您可以使用统计数据和分析来监视访客的操作，以确定产生更高转换率的版本。 A / B测试结果通常以花哨的数学和统计术语给出，但数字后面的含义实际上非常简单。您可以使用两种重要方法使用A / B测试来检查转化率-

• 数据抽样
• 置信区间

让我们详细讨论这两种方法。

数据抽样

样本数取决于执行的测试数。转换率的计数称为样本，收集这些样本的过程称为采样。

例

假设您有两个产品A和B，您想要根据其市场需求收集样本数据。您可以要求一些人从产品A和B中进行选择，然后要求他们参与调查。随着参与者人数的增加，它将开始显示出实际的转化率。

有多种工具可用于确定正确的样本数量。这样的免费工具之一是-

http://www.evanmiller.org

A / B测试中的置信区间

置信区间是在多个样本上偏离平均值的度量。让我们假设在上面的示例中，有22％的人更喜欢产品A，置信区间为＆pm; 2％。此间隔表示选择产品A的人员的上限和下限，也称为误差范围。为了在此平均调查中获得最佳结果，误差范围应尽可能小。

例

让我们假设在产品B中，我们添加了一个较小的更改，然后对这两个产品进行了A / B测试。置信区间积A和B分别为10％和＆pm; 1％，以及20％和＆pm; 2％。因此，这表明微小的变化已提高了转化率。如果忽略误差容限，则测试变体A的转换率为10％，测试变体B的转换率为20％，即测试变体增加了10％。

现在，如果将差异除以控制变化率10％÷10％= 1.0 = 100％，则表明改进了100％。因此，可以说A / B测试是一种基于数学方法和分析的技术。有多种在线工具可用于计算A / B重要性。

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