A/B 测试中 12 个常见的误区（下）( 五 )

2019-08-04

历史效应

也可能是外部世界发生了一些事情，导致测试中存在缺陷数据的情况发生。比如你的公司高管爆发了丑闻，或者正巧碰上消费的假日季节等等，外部正在发生的事情都会引起你的变化。

选择偏差

当我们错误的假设流量的某些部分代表流量总体时，就会发生这种情况。

例如，你将促销流量从电子邮件列表发送到你正在运行测试的页面，那么订阅你的列表的人就会比普通访问者更多。但如果认为他们代表总流量，那么就会有选择偏差的情况出现。

错误的代码效应

你测试出了一套提高转化率的方法并将其推向现实，但是，它没有赢得该有的效果。这可能是因为你的这套方法在某些浏览器或设备上显示效果不佳。

每当你提出新方案时，请确保进行质量保证测试，以确保它们在所有浏览器和设备中都可以正确显示。

尾声：希望你能从这 12 个误区中获得一些思考，在以后的 A/B 测试中，避开这些“坑”。

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