ABtest做的好，產品優化效果差不了！可見ABtest在評估優化策略的效果方面地位還是很高的，那么如何在業務中應用ABtest? 結合企業實際場景，給大家整理一套詳細的應用流程。

一、ABtest是啥？

AB測試是互聯網行業在流量紅利消退背景下實現精細化運營的核心工具。并且AB測試進階為數據分析人員關鍵技能，以前Excel為主力，SQL為加分項；現在SQL成為基礎，AB測試進階為關鍵能力。

AB測試借鑒醫學雙盲實驗原理，通過構建實驗組/對照組、隨機分配同質化用戶、保證樣本規模三大條件，驗證產品改版的實際效果。在增量轉存量的競爭格局中，巨型APP占據用戶主要時長，新功能上線需通過分流測試精準捕捉用戶偏好，避免主觀認知偏差。

該方法通過統計驗證功能改版對用戶滿意度、留存率等核心指標的影響，成為企業優化用戶體驗、提升存量價值的關鍵科學決策工具，標志著互聯網行業從粗放增長轉向數據驅動的精耕時代。

二、ABtest的局限性

基于ABtest的核心原理，AB測試也不是萬能的。核心在于是否有條件開展實驗搜集數據。

AB測試適用場景

1、產品迭代

主要是界面、功能、流程優化，可在原基礎上分流量驗證效果。不確定新設計好不好？讓一半用戶用老版本，一半用新版，看哪個版本用戶更喜歡、轉化更高。

2、算法優化

通過分流對比算法模型效果。工程師開發了兩種算法，同步上線對比：A組用舊算法，B組用新算法，看哪個能讓用戶刷得更久、點得更多。

3、營銷策略

搞營銷活動時，比如雙11促銷，不同廣告文案哪個吸引人？早中晚哪個時段發短信效果好？針對白領還是學生推廣更有效？分人群測試立馬見分曉。

AB測試不適用場景

變量不可控（如跨APP聯動策略，外部干擾因素過多）。樣本量不足，比如統計結果易失準，需基礎數據支撐。全量投放的場景，如發布會、全局換LOGO等無法分割用戶場景。

三、AB測試的實現

AB測試的基本流程我們可以總結為以下一張圖：

細化下來的流程梳理：

1、明確目標與假設

• 業務問題：確定要優化的核心指標，比如轉化率、留存率、收入等。
• 假設構建：提出可驗證的假設，例如：“調整按鈕顏色可提升點擊率”等
• 關鍵指標：選定核心指標，如點擊率、訂單完成率，輔助指標如用戶停留時長等。 核心指標用來度量我們這次實驗的效果，以及計算相應的樣本量。輔助指標則用來度量，該實驗對其他數據的影響。

2、實驗設計

• 變量定義：確定實驗組和對照組的差異（如UI改動、算法策略）。
• 樣本量計算：基于統計功效（Power）、顯著性水平（α）、預期效果（Effect Size）計算所需樣本量。
• 分組策略：通過分層抽樣保證用戶的抽樣無偏。
• 實驗周期：覆蓋用戶行為周期（如工作日+周末），避免短期波動影響。

3、實施與監控

• 流量分配：按比例分配用戶至實驗組和對照組。
• 數據埋點：確保關鍵行為（如按鈕點擊、訂單提交）被準確記錄。
• 異常監控：實時監控指標異常（如系統崩潰導致數據丟失）。

4、數據分析與決策

• 指標對比：計算核心指標的提升幅度及置信區間。
• 統計檢驗：使用T檢驗、Z檢驗或貝葉斯方法判斷顯著性。
• 結果解讀：排除干擾因素（如節假日影響），綜合業務價值判斷是否全量。

  • 若效果顯著，全量上線并持續監控長期影響。
  • 若結果不顯著，分析原因（樣本不足、假設錯誤）并迭代新實驗。

四、案例應用

我們以與大家生活相關的打車場景為例，看看出行平臺如何運用ABtest來優化業務。

1、明確目標與假設

• 業務問題：比如產品經理通過調整優惠券發放策略（如優惠券面額、發放規則或補貼力度變化）來提升每日GMV。
• 假設構建：提出可驗證的假設（例如：“通過調整優惠券發放策略，GMV沒有提升”）。
• 關鍵指標：選定核心指標（GMV）和輔助指標（訂單完成率、優惠券使用量、訂單數量等）。

2、實驗設計

• 變量定義：確定實驗組和對照組的差異（優惠券發放策略差異）。
• 樣本量計算：基于統計功效（Power）、顯著性水平（α）、預期效果（Effect Size）計算所需樣本量。
• 分組策略：通過分層抽樣保證用戶的抽樣無偏。
• 實驗周期：覆蓋用戶行為周期（如工作日+周末），避免短期波動影響，實驗周期一個月。

3、實施與監控

• 流量分配：按比例分配用戶至實驗組和對照組。
• 數據埋點：確保關鍵行為被準確記錄。
• 異常監控：實時監控指標異常（如系統崩潰導致數據丟失）。

4、數據分析與決策

• 指標對比：計算核心指標的提升幅度及置信區間。有時候要求不嚴格可以通過可視化來查看是否存在差異，嚴謹的話還需進行統計檢驗。

統計檢驗：使用T檢驗、Z檢驗或貝葉斯方法判斷顯著性。

由于樣本個數為29(少于30)個，是小樣本，差值服從t分布。滿足配對樣本T檢驗的條件**
- H0原假設: 實驗組daily requests與控制組不存在差異
- H1備擇假設: 實驗組daily requests高于控制組

t,p_twotail = stats.ttest_rel(experiment_group.daily_requests, control_group.daily_requests)

print(f'假設檢驗的t值={t:.3f} p值={p_twotail:.5f}')
假設檢驗的t值=-1.472 p值=0.15227

- p>0.05，說明在95%顯著水平下，t在統計上不顯著的，也就是接受原假設。

• 結果解讀：排除干擾因素，比如節假日影響，綜合業務價值判斷是否全量。實驗組daily requests與控制組不存在差異,查找原因并迭代新實驗。

避坑寶典

1、AB測試一定要從小流量逐漸放大

如果上線一個功能，直接流量開到50%去做測試，那么如果數據效果不好，或者功能意外出現bug，對線上用戶將會造成極大的影響。所以，建議一開始從最小樣本量開始實驗，然后再逐漸擴大用戶群體及實驗樣本量。

2、一定要在同一時間維度下做實驗

舉例：如果某一個app，周一到周五對A做了一個實驗，周六周日對用戶群B做了同一個實驗，結果周末的效果明顯較差，但是可能本身是由于周期性因素導致的。所以我們在實驗時，一定要排除掉季節等因素。

3、如果多個實驗同時進行，一定要對用戶分層+分組

比如，在推薦算法修改的一個實驗中，我們還上線了一個優惠券發放策略優化的實驗，那么我們需要將用戶劃分為4個組：A、老算法+老策略，B、老算法+新策略，C、新算法+老策略，D、新算法+新策略，因為只有這樣，我們才能同時進行的兩個實驗的參與改動的元素，做數據上的評估。

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