一、什么是A/B测试
简单来说，A/B测试是一种用于提升产品转化率、优化获客成本的数据决策方法。通过A/B测试，可以让决策质量更高，更符合客观事实。
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。
二、为什么会有A/B测试？
很多企业在做运营或营销决策时，较多依据经验，或是拍脑袋。A/Btest会先通过少量的样本数据，让不同的方案同时生效，用运行的结果数据，来验证哪一种方案更优。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，A/B测试就是其中一种有效的方法。三、A/B测试的价值及要点
A/B 测试组件，可对营销活动中涉及到的可优化的要素、环节和流程进行测试，帮助企业准确、高效、及时地找到最佳方案，提升点击转化率，优化获客成本，提升整体营销效率。用于A/B测试的对象人群，需要是随机取样用户。许多互联网企业会用用户ID、用户设备ID等不会与用户属性、行为相关的数字来做取模、分配流量。这一点毋庸赘述，A/B测试是面向测试样本对象进行，样本数量必须达到一定规模，测试的数据结果才有参考意义。过小数量级的样本，结果数据起不到太大的参考作用。测试过程中，要尽量保证只有变量变化，其他因素尽量都不变。举例说明，若想测试两个不同的公众号标题的点击转化率，就要尽量保证只有标题的内容这个变量不同，其他的因素，如测试人群选择、测试群组的样本数量、推送时间点、推文封面图、推文条数等，都保持一致。在执行一次测试时，并不一定只设置A、B两组，也可以设置多个，甚至测试多次（过程中可能涉及到并组），来实现最终的测试目标。可能执行的很多次测试，并不会有那么明显的数据差异。A/B测试并非每一次都能给业务结果带来很大的影响。对客观真相的接近，对核心指标的影响，可能要经过非常多次测试。但这，正是我们坚持A/B测试的理由。若在执行的A/B测试，需要验证一个非常复杂的变动，或者多个变动方案的组合，则即便有对比结果，也无法确认是哪一个因素带来的影响。所以，每一次测试，尽量只改变微小的因素，而不是大刀阔斧。四、兔展目前支持的A/B测试场景举例
ü 触达优化：通过选择样本群组推送，测试不同模板消息文案的打开率，从而在执行全量推送时，选择打卡率更高的文案方案，从而提升整体打开率；ü 公众号推文标题优化：测试不同推文标题的打开效果，根据数据选取最终推送标题； ü 活动转化优化：可通过测试验证活动的标题、封面、活动分享语、活动内其他内容、关键操作步骤等的，验证提升活动效果。兔展A/B测试案例：活动智能标题优化，轻松提升4倍打开率
不同的标题、头图和转发描述能带来数倍的效果差异。下面是兔展某客户通过Ab test，在仅优化标题和描述的情况下，单次活动打开率提高约4倍。