這個假設是不成立的)，反之則接受原假設。”

具體到A/B測試里的假設檢驗，試驗的目的就在于推翻“A/B兩個版本無差異”的原假設，驗證“A/B兩個版本有差異”的備擇假設。最終，通過比較A/B兩個版本樣本數據的相關參數，來決定最終投放使用的版本采用哪一個。

進行A/B測試時，測試用戶的選取是十分關鍵的環節，為保證試驗結果的準確性，一是要保證一定的樣本數量，二是要考慮用戶細分。“在A/B測試的實驗中，需要保證小流量的實驗具備代表性，也就是說1%的流量做出來的實驗結果，可以推廣到100%的用戶，為了保證這一點，需要保證1%的流量的樣本特征與100%流量的樣本特征具備相似性。”具體來講，要將在某一特征上具有相似性的用戶聚為一類，再將其隨機分為控制組與實驗組，如果“所有用戶雜糅在一起，導致即使我們做了A/B測試，也得不出有效結果。所以，我們需要按用戶群體細分去做A/B測試，高質量用戶、留存用戶、低質量用戶、不活躍用戶，它們的行為是怎么樣的，這才是有效A/B測試的關鍵?！?/p>