A/B测试是一种用于在线测试的常规方法，可以用来测试新产品或者新功能。

我们需要设置两组用户，将其中一组设置为对照组，采用已有的产品或功能；另外一组是实验组，采用新版产品或功能。找到上述用户做出的不同响应，然后确认哪个版本的功能更好。

A/B测试已经广泛应用于互联网公司,帮助优化产品。

AB Test 实验一般有 2 个目的：

1. 判断哪个更好：例如，有 2 个 UI 设计，究竟是 A 更好一些，还是 B 更好一些，我们需要实验判定
   

2. 计算收益：例如，最近新上线了一个直播功能，那么直播功能究竟给平台带了来多少额外的 DAU，多少额外的使用时长，多少直播以外的视频观看时长等
   

我们一般比较熟知的是上述第 1 个目的，对于第 2 个目的，对于收益的量化，计算 ROI，往往对数据分析师和管理者非常重要。

对于一般的 ABTest 实验，其实本质上就是把平台的流量均匀分为几个组，每个组添加不同的策略，然后根据这几个组的用户数据指标，例如：留存、人均观看时长、基础互动率等等核心指标，最终选择一个最好的组上线。

随着移动互联网流量红利、人口红利的逐渐衰退，越来越多的产品运营开始关注数据驱动的精细化运营方法，期望通过精细化运营在一片红海中继续获得确定的用户增长，而A/B测试就是一种有效的精细化运营手段。

简单来说，A/B测试是一种用于提升App/H5/小程序产品转化率、优化获客成本的数据决策方法。在对产品进行A/B测试时，我们可以为同一个优化目标（例如优化购买转化率）制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用
A 方案，同时另一部分用户使用 B 方案，统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策，从而提升转化率。

2. A/B测试的价值

对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本已得到越来越多的关注。以获客环节为例：许多产品都会在百度、头条等渠道投放落地页广告，以完成新用户的注册转化，而落地页效果的好坏，会直接影响转化率和获客成本。以每月200万投放费用为例，如果通过A/B测试将落地页的注册转化率有效提升20%，相当于每月能多获得价值40万推广成本的新用户。

如果不使用A/B测试，而是根据经验，直接上一个落地页呢？在回答这个问题之前，我们先来看看我们在做产品决策时，常面临的一些挑战：

产品优化依靠经验主义，不能保证新的产品版本一定会有业绩提升

重大产品功能很难决策，不确定哪个方案效果最优

“后验”成本高，如果改版失败，业绩损失无法挽回

从这些挑战中我们可以看到，如果我们在产品上线时不做A/B测试的话，一方面不能保证上线的版本转化率等指标一定是最优的，其次还面临着因产品改版失败带来的用户流失、业绩损失的风险。实际上，随着业务的发展，产品迭代体系的逐渐成熟，新功能上线时必须做A/B测试的紧迫性会越来越高，因为改版失败的风险越来越大，而用户的习惯也越来越难以捕捉，所以A/B测试的必要性会越来越高。

3. 如何开展A/B测试

开展A/B测试，可以分为6个步骤：

确立优化目标。

分析数据。

提出想法。

重要性排序。

实施A/B测试并分析实验结果。

迭代整个流程，进行下一轮A/B测试。

A/B测试工具开发，涉及到数据监测系统、大数据处理等，除了BAT等大体量公司，一般都选用已有的SaaS服务，目前比较成熟的有TestinData.AI（Testin A/B测试服务，近期宣布永久免费）等服务。目前随着黑客增长概念的普及，应用A/B测试逐渐成为日常操作。

希望能够帮助解决楼主的问题。

A / B测试，即有两个即将面对大众的设计版本(A和B)。通过小范围发布，得到并比较这两个版本之间你所关心的数据(转化率，业绩，跳出率等)，最后选择效果最好的版本。

对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本已得到越来越多的关注。以获客环节为例：许多产品都会在百度、头条等渠道投放落地页广告，以完成新用户的注册转化，而落地页效果的好坏，会直接影响转化率和获客成本。

A/B测试是一种新兴的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。AB测试本质上是个分离式组间实验，以前进行AB测试的技术成本和资源成本相对较高，但现在一系列专业的可视化实验工具的出现，AB测试已越来越成为网站优化常用的方法。
A/B测试其实是一种"先验"的实验体系，属于预测型结论，与"后验"的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。
A/B测试如同GitHub、Docker、APM一样在美国市场已经被各类企业逐渐采用，相信在中国也能被广大开发者所接纳，其测试范围也不仅仅局限于网页优化，目前移动端的A/B测试需要同时支持前端(Web/H5、iOS、Android)及后端(Node.js、PHP、Java)，相对于Web端的A/B测试，移动端的技术难度与复杂度都要高得多。

AB Test 实验一般有 2 个目的：

1. 判断哪个更好：例如，有 2 个 UI 设计，究竟是 A 更好一些，还是 B 更好一些，我们需要实验判定
   

2. 计算收益：例如，最近新上线了一个直播功能，那么直播功能究竟给平台带了来多少额外的 DAU，多少额外的使用时长，多少直播以外的视频观看时长等
   

我们一般比较熟知的是上述第 1 个目的，对于第 2 个目的，对于收益的量化，计算 ROI，往往对数据分析师和管理者非常重要。

对于一般的 ABTest 实验，其实本质上就是把平台的流量均匀分为几个组，每个组添加不同的策略，然后根据这几个组的用户数据指标，例如：留存、人均观看时长、基础互动率等等核心指标，最终选择一个最好的组上线。

A/B测试其实是一种"先验"的实验体系，属于预测型结论，与"后验"的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。