如何通过5大实战策略，高效进行AB测试？

AB测试，增长工作中的圭臬。产品/运营小伙伴们信手拈来的利器。但在实际操作中，很多人常陷入这样的痛点明明B组数据看起来更高。为什么上线后没有效果，实验跑了很久，结果却在统计学上“不显著”？或者提高了注册率，结果发现下单率暴跌？

接触多了经验教训也丰富了这次就来聊聊实战中高效进行AB测试的五个关键策略。

再看策略一，前置样本规模预估。拒绝“盲目实验”

很多同学在做AB测试时最容易犯的错误就是：随便跑几天看到数据涨了就认为成功。周期长、样本量多的AB测试更有说服力，但产品迭代快，周期不能过长。AB测试前的样本规模预估很关键。

实战案例：比如原始版转化率是10%。调整版预期是12%，两组实验每组使用者样本量需达到2900以上时才能说明差异是可信的。

避坑教程：计算样本量较为复杂，推荐使用在线样本预估计算器。输入原始版本转化率、调整版本转化率并设置统计显著性水平 $\rightarrow$ 快速得到所需样本数 $\rightarrow$ 预估实验周期。

再看策略二，严守统计显著性，识别“随机误差”

面对数据波动时的痛点是：B组转化率比A组高。但由于样本量太小或波动太大，这种提高究竟是真实的调整，还是纯粹的运气？

什么是统计显著性？

简单就是对照组和实验组的数据差异有多大可能是真实存在的。只有达到统计显著性，结论才可靠。