【A/B测试（2/2）】A/B测试的应用场景一：这个方案上线后，是否会导致业务数据比之前的更差呢？我们可以进行A/B测试：选中一部分用户作为测试数据，将新版本仅对这些选定用户进行开放。将选定用户在使用产品的过程中产生的数据和使用老版本的用户所产生的数据进行对比，分析哪个更好。场景二：系统上线后，会不会有bug导致用户无法使用？最后导致企业收益的降低、甚至对公司形象产生影响。我们可以进行A/B测试：可以先选择公司内部的员工作为测试用户，将新版本先在公司员工内推行，在使用一段时间确认没有问题后，可以继续选中一部分用户作为测试用户，继续跟进数据和用户使用反馈，一步一步的将新版本推向所有用户。通过A/B测试可以尽可能的减少损失，保证企业利益。场景三：感觉这几个方案都很不错，但是哪个才是符合市场实际情况，可以更好的提高业务数据呢？我们可以进行A/B测试：将这几个方案都做出来，各自选择同类型的用户进行推广，通过用户使用过程中产生的数据分析对比，确认最优的那个方案，进行全站推广。场景四：是哪个环节或哪个模块导致了数据的下降或提升的呢？我们可以进行A/B测试：针对不同的环节、不同的模块、甚至细化到是不同的字体颜色、按钮大小以及文案内容，建立多个测试版本，每个版本仅有一个变量，通过多版本的测试，找到那个对数据有影响的测试版本。例如：在推广的页面中，链接字体的颜色由湛蓝色改为深蓝色后，导致用户的点击量减少了25%，最终导致交易额也减少了。那么就需要将链接字体的颜色由深蓝色改为湛蓝色。在进行A/B测试的过程中，并不是一蹴而就的，需要我们进行反复大量的试验，过程可能会很长和枯燥，但是最后带来的回报，却是非常大的。