能够产生差异的细节
曾经只在学术界，特别是医学研究中使用的随机对照试验现已成为企业进行基于数据的决策的流行方法。特别是在线A/B测试易于实施，对于优化数字化流程具有巨大的潜力。通过比较两个或更多变体，组织可以评估不同选项的有效性，并确定最有利的结果。然而，为了确保偏见不会影响结果的可靠性和有效性，识别和解决某些限制至关重要。在本文中，我们将探讨在线A/B测试之前应考虑的三个关键限制，以避免昂贵的偏见。在列出我个人认为的三个最重要问题之前，让我简要介绍一下A/B测试和重要概念。
什么是A/B测试？
A/B测试涉及向不同的研究对象（例如客户）呈现不同的版本/变体A和B。在线A/B测试可以探索网页、电子邮件广告、用户界面或任何其他数字资产的变化，针对一部分用户进行测试。这些变化通常在设计、布局、颜色方案、行动呼叫或内容等一个或多个特定元素上有所不同。通过精心控制的实验，组织可以衡量这些变化对用户行为、参与度和转化率的影响。
随机化
该过程从将受众随机分成两组或更多组开始，每组接受不同的变体。对照组接收原始版本（作为基准或对照，只要存在原始版本），而其他组接收修改后的版本。通过跟踪用户的互动，如点击、转化、页面停留时间或任何其他预定义的指标，组织可以比较不同变体的表现，并确定哪个产生所期望的结果。
