一、分析、理解問題

主要問題：由于產品更新迭代，需要測試頁面的模塊設計問題，哪個模塊的形狀會更吸引人

所以我們希望通過一個實驗可以對比兩個同時發生的組，一個組的用戶可以看到新內容，而另一個組看不到新內容。這樣就可以排除其他變量而只關注是否新內容可以促進該模塊的點擊量。這個實驗就是A/B測試

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二、實驗設計

2.1 確定實驗組與對照組

由于A/B測試只能改變一個變量并且在同一個時間段發送，投放在相同的人群中

所以我們只需要把流量分成2組

對照組：用戶看到的是舊模塊

實驗組：用戶看到的是新模塊

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2.2 確定分析指標

改變模塊的形狀主要是吸引用戶進入點擊，所以我們關心的該模塊的點擊率，所以我們這一次選擇的是轉化率

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2.3 形成假設

A/B測試的基本思想是小概率反證法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次試驗中基本上不會發生。反證法思想是先提出假設(零假設)，再用適當的統計方法確定假設成立的可能性大小，如可能性小,則認為假設不成立，若可能性大，則還不能認為假設不成立。

接下來我們要針對問題提出假設，包括零假設和對立假設

零假設：舊模塊的轉化率>新模塊的轉化率

對立假設：舊模塊的轉化率<新模塊的轉化率

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2.4 確定需要收集的數據

用戶ID，登陸時間，組別，展示頁面，是否點擊

我們需要排除同一用戶的重復點擊行為去除刷點擊率對實驗的影響，所以只把用戶ID第一次瀏覽記錄作為實驗數據

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2.5 流量分配設計

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我們投入實驗組和對照組的測試數量是一致的（1:1）

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2.6?部署數據收集并確保實驗功能和數據錄入正常運行

實驗設計的最后一步是部署數據收集并測試每個環節運行正常，以確保實驗可以收集到正確的數據

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三、實驗分析

3.1分析總結與建議

由于拒絕原假設，所以拒絕舊模塊的轉化率>新模塊的轉化率,但是轉化率比之前高不了多少，建議修改模塊的其他屬性

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析A/BTest之APP页面的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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