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在网站建设中，为了更好的运营或达到我们的目标，我们常常都需要对重要页面或功能进行A/B测试，但是还是有很多运营新人对A/B测试有些懵逼，今天就和大家一起来扒一扒A/B测试的理由，希望可以帮助大家更好的开展网络运营工作。
先看前10条
1. 结合了大数据的思路和企业寻求业务增长的基本需求，无论多复杂的问题，都可以通过A/B测试来探寻解决的方案。
2. 事实上不同行业不同类型的企业都可以通过A/B测试来提升他们的转化率和营收！
3. A/B测试的理论和实操都非常容易理解和上手，无论是老人还是新人都可以通过测试发现和改善问题。
4. Google 用A/B测试来调整和测试它的算法和网站的设计； Amazon 通过A/B测试来不断完善网站，优化用户体验，从而提升 ROI ； Facebook 通过测试上线新功能、新版本，优化广告营收；奥巴马更是通过巧妙的运用A/B测试在总统大选中胜出！
5. A/B测试--不仅仅是基于主观意见的用户测试，更是基于统计性显著的、科学的、可控的测试！没有可控的，在统计意义上行之有效的测试，就没有所谓的转化率优化。
6. 公司里每个人的想法不同，到底哪个是正确意见？使用A/B测试来测试一下，用数据和科学的方法来进行决策。
7. 在使用A/B测试前，你无法想象到你的 App 产品和网站到底有多烂！他们的提升空间是令人惊讶的。
8. 绝大部分的网站、 App 的体验都还不够完善，没有发挥出他们被期待的潜能，如何弥补这个差距，可以用A/B测试来进行持续不断的改进和优化。
9. 流量越来越贵，而优质的渠道和营销的成本是有限的，在有限的资源中如何获取 ROI 最大，往往需要A/B测试来帮助你实现。
10.通过A/B测试冲破以“视觉美观”为导向的设计理念的局限，而是以销售的提升和良好的用户体验为导向进行设计。
如果你有耐心读到这里，不妨看完剩下的27条建议。
11. 如果你对你的网站或者 App 感到十分不满，但又担心改头换面的重新设计会带来风险，那么使用A/B测试通过转化率优化的方式来重新设计，最终在得到一个全新的网站的同时也会带来转化率的提升。
12. 问卷调查，用户访谈只能揭示最严重的产品可用性和网站体验的感受，但是不会告诉你如何设计最优的布局和内容才能使转化率达到最大，然而A/B测试基于数据统计和分析可以做到！
13. 用户总是“ 口是心非 ”，许多时候说的与做的是不一致的，A/B测试让你更加关注用户的实际行为而不是无关本质的谈论。
14. A/B测试可以帮助我们判定从问卷调研，用户访谈，数据统计分析工具，点击热力图中得到的假设是正确的还是错误的。
15. 问卷调查，用户访谈，点击热力图只能发现问题帮助我们建立假设，而A/B测试才是真正通过持续不断优化寻找到最优方案的工具。
16. A/B测试不局限于只有两个版本，可以是两个以上的 A/B/……/n 测试。
17. A/B测试可以是只针对单一元素的改变的测试，也可是多变量测试。单变量测试完成速度快，更易得出结论；多变量测试可以提升获取经验和挖掘契机的能力。
18. 测试结束之后，结合你的优化目标，通过多维度的数据分析，你可以更加合理科学的对假设做出判定。
19. A/B测试可以通过受众定向，对比完全不同的用户信息和反馈，从而获取更具战略性的市场洞察和用户细分。
20. 在A/B测试中获取到的任何有用的信息都可以应用到线上或线下的营销活动中或者网站、 App 页面设计中。
21. 在A/B测试中，不是有了数据提升的试验才是成功的，往往你从每个试验中都能获得经验和指引。这些经验和指引会帮助你建立自己的“最佳实践策略手册”。
22. A/B测试在网站和 App 产品中的应用场景，包括页面 UI 、 UE 、营销文案、新功能和算法的优化。
23. A/B测试在市场营销中的应用场景，包括搜索引擎、官网设计、广告着陆页、广告创意、促销方案、邮件营销、内容营销和社交媒体的优化。
24. A/B测试在运营中的应用场景，包括活动、补贴、内容、传播、 PR 和分享的优化。
25. A/B测试在电商网站的应用场景，包括用户活跃量、价格策略、促销活动、复购、 GMV 以及 LTV 的提升和优化。
26. 总会有人说有些版本在测试之前我就知道哪个会胜出，这点我同意。但是即使我们知道了就不用测试了吗？当然不是，因为我们不可能总是知道哪个版本会胜出，具体会胜出多少个百分比。所以通过A/B测试得到的深入的细致的认识是取之不尽的。
27. A/B测试可以把潜在的最能带来转化提升和销售增长的交互效果分离出来，从而避免将时间精力和流量浪费在无关紧要的内容和环节上。
28. 世界上没有一劳永逸的或者其他轻松的方法能够让网站， App 或者营销策略始终保持成功，只有通过A/B测试，科学进行试验验证你的新想法新创意才能走的更高更远。
29. 在A/B测试中，一个试验可以测试 n 个想法，也就是说只需要一轮试验，你就能排除 n 个不合理的假设，瞧这效率有多高！
30. 通过A/B测试，一方面你会更加了解你的目标用户的行为和喜好，另一方面它可以帮助你从潜在用户的视角来经营你的网站或者 App ，从而降低你对潜在用户的认知障碍。
31. 你通过A/B测试发现的问题可能会影响企业的营销策略，运营管理决策，甚至发现新的创收点。
32. 当你发现由于的你的职位低，你很难改变上司的想法，你可以通过A/B测试遵照他的意见进行试验，然后将试验的结果分享给他。
33. 使用A/B测试并通过测试获取的有价值的提升可以让你在工作中崭露头角。你的下一个提议对领导或高层来说会更有说服力。
34. 通过A/B测试，培养你的员工和你的企业有一个关于数据驱动和科学营销的企业文化和理念。
35. 最后也是最重要的一条：A/B测试的价值在于它是基于数据的可量化的，科学的提升转化率的实践，在一个科学化经营的组织中，数据价值是高于个人的，经过反复的试验实践和不断的优化创新并时刻保持对市场的洞悉的组织才能历久弥新。这也是A/B测试最本质的精神。
其实使用A/B测试的理由还有很多，再列出35条也是很easy的，但是真正说服你使用的就是其中的一两条而已。 正如我爱你的理由有千万个，但是真正打动你的只要一个理由便足矣。
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