TG Data

过早停止测试可能会导致误导性结果。应让测试运行足够长的时间，以达到统计显著性，通常至少达到 95% 的置信度。

大多数 A/B 测试工具都提供内置计算器来确定何时达到此阈值。

此外：

目标是至少花一到两周的时间来考虑每日的流量变化。
确保样本量足够大——流量较低的测试可能需要更多时间才能产生可​​靠的见解。
3.考虑可能影响结果的外部因素
流量模式会因季节性、促销或外部营销活动而波动。付费广告活动或节假日带 约旦 whatsapp 筛查 来的流量突然激增可能会暂时改变用户行为，因此很难将变化完全归因于 A/B 测试。

为了尽量减少这些影响：

除非必要，否则避免在季节性高峰期间进行测试。
将结果与历史数据进行比较以识别异常。
偶尔运行 A/A 测试（测试两个相同的版本）以确认流量分布均匀。
4. 不仅仅追踪转化率
虽然转化率是主要指标，但查看其他数据点可以提供更深入的见解：

跳出率。如果某个变体的转化率较高，但跳出率也较高，那么它可能不是一个理想的长期解决方案。
会话时长和参与度。如果用户在某个特定版本上花费的时间更多，则可能表明参与度更高。
设备细分。桌面用户和移动用户的测试结果可能有所不同。如果移动用户的转化率与桌面用户不同，请考虑针对移动设备进行优化。