A/B测试中的常见误区解析

1. 首次失败就放弃：大多数首次测试都面临失败的可能性。迭代测试是不可避免的。通过一项测试，从中学习，并改善你的用户体验和你提出来的假设，之后再进行测试，并循环往复。

2. 虚报的显著性：要知道，统计显著性并不是唯一要注意的结果。我们还需要了解那些错误的测试结果。不耐烦的测试人员希望跳过A/B测试并继续进行A/B/C/D/E/F/G/H测试。而这，就是一种误区。

3. 重复检验显著性：统计学上，重复检验显著性是错误的行为。这样做会导致即使数据报告显示统计显著，实际上仍有较大可能性非统计显著。

4. 忽视细微的成果：有时候，即使只有1%的提升，也可能意味着数百万的收入。关键是：你需要从12个月的时间跨度来看待它。一项测试就只是一项测试，你必须要做很多很多测试。

5. 拒绝垃圾测试：没有测试的每一天都是一种浪费。不进行多次测试的话，你就不知道什么是有效的。虽然要不停地进行测试，但绝不代表你要进行垃圾测试。你需要做适当的研究，准备一个很好的假设，而且不断优化。

6. 没有意识到存在的威胁：你的测试往往还具备着以下几个威胁。工具误差、历史效应、选择偏差等。需要在设置测试时，观察并记录的每个目标和对应的数据指标。一旦出现问题，停止测试，找到并修复问题，然后重新设置数据，重新开始。

总之，在进行A/B测试时，我们需要避免这些常见的误区，实事求是地对待每一次测试，不断学习和优化，才能真正发挥A/B测试的价值。