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A/B测试方案的五个核心模块分析

发布：太原达内教育官网
来源：infoq
时间：2020-04-14 08:20

我们在前几期的文章中给大家简单介绍了A/B测试的作用和使用场景需求等内容，而今天我们就再来了解一下，一个完整的A/B测试方案都有哪些核心模块组成。

A/B测试方案的五个核心模块分析

1.试验管理

试验管理就是一个A/B试验配置后台，通过页面与用户交互引导用户完成试验关键参数配置，并允许用户对试验进行管理。方便用户快捷的创建A/B测试试验，增加新的A/B测试分组，调整A/B测试方案各个组的比例，让A/B测试运行起来。试验管理模板对实时性要求高，需要在用户操作调整确定后，实现线上试验随即变更。

2.分流模块

也叫流量分配模块，这个模块根据试验配置信息在用户请求服务时将用户分配给不同的试验组别。可以说分流模块是A/B测试核心的模块，一个A/B测试系统设计的好坏关键看分流算法以及策略是否优秀。好的A/B分流模块可以让流量分配的更均匀随机，同时需要具备根据用户、地域、时间、版本、系统、渠道、事件等各种维度来对请求进行分组的能力，并且保证分组的均匀性和一致性。

3.业务接入

业务接入方便在产品迭代优化的各个阶段整合A/B测试能力，对优化点做各种A/B测试。一般通过提供一个A/B测试SDK或者A/B测试Restful接口的形式供业务方使用。

4.数据采集

行为数据打点和数据收集通过记录用户在A/B测试模块的行为，将用户的行为收集到数据中心，为终确定新的优化点是否有效提供原始数据。这一块可以参考本书中埋点和行为数据采集相关章节，这里不作详细讲解，只需要在其中增加用户试验名称、组别以及试验变量参数等相关信息就行，不需要再为A/B测试单独再设计一套专门的数据采集系统，如果没有现成的SDK采集系统基于日志也是可以的。

5.结果分析

对上传的日志进行数据清洗和数据分析，后通过报表的形式进行展示。将采集的数据通过报表或可视化的形式展示出来，并给出效力、置信区间等指标(如果有样本选取过小，还提示小样本量)，另外好支持好各类效果评估指标扩展，可以将指标计算通用化、模块化，方便试验人员快速上线A/B测试，根据不同产品及A/B测试案例选择合适的指标。具体效果评估指标的定义需要读者根据自己公司行业特点、产品形态、功能点等来定义，指标能够方便量化，并能够直接或者间接跟产品体验、用户增长、商业变现联系起来。

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