设计师在日常工作中，始终面对着不断出现的选择

设计师在日常工作中，始终面对着不断出现的选择，两种看似都可行的设计方案常常难以抉择。面对这种情况，设计师和产品常常会通过测试来最终做出设计决策，而其中较为常用的测试利器就是A/B测试-先把两种（或者多种）方案进行小流量的测试，利用测试的数据来预估全量之后的效果。

下面，我将结合最近的AB测实践，聊聊在产品设计中A/B测试的心得体会，助力改善产品体验。

01 A/B 测试是什么

AB测试是为Web或App界面或流程制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组（目标人群）随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。①

02 A/B测试能解决哪些问题？

1. 解决分歧。消解在设计过程中各方的分歧，最终达成方案的共识。
2. 明确影响的因素。通过不同因素的验证，探寻影响产品转化的因素。
3. 助力核心数据的增长。通过A/B测试，分析评估出转化最高的方案。
4. 优化产品体验。降低新方案带来的不确定影响，助力产品体验优化。

03 设计师要如何使用A/B测试呢？

笔者通过公司内部多项AB测实践，总结了一套通用的A/B测试流程，如下图，希望下面的步骤，可以帮你通过A/B测试来提升产品体验。

明确目标-设置变量-设计方案-线上测试-分析迭代

1. 明确目标

在开始测试之前，我们一定要明确希望通过A/B测来达成什么目标。这个可以是提升页面的点击量，可以是提升订单转化，也可能是提高销售额。衡量标准通常是根据公司、产品和团队的具体目标来制定。

以招聘业务线职位列表页优化为例，因为线上列表页存在已久，投递连接转化也相对固定，产品侧希望通过丰富HR字段来探索提升职位列表投递转化的可能性。

通过前期各方的沟通，我们也明确了此次优化的目标为提升用户的投递转化率，基于这个目标，我们也拓展出多个优化方向，我们期望通过A/B测来验证我们的方案，找出最优方案。