这是在易服客数字化服务发布了一篇利用易服客数字化平台上的A/B测试功能进行网页A/B测试的文章：
就像巨人普罗米修斯从希腊众神那里偷走了给人类带来文明的火焰……
……易服客数字化服务只是从那些主宰互联网的YUGE在线公司中偷走了象征之火。
就如同神话中的普罗米修斯，我们要与你-创业者分享的是有竞争力的火。
像谷歌和亚马逊这样的怪物不仅拥有巨大的市场份额和资本优势，而且他们利用昂贵的A/B测试技术 – 由世界上最讨厌的分离测试极客运行 – 从网页上挤出最高的转化率。
那么，强大的A/B测试优势现在触手可及！
1. 对每个A/B测试都说明一个明确的假设：
如果您不清楚自己在测试什么，那么您如何知道A/B测试是成功还是失败？
为了避免漫无目的地运行A/B测试，你无法从中学到任何东西，总是要首先写下你想测试的假设。然后设计你的A/B测试图回答明确陈述的假设。
你的假设创意方程：
难以尝试确定要测试的假设？试试这个公式，以帮助聚焦您的A/B测试工作：
“由于[理由/研究]，将[元素]从X更改为Y的[结果]”
随机运行A/B测试是无益的，会让你感到非常沮丧、错过学习和增长缓慢。
2. 永远不要一次A/B测试多个变量：
你将同时A/B测试的元素数量是一个。
你要明确陈述的假设指导哪个单一变体最好测试，并希望回答这个假设。
以一种仅显著改变控件中的单个变量的方式设计测试变体。
例如，如果您决定测试2列与3列定价表，请不要同时测试两个列之间的不同价值主张。如果转化率发生重大变化，您将如何知道哪些元素实际上对差异产生影响？
测试单个变体将帮助您避免将因果关系归因于错误的元素，并根据错误的解释防止将来出现有害的决策。
3. 始终测试单个变量的两个明显不同的版本：
您的转化率真的取决于您的号召性用语按钮的颜色吗？
不……可能不会。即使按钮颜色很重要，影响也很小。
更重要的是，按钮颜色测试不会教你任何有关客户的信息。
接受大多数A/B测试结果将导致可忽略不计的更改并提供不确定的结果。但是如果你想偶尔获得大奖，那么你必须测试所选测试变量的不同变化。
我们称之为回形针与保龄球策略：