A/B测试：市场营销人员需要知道的五个要点
本文介绍了市场营销人员在进行A/B测试时需要注意的五个要点，包括统计显著性、统计显著性≠实际显著性、谨防“偏见”、小心p-hacking、在ROI中包含实验成本。
在广告营销领域，人们希望用科学方法来管理和优化营销活动。但是，除了专业产品经理外，大多数人并不知道如何科学地研究A/B测试的问题。因此，即使他们进行了所有“成功”的A/B测试，对具体的业务指标也没有多大改善。为了避免这种情况，本文提出以下几点建议：
1. 统计显著性
在A/B测试中，p值越低，我们就越有信心得出我们测试的广告之间存在真正差异的结论。但需要注意的是，p值只是社会惯例所使用的标签而已，在今天的世界可能已经被打破了。
2. 统计显著性≠实际显著性
统计显著性分析虽然可以帮助市场人员评估广告之间是否存在性能差异，但它并没有说明这种差异在实际应用中有多大或有多重要。因此，需要学会重新定义测试在市场营销中所扮演的角色，使团队成员将重要性分析理解为一种比较有意义的理念与方法，而不是定义成功。
3. 谨防“偏见”
虽然有些A/B测试的结果看起来好得令人难以置信，但这些结果很可能是因为进行了多次实验才得出的。因此，要注意分布偏差的问题，不要因为要复制有价值的结果而忽视了重要的工作。
4. 小心p-hacking
数据是营销人员最好的朋友，但是拥有的数据维度越多，你就越有可能陷入“p-hacking”的反模式。为了避免这种情况，可以应用一些最佳实践，如预注册的实践。
5. 在ROI中包含实验成本
A/B测试需要花费时间、精力和金钱来设计和执行，因此需要预先运行ROI计算，以确定你需要多大程度的改进才能使你的A/B测试物有所值。
总之，营销人员需要学会从复杂或习以为常的错误中，不断吸取教训，改善并提升，以避免浪费大量的时间、精力和金钱。
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