一文看懂“AB实验”: 统计学原理, 分析思路, 业务应用
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AB实验是数据分析和业务优化中不可或缺的工具，但很多人对其原理和应用仍感到困惑。本文从统计学原理出发，详细介绍了AB实验的设计思路、实施步骤、结果解读以及在业务中的应用案例，帮助读者快速掌握AB实验的核心要点，是一篇实用性强的入门指南。
AB实验（ABtest）是一个经常被提起，但是很多同学听得云里雾里的东西。因为网上太多文章都在讲统计学公式，但：
1、为什么非得是AB实验？
2、到底AB实验该怎么设计?
3、到底业务该怎么用?
网上的案例非常少。今天一文跟大家讲清，包教包会！
一、AB实验的原理
之所以做AB实验，是因为：影响结果的因素很多，我们想剔除其他因素的干扰，只看我们关心的。比如用户的消费率，可能受：
1）业务派发的优惠券
2）用户自身需求
3）特定的商品
的影响，我们想剔除X2，X3，只看业务发券对用户消费率的影响，此时就得做实验。
在统计学上，有两种常用方法剔除干扰：
方法一，随机实验：随机分成两组，一组有作用，一组没有，组间对比。充分的随机性，能消除一切干扰因素！因此，随机实验被称为“因果推断的黄金法则！”
方法二，找特征相似的个体作对比，所谓分组法，PSM，DID，RDD都是此原理。
这里可能有人疑惑：为什么仅靠随机分组，就能消除所有因素影响？统计学上有一个经典的种豆子故事（如下图）简单来说：随机分组，构造了一个“平行世界的你”实现了相似特征对比。
二、AB实验的设计
AB实验设计，包括五个步骤
1、业务提出行动目标（改善XXX指标）
2、业务提出行动方案（页面改版/派优惠券）
3、根据业务方案，抽取部分用户进行随机分组
4、推送业务方案，收集用户响应的数据
5、利用统计学知识，对比组间差异，得出结论
典型的ABtest场景，有以下3种，牢牢记住哦。
这里要注意，现在是2025年，不是所有工作都需要从0开始做的！市面上有火山引擎（DataTester）/神策（ABtest）等工具，很多公司也有自建的ABtest平台，可以实现全流程配置与管理。除了数据产品要搞研发以外，产品经理/运营/数据分析师的精力应更多放在：如何设计一个靠谱的实验。
三、什么是靠谱的实验
第一：实验本身符合业务逻辑。
比如：
派优惠券：消费满1万元，减1元
首页banner，把“快来看看”改成“马上看看”
你自己觉得这些玩意能有多大作用！
这种屎上雕花的东西，再测也测不出效果来，穷折腾。
第二：用户分组随机性验证。
理论上，最好先做AA实验。即随机分组后，不上线任何政策，空跑一段时间。如果分组是随机的，那么此时组间不会出现任何差异。
实际上，人们经常懒得做AA就直接上了。那么至少，分组后，组间用户在关键特征（性别，年龄，收入，消费力等）保持一致（也可以做T检验）。
第三：实验时间设计，符合业务周期，避开特殊时间段。
比如：
1、要测优惠券，那么不要赶在618前后测，618的巨大影响，会把你那点券冲掉的。
2、要测游戏功能，不要赶在学生快放暑假，快开学的时候。选择正常时间
3、要测商品详情页，至少测够1周（包含工作日和周末）
第四：做好多个实验之间的协调。
业务动作有可能很多，多重动作叠加很可能引发用户体验下降，比如：
1、单独上一个“猜你喜欢”，效果很好
2、单独上一个“福利炸弹”，效果很好
3、单独上一个“好运降临”，效果很好
结果实际上线，用户打开页面哐哐哐弹了一堆东西，吓得用户赶紧关上……
综上可见，好的实验，建立在充分的前期分析，对用户和产品有足够分析积累之上，不是闭着眼睛上个页面就测了。
四、实验结果的解读
AB实验，对应的统计学知识是“双样本T检验”，而且常用的AB实验平台会直接通报结果，所以直接看P值是不是小于0.05就好了。P值大于0.05说明没有组间差异，业务动作做了白做，回去重做！
这里，经常有业务部门会搬来厚厚的统计学书，试图证明P值大于0.05，也能说明业务做的很好。反正业务做的不好，测到它好为止！最后结论必须是“好！”……我们常说：放过统计学吧，它老人家已经300岁了，经不起产品经理和运营这么折腾。
反而是，很有可能出现：明明测试看起来有效，上线没效果，比如：
测的东西本身就是小因素，很快泯然众人
有影响更大的其他事件发生
业务动作之间相互干扰，拉低效果
持续动作下，用户需求/市场结构发生变化
新奇效应，上线时候好玩，过两天懒得完了
就比如给优惠券，给太多了，用户习惯了发券，没券就不消费，导致越往后效果越差。这都是常事。
因此，AB实验并不是“一炮定输赢”，紧密围绕业务目标，不断寻找优化方法，才是关键。而不是对着P值大喊：给我显著！快给我显著！
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结语
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实探深圳楼市新政实施首日：热度飙升！房企连夜更新信息，有客户已签约 记者实探。 继北京和上海之后，深圳在9月5日深夜发布了重磅楼市新政。纵观深圳此次新政，涉及优化分区住房限购政策、优化调整企事业单位购买商品住房政策以及优化调整个人住房信贷政策等内容。 9月6日是深圳楼市新政实施首日，证券时报记者在走访和咨询过程中发现：有二手房业主表示周末预约看房的人变多；有
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