AB测试究竟是什么？AB测试对于活动效果的重要性是什么？

对于熟悉活动运营的同学们来说，“AB测试”肯定并不陌生，我在《活动运营的关键流程》一文中，也曾强调过AB测试对于活动效果的重要性。 那么，AB测试究竟是什么?其关键点有哪些?在活动运营中该如何应用才能达到立竿见影的效果呢?

1、AB测试的定义

AB测试是为产品/活动的界面/流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，再通过统计学方法进行分析，比较各版本对于既定目标的转化效果，最后选择效果最好的版本正式发布/推送给全部用户。

简言之，AB测试有利于优化用户体验、提升漏斗或者单个节点的转化率，从而使得产品或活动的最终效果变得越来越好。

考虑到今天咱们主要聊的是AB测试在活动运营中的应用，所以会围绕活动运营的具体需求来对AB测试展开讨论。

2、AB测试的关键点

对于一个活动而言，可以把活动转化漏斗中的主要环节作为关键点来进行AB测试。

举个栗子，用户在参与某个活动时，通常的转化路径会是：

那么，在上述流程中，可以进行AB测试的关键点有用户圈定的逻辑、触达渠道的选择、营销物料的配置、活动流程的设计以及产品购买流程的体验等。

3、AB测试步骤

常规的AB测试步骤包括：现状分析、目标设置、确定样本量、A/B版本制作与投放、数据收集和结果分析等。

结合上述案例，我们对AB测试的步骤进行详细拆解。

现状分析

针对各环节的关键点预设一个预期转化率(ECR)，然后依据实际转化率(ACR)与其的差额大小确定各环节进行AB测试的优先级。

仍以活动运营为例，假定我们得出的优先级结论是：营销物料>触达渠道>活动页>用户圈定>产品购买，那么首先针对“营销物料”环节设计相应的AB测试方案。

目标设置

假定“营销物料(Push用文案)”环节的ACR为2%，ECR为4%，那么，进行AB测试的预期目标就是将该环节的转化率提升至4%。

确定样本量

参照AB测试准确性原则，通常情况下“统计显著性≥95%”确定的样本量，视为有效样本量，能够保证测试结果的准确性，确定操作的统计显著差异不是由于偶然因素造成的，而是系统设定的测试实验的结果。

相对复杂的样本量设置模型在此不做赘述，可以直接使用“AB测试样本量计算器”(如下图，可自行度娘)来计算出每个版本所需的最小样本量。

在本案例中，将转化率从2%提升到4%(显著性为95%情况下)，每个实验组需要的样本量为710.如果分两组进行测试，总的样本量至少为1.420.此外，样本量也不宜过大，依个人经验，以不超过最小样本量的10倍为宜。

A/B版本制作与投放

制作两组不同的Push文案(A和B)，并向两个随机的、满足样本量要求的实验组进行投放。

该环节需要遵循“唯一变量原则”，即在制作AB版本时，只能存在一个变量。比如该案例中是对Push用的文案进行测试，那么文案所搭配的图片就需要保持一致，避免图片这一变量对最终的结果造成干扰。

数据收集+结果分析

投放完成后，我们需要收集各实验组的测试数据，并进行相应的结果分析。该环节需要考量的一个重要因素是“反向指标”，这是为了避免出现为了提升某个环节的转化率，而对最终的转化造成负面影响的情况。

比如在对营销物料进行优化测试时，虽然其转化率得到明显提升，但如果该提升所带来的流量在活动页的转化率却下降了，那么这些流量就属于“垃圾流量”，不仅对活动无益，且会影响测试的结果，这样的优化方案显然是失败的。所以，只有在对其它环节的转化率不造成负面影响的情况下，还能得出正向结果的AB测试，我们认为才是成功的。

随着互联网红利的逐渐消失，各大互联网平台开始重视精细化运营，而AB测试作为优化产品、活动、体验甚至算法的核心工具，其“江湖地位”也变得越来越重要。而对于运营来说，掌握AB测试的核心逻辑和关键点，有助于明确活动运营的优化方向，进而提升活动效果和ROI。

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