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AB测试的局限性

2020/7/24 11:34:36 文章标签: 测试文章如有侵权请发送至邮箱809451989@qq.com投诉后文章立即删除

  1. 首先,A/B测试只有在关键效绩指标(KPI, or Key Performance Indicator)单一,且这个单一明确的目标可以被电脑量化时,适用。可以通过电脑量化的目标包括:电子商务网站销售额,订阅邮件的用户数,在网上银行选择开户的用户数,下载白皮书、联系销售人员,或其他主动推进销售进程的用户数但是,这些数据(除了电商销售额)很少是网站追求的唯一目标。对于其他情况,比如,选择开户/注册的用户不一定会最终进行消费,所以这方面的测试数据对于网站的作用会是有限的。而大多数时候,网站的最终目标是不可量化的,比如提高一个品牌的声誉,或者公司的公关维护等等。
  2. A/B测试相比起一些别的测试手段,如纸本原型(paper prototyping),需要的工作量大、时间长,对设计的要求也相对较高。
  3. 另外,A/B测试之所以进行,唯一原因是对结果的追求。但相对应的测试结果通常是短期、即刻的用户行为,比如购买、注册、点击等。理论上,监测长期的测试影响是有可能的,比如五年之内的销售额等,但实际上这种长期监测对于A/B测试来说很少发生。换一个角度说,只着眼短期的绩效(如浏览量)也有可能会让测试者牺牲长期的优势(如用户忠诚度)。
  4. A/B测试并不能提供用户行为的具体细节。A/B测试的结果也仅限于被测试的两个选项:如果12号字比16号字为你的网站带来多1%的用户浏览时间,那10号字呢?8号呢?A/B测试并不能帮助你作更多的、长远的决定。
  5. AB测试追踪的是更优的方案,而不是最优,是一种验证性工具和方法,当然你也可以把它变成探索性工具,但对实验设计的难度更大。
  6. 数据二次使用的难度大,通常只能指导一次改版,且测试版本限制较大。这个其实本身不是AB测试的局限性,但对于普通用户而言,的确存在这个问题。
  7. 只有现象,没有原因,相关性并不就是因果性。一个因果性的实验限制更多,更严格。当然,我们可以根据经验,根据更多的数据分析产品结合,更多的重复试验,更长的试验周期来最终推导出原因。可能成本的确不低,但这个收获也是巨大的。

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