测试持续时间不足：为了获得可靠的数据，A/B 测试需要足够的时间和参与者数量才能使结果具有统计显着性。
实验缺乏透明度：外部变量（例如一周中的几天、季节和假期）会影响结果，应包含在分析中。
忽略无关紧要的数据：有时数据中的微小差异可能看起来无关紧要，但它们可能隐藏有关受众偏好的有价值的线索。
缺乏连续性： A/B 测试应该是一个循环过程，一个实验的结果影响下一个实验的结果，从而实现持续优化。
掌握 A/B 测试的艺术，同时需要时间和实践，对于提供与受众产生共鸣并推动重大转化的营销活动非常有价值，使营销人员能够不断改进和调整他们的策略。
统计显着性在 A/B 测试中至 手机号码列表 关重要，确保 A 版本和 B 版本之间观察到的结果差异不是随机噪声或实验误差的结果。该工具可帮助确定所获得的差异是否是“真实的”，或者它们是否可能是偶然发生的。
统计显着性的一种流行指标是 p 值。在 A/B 测试中，当我们假设测试的变体之间不存在真正的差异（零假设）时，p 值有助于确定获得观察到的（或更极端的）结果的概率。作为一般规则，低于 0.05 的 p 值通常被认为是统计显着性差异的指标。
理解并正确应用统计显着性有助于避免 I 类错误（误报）和 II 类错误（误报）。然而，重要的不仅仅是数字。即使数据具有统计显着性，营销人员也应该考虑实际意义，即差异是否大到足以改变营销策略。
