A/B 测试设置

🚀 设计具有统计学效力的 A/B 测试，获得可操作的结果。该技能指导您构建有力的假设、选择合适的测试类型，并计算获得可靠结论所需的样本量。无论您是测试按钮颜色还是重大页面重设计，您都将学会一次测试一个变量并衡量对业务真正重要的指标。

💡 非常适合优化转化率、改进用户体验或验证产品变更。用于网站、应用或营销活动的实验——从比较两个版本的简单分割测试到探索多个变更组合的复杂多变量测试。

✨ 获得内置的假设编写框架、快速参考的样本量表，以及防止代价高昂的错误（如提前停止测试或衡量错误指标）的防护措施。