在数字营销的世界中，竞争非常激烈。每家公司都希望制定一个具有最高价值的营销策略 – 提高客户保留率，提高客户满意度或实现其他业务目标。然而，并没有适用于所有客户的完美营销策略。相反，我们可以努力找出我们营销策略的改进版本。这就是为什么A/B测试非常重要。
简而言之，A/B测试是一项实验，它将您的受众随机分成两组，并比较两个版本的策略，以确定哪个版本表现更好。这是一种传统且经过统计验证的基于数据的决策方法。
何时使用A/B测试
想象一下，你和你的合作伙伴经营一个玩具电子商务网站已经有一段时间了。一天，你的合作伙伴对着落地页的背景色提出了疑虑。他认为当前的颜色不能有效地提高访客的转化率（即购买商品的访客所占的百分比）。
- 目前使用的策略（方案A）：橙色
- 你的合作伙伴的建议（方案B）：黄色
你立即意识到A/B测试是一个很好的实验设计。因为根据测量结果（即每种策略的转化率）相对容易确定“赢家”或“输家”，展示出哪个版本的网站访客最吸引人。
下图展示了这个例子的情况。
A/B测试存在的问题
A/B测试的结果确认，黄色落地页（方案B）的网站访客在电子商务网站的转化率较高。因此，你决定将黄色落地页推广给所有访客。然而，你很快意识到这种测试方法会产生成本：在A/B测试的严格定义的开始和结束期间，一半的流量被分配给较差的方案A。
选择较差的方案A和最理想的选项（在这种情况下是方案B）之间的成本差异可以表示为…