这是因为小的变化 最好始终基于强有力的假设进行测试，因此 Shiva 建议你先了解你认为会发生什么，然后进行测试以查看实际发生的情况。
什么是统计意义？
统计显著性基本上是一种模型，它允许您确定结果的增加（例如更 电话号码清单 高的转化率）是出于随机因素还是真正的影响。
最糟糕的事情就是在测试中看到转化率增加了 5%
然后开始实施，结果却发现您看到的实际上是由于随机因素，最终转化率下降了5% 。在这种情况下，您将会推出失败的产品，因为您没有达到统 如果您喜欢阅读布鲁塞尔剧本请与您的同事和朋友分享 计显著性的阈值。另一方面，如果您对统计显著性有很好的认识，您可以确保只实施真正有助于提高利润的测试。
“可以测试的内容和应该测试的内容是有区别的，”Shiva 说。“你可以整天测试绿色和蓝色按钮，但这不一定能帮助你了解你的受众。”
相反
Shiva 建议专注于那些能对你的受众产生洞察的事情。他建议进行测 比特币数据库 试以获得洞察，而不是试图创造收入。随着时间的推移，获得更多的洞察将帮助你弄清楚如何长期推动收入，而不是总是专注于通过进行测试来“取胜”的短期收益。
例如，假设您正在进行测试以了解受众对新视频的反应。您可以测试将视频作为主图放在首屏上方以吸引最多注意力，与将视频显示在页面中间相比，您将更直接地了解该视频如何影响受众。您可以在未来的测试中随时进行迭代并移动视频，但您会立即知道该视频对您的用户体验是净正面还是净负面这是因为小的变化。