谁需要A/B测试，为什么需要？

A/B测试是企业寻找改善转化率、经济指标和行为因素的最佳方法之一。还有其他一些方法，但是它们更加复杂和昂贵。A/B测试的主要好处是其可负担性和对任何规模企业的适用性。

A/B测试可以称为搜索解决方案和制定业务决策的最有意义的方式之一。企业获利和开发各种产品所依赖的解决方案和决策。这些测试不仅提供了基于理论和假设的决策机会，而且还提供了基于特定更改如何修改客户与网络互动的实践知识的决策。

重要的是要记住，应该测试零售中的所有内容：营销活动、SMS营销、，SMS/电子邮件营销的测试、产品在货架上的放置以及在商店中的货架。对于在线商店，需要测试的是元素的位置、设计、标题和文本。

A/B测试是一种工具，可帮助企业（例如零售公司）保持生存能力，及时注意到变化并不断发展。这使企业能够尽可能高效地实现利润最大化。

 这种方法有什么细微差别？

最主要的是，测试应基于目标或问题。这是一个例子：问题-销售点或在线商店的客户数量很少；目标-增加客户的涌入；假设-如果在线商店中的产品卡更大而照片更醒目，则购买数量将增加。接下来进行A/B测试，其结果是对变化的评估。在获得所有测试的结果后，就可以开始制定一项更改网站的行动计划。

不建议在重复的过程中进行测试，否则其结果将难以评估。最初的测试应该是那些首要目标并明确提出假设的测试。

测试应持续相当长的时间才能使其结果可靠。一个测试应持续多少时间取决于测试本身。例如，大多数在线商店的流量在节日前不久就增加了。如果在此之前对在线商店的设计进行了更改，则短期测试将显示一切都很好，更改成功，流量不断增长。但是，不管做什么，交通流量总是会在节假日前增加。这一测试不应在新年之前或之后立即停止；它应该足够长才能揭示所有相关性。

目标和指标之间的正确联系非常重要。例如，在更改了在线商店网站的设计之后，该公司发现访问者或客户数量有所增加，并对此表示满意。但实际上，平均购买金额可能会比平时少，因此总收入将变得更低。这不能称为积极结果。在这种情况下，问题在于企业没有同时检查以下组合：访客增加-购买数量增加-平均购买量的动态变化。

 测试仅针对在线商店进行吗？

并不是这样。在离线零售中，有一种流行的完整管道实施方法可以离线测试假设。该方法涉及建立一个过程，在该过程中，减少了为实验选择不正确的组的风险，并选择了存储数量，试点时间和估计效果的大小的最佳比率。此外，它涉及效果的后分析的重用和方法的不断改进。

需要这种方法来减少错误地接受和遗漏效果的可能性，以及提高灵敏度，因为就大型企业而言，即使是很小的效果也非常重要。因此，即使是最小的变化也应能够将风险最小化，包括对实验结果的错误结论。

 零售和大数据

考虑到事件相关因素，在产品消费高峰日获得的数据可以更准确地预测需求。准确的预测可以预测客户的期望。

在测试过程中，可以使用以下两种方法：

1.具有累积差异估计的时间序列的贝叶斯结构模型。

2.配对样本中的时间序列分析。

有很多方法和技术。例如：

1.需求预测。

2.分类优化。

3.通过计算机视觉检测货架上的空置位置和新出现的排队。

4.促销预测。