1.什么是A/B测试随着移动互联网流量红利、人口红利的逐渐衰退，越来越多的产品运营开始关注数据驱动的精细化运营方法，期望通过精细化运营在一片红海中继续获得确定的用户增长，而A/B测试就是一种有效的精细化运营手段。简单来说，A/B测试是一种用于提升App/H5/小程序产品转化率、优化获客成本的数据决策方法。在对产品进行A/B测试时，我们可以为同一个优化目标（例如优化购买转化率）制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，同时另一部分用户使用 B 方案，统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策，从而提升转化率。2. A/B测试的价值对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本已得到越来越多的关注。以获客环节为例：许多产品都会在百度、头条等渠道投放落地页广告，以完成新用户的注册转化，而落地页效果的好坏，会直接影响转化率和获客成本。以每月200万投放费用为例，如果通过A/B测试将落地页的注册转化率有效提升20%，相当于每月能多获得价值40万推广成本的新用户。如果不使用A/B测试，而是根据经验，直接上一个落地页呢？在回答这个问题之前，我们先来看看我们在做产品决策时，常面临的一些挑战：产品优化依靠经验主义，不能保证新的产品版本一定会有业绩提升重大产品功能很难决策，不确定哪个方案效果最优“后验”成本高，如果改版失败，业绩损失无法挽回从这些挑战中我们可以看到，如果我们在产品上线时不做A/B测试的话，一方面不能保证上线的版本转化率等指标一定是最优的，其次还面临着因产品改版失败带来的用户流失、业绩损失的风险。实际上，随着业务的发展，产品迭代体系的逐渐成熟，新功能上线时必须做A/B测试的紧迫性会越来越高，因为改版失败的风险越来越大，而用户的习惯也越来越难以捕捉，所以A/B测试的必要性会越来越高。3. 如何开展A/B测试开展A/B测试，可以分为6个步骤：确立优化目标。分析数据。提出想法。重要性排序。实施A/B测试并分析实验结果。迭代整个流程，进行下一轮A/B测试。A/B测试工具开发，涉及到数据监测系统、大数据处理等，除了BAT等大体量公司，一般都选用已有的SaaS服务，目前比较成熟的有TestinData.AI（Testin A/B测试服务，近期宣布永久免费）等服务。目前随着黑客增长概念的普及，应用A/B测试逐渐成为日常操作。希望能够帮助解决楼主的问题。
目前我正在做A/B Testin相关实验，下面是我的回答，希望对楼主有帮助！什么是A/B测试随着移动互联网流量红利、人口红利的逐渐衰退，越来越多的产品运营开始关注数据驱动的精细化运营方法，期望通过精细化运营在一片红海中继续获得确定的用户增长，而A/B测试就是一种有效的精细化运营手段。简单来说，A/B测试是一种用于提升App/H5/小程序产品转化率、优化获客成本的数据决策方法。在对产品进行A/B测试时，我们可以为同一个优化目标（例如优化购买转化率）制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，同时另一部分用户使用 B 方案，统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策，从而提升转化率。2. A/B测试的价值对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本已得到越来越多的关注。以获客环节为例：许多产品都会在百度、头条等渠道投放落地页广告，以完成新用户的注册转化，而落地页效果的好坏，会直接影响转化率和获客成本。以每月200万投放费用为例，如果通过A/B测试将落地页的注册转化率有效提升20%，相当于每月能多获得价值40万推广成本的新用户。如果不使用A/B测试，而是根据经验，直接上一个落地页呢？在回答这个问题之前，我们先来看看我们在做产品决策时，常面临的一些挑战：产品优化依靠经验主义，不能保证新的产品版本一定会有业绩提升重大产品功能很难决策，不确定哪个方案效果最优“后验”成本高，如果改版失败，业绩损失无法挽回从这些挑战中我们可以看到，如果我们在产品上线时不做A/B测试的话，一方面不能保证上线的版本转化率等指标一定是最优的，其次还面临着因产品改版失败带来的用户流失、业绩损失的风险。实际上，随着业务的发展，产品迭代体系的逐渐成熟，新功能上线时必须做A/B测试的紧迫性会越来越高，因为改版失败的风险越来越大，而用户的习惯也越来越难以捕捉，所以A/B测试的必要性会越来越高。3. 如何开展A/B测试开展A/B测试，可以分为6个步骤：确立优化目标。分析数据。提出想法。重要性排序。实施A/B测试并分析实验结果。迭代整个流程，进行下一轮A/B测试。A/B测试工具开发，涉及到数据监测系统、大数据处理等，除了BAT等大体量公司，一般都选用已有的SaaS服务，目前比较成熟的有TestinData.AI（Testin A/B测试服务，近期宣布永久免费）等服务。目前随着黑客增长概念的普及，应用A/B测试逐渐成为日常操作。希望能够帮助解决楼主的问题。
这个问答已经在百度知道上被问过多次，我这里也重新回答下，希望对楼主有帮助。1.什么是A/B测试随着移动互联网流量红利、人口红利的逐渐衰退，越来越多的产品运营开始关注数据驱动的精细化运营方法，期望通过精细化运营在一片红海中继续获得确定的用户增长，而A/B测试就是一种有效的精细化运营手段。简单来说，A/B测试是一种用于提升App/H5/小程序产品转化率、优化获客成本的数据决策方法。在对产品进行A/B测试时，我们可以为同一个优化目标（例如优化购买转化率）制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，同时另一部分用户使用 B 方案，统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策，从而提升转化率。2. A/B测试的价值对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本已得到越来越多的关注。以获客环节为例：许多产品都会在百度、头条等渠道投放落地页广告，以完成新用户的注册转化，而落地页效果的好坏，会直接影响转化率和获客成本。以每月200万投放费用为例，如果通过A/B测试将落地页的注册转化率有效提升20%，相当于每月能多获得价值40万推广成本的新用户。如果不使用A/B测试，而是根据经验，直接上一个落地页呢？在回答这个问题之前，我们先来看看我们在做产品决策时，常面临的一些挑战：产品优化依靠经验主义，不能保证新的产品版本一定会有业绩提升重大产品功能很难决策，不确定哪个方案效果最优“后验”成本高，如果改版失败，业绩损失无法挽回从这些挑战中我们可以看到，如果我们在产品上线时不做A/B测试的话，一方面不能保证上线的版本转化率等指标一定是最优的，其次还面临着因产品改版失败带来的用户流失、业绩损失的风险。实际上，随着业务的发展，产品迭代体系的逐渐成熟，新功能上线时必须做A/B测试的紧迫性会越来越高，因为改版失败的风险越来越大，而用户的习惯也越来越难以捕捉，所以A/B测试的必要性会越来越高。3. 如何开展A/B测试开展A/B测试，可以分为6个步骤：确立优化目标。分析数据。提出想法。重要性排序。实施A/B测试并分析实验结果。迭代整个流程，进行下一轮A/B测试。A/B测试工具开发，涉及到数据监测系统、大数据处理等，除了BAT等大体量公司，一般都选用已有的SaaS服务，目前比较成熟的有TestinData.AI（Testin A/B测试服务，近期宣布永久免费）等服务。目前随着黑客增长概念的普及，应用A/B测试逐渐成为日常操作。希望能够帮助解决楼主的问题。
灰度测试，就是在某项产品或应用正式发布前，选择特定人群试用，逐步扩大其试用者数量，以便及时发现和纠正其中的问题。内测的形式可以分为：封闭性内测和开放性内测。封闭性内测即只邀请少数玩家参与游戏。开放性内测即只要玩家注册登入游戏就可以，是没有限制的，类似于全民性参与，一般情况下，内测由于会删档，是不向玩家收费的。扩展资料：在内测阶段，游戏公司邀请一部分玩家对游戏运行性能，游戏设计，游戏平衡性，游戏BUG以及服务器负载等进行多方面测试，以确保游戏在公测后能顺利进行。内测结束后进入公测，即公开测试，内测资料进入公测通常是不保留的，但现在越来越多的游戏公司为了奖励内测玩家，采取公测奖励措施或直接进行不删档内测。参考资料：百度百科-灰度测试
A/B测试是一种新兴的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。AB测试本质上是个分离式组间实验，以前进行AB测试的技术成本和资源成本相对较高，但现在一系列专业的可视化实验工具的出现，AB测试已越来越成为网站优化常用的方法。
A/B测试其实是一种"先验"的实验体系，属于预测型结论，与"后验"的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。
A/B测试如同GitHub、Docker、APM一样在美国市场已经被各类企业逐渐采用，相信在中国也能被广大开发者所接纳，其测试范围也不仅仅局限于网页优化，目前移动端的A/B测试需要同时支持前端(Web/H5、iOS、Android)及后端(Node.js、PHP、Java)，相对于Web端的A/B测试，移动端的技术难度与复杂度都要高得多。
具体的请找http://baike.so.com/doc/4799955-5016138.html
用一个电商App的场景作为例子。电商App集成了我们的SDK之后，就可以在AppAdhocOptimizer控制台创建很多“测试版本”，每个测试版本可以尝试不同的UI设计和文案。客户可以在控制台管理不同测试版本的试验运行状态、流量分配以及查看详细的数据报告，并选择发布效果更好的测试版本。拿这个例子来说，假如这个App有100万在线用户，通过控制台可以控制这些用户看到不同的测试版本。假如其中50万用户看到左边版本，产生了10万购买；另外50万用户看到右边版本，产生了40万购买。这个试验数据说明右边版本产生的转化率更高，可以通过控制台将这个版本推广到所有100万用户。其中最重要的就是产品优势，科技在A/B测试引擎的流量分割方面下了很多功夫，可以尽量保证试验用户流量的代表性和试验数据的准确性，同时支持试验流量动态控制、多变量组合试验、大量并行试验、针对特定人群的定向试验等。
对照实验，也叫a
/b测试。
通过随机化和适当的实验设计，实验构建了科学的因果关系，这就是为什么对照实验（a/b测试）是药物测试的最高标准。
在软件开发中，产品需求通过多种技术手段来实现;
a/b测试实验提供了一个有价值的方式来评估新功能对客户行为的影响。
a/b测试其实是一种“先验”的实验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。a/b测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。这里面又涉及到数据化驱动决策与确定性优化提升等等延伸概念，
