AB實驗（ABtest）是一個經常被提起，但是很多同學聽得云里霧里的東西。因為網上太多文章都在講統計學公式，但：

1、為什么非得是AB實驗？

2、到底AB實驗該怎么設計?

3、到底業務該怎么用?

網上的案例非常少。今天一文跟大家講清，包教包會！

一、AB實驗的原理

之所以做AB實驗，是因為：影響結果的因素很多，我們想剔除其他因素的干擾，只看我們關心的。比如用戶的消費率，可能受：

1）業務派發的優惠券

2）用戶自身需求

3）特定的商品

的影響，我們想剔除X2，X3，只看業務發券對用戶消費率的影響，此時就得做實驗。

在統計學上，有兩種常用方法剔除干擾：

方法一，隨機實驗：隨機分成兩組，一組有作用，一組沒有，組間對比。充分的隨機性，能消除一切干擾因素！因此，隨機實驗被稱為“因果推斷的黃金法則！” 

方法二，找特征相似的個體作對比，所謂分組法，PSM，DID，RDD都是此原理。

這里可能有人疑惑：為什么僅靠隨機分組，就能消除所有因素影響？統計學上有一個經典的種豆子故事（如下圖）簡單來說：隨機分組，構造了一個“平行世界的你”實現了相似特征對比。

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二、AB實驗的設計

AB實驗設計，包括五個步驟

1、業務提出行動目標（改善XXX指標）

2、業務提出行動方案（頁面改版/派優惠券）

3、根據業務方案，抽取部分用戶進行隨機分組

4、推送業務方案，收集用戶響應的數據

5、利用統計學知識，對比組間差異，得出結論

典型的ABtest場景，有以下3種，牢牢記住哦。

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這里要注意，現在是2025年，不是所有工作都需要從0開始做的！市面上有火山引擎（DataTester）/神策（ABtest）等工具，很多公司也有自建的ABtest平臺，可以實現全流程配置與管理。除了數據產品要搞研發以外，產品經理/運營/數據分析師的精力應更多放在：如何設計一個靠譜的實驗。

三、什么是靠譜的實驗

第一：實驗本身符合業務邏輯。

比如：

• 派優惠券：消費滿1萬元，減1元
• 首頁banner，把“快來看看”改成“馬上看看”

你自己覺得這些玩意能有多大作用！

這種屎上雕花的東西，再測也測不出效果來，窮折騰。

第二：用戶分組隨機性驗證。

理論上，最好先做AA實驗。即隨機分組后，不上線任何政策，空跑一段時間。如果分組是隨機的，那么此時組間不會出現任何差異。

實際上，人們經常懶得做AA就直接上了。那么至少，分組后，組間用戶在關鍵特征（性別，年齡，收入，消費力等）保持一致（也可以做T檢驗）。

第三：實驗時間設計，符合業務周期，避開特殊時間段。

比如：

1、要測優惠券，那么不要趕在618前后測，618的巨大影響，會把你那點券沖掉的。

2、要測游戲功能，不要趕在學生快放暑假，快開學的時候。選擇正常時間

3、要測商品詳情頁，至少測夠1周（包含工作日和周末）

第四：做好多個實驗之間的協調。

業務動作有可能很多，多重動作疊加很可能引發用戶體驗下降，比如：

1、單獨上一個“猜你喜歡”，效果很好

2、單獨上一個“福利炸彈”，效果很好

3、單獨上一個“好運降臨”，效果很好

結果實際上線，用戶打開頁面哐哐哐彈了一堆東西，嚇得用戶趕緊關上……

綜上可見，好的實驗，建立在充分的前期分析，對用戶和產品有足夠分析積累之上，不是閉著眼睛上個頁面就測了。

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四、實驗結果的解讀

AB實驗，對應的統計學知識是“雙樣本T檢驗”，而且常用的AB實驗平臺會直接通報結果，所以直接看P值是不是小于0.05就好了。P值大于0.05說明沒有組間差異，業務動作做了白做，回去重做！

這里，經常有業務部門會搬來厚厚的統計學書，試圖證明P值大于0.05，也能說明業務做的很好。反正業務做的不好，測到它好為止！最后結論必須是“好！”……我們常說：放過統計學吧，它老人家已經300歲了，經不起產品經理和運營這么折騰。

反而是，很有可能出現：明明測試看起來有效，上線沒效果，比如：

• 測的東西本身就是小因素，很快泯然眾人
• 有影響更大的其他事件發生
• 業務動作之間相互干擾，拉低效果
• 持續動作下，用戶需求/市場結構發生變化
• 新奇效應，上線時候好玩，過兩天懶得完了

就比如給優惠券，給太多了，用戶習慣了發券，沒券就不消費，導致越往后效果越差。這都是常事。

因此，AB實驗并不是“一炮定輸贏”，緊密圍繞業務目標，不斷尋找優化方法，才是關鍵。而不是對著P值大喊：給我顯著！快給我顯著！