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A/B測試的迷思
閱讀時間約 1 分鐘
我曾經看過一個有趣的｢A/B測試｣真實案例 (請見備註解釋)。X與Y公司是兩家不同的電子商務網站，都在網站上販售同一家西餐廳的同一套排餐。以下是X公司及Y公司在販售這家餐廳的同一款套餐時，網頁上的介紹方式。
我們先排除特殊狀況及其他條件之下，你覺得哪一種介紹方式的點閱率或轉換率(訂購率)會較高呢?
X公司也曾針對這兩種方式 (文字及圖片)進行A/B測試，但沒想到左邊文字介紹的方式 (以下稱為A) 與右邊圖片介紹的方式 (以下稱為B) 其點閱率及轉換率竟不相上下，甚至有時A還會超越B。
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1996年踏入職場，從業務開始做起，後來開啟我的企劃人生，最後多扮演經營管理。產業都在網際網路與電子商務相關。職務歷經業務員、業務經理、事業部協理、總監、特助、副總經理等不同角色，最不喜歡的就是踏著別人往上爬。職場是做事的，但大部分時間卻要做人。服務客戶是正常的，但大部分時間卻要和客戶鬥智。想了解更多就來看我的文章~
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有別於試圖直接從數據中找出洞察，商業分析的精髓在於先思考 so what——從定義目標開始，做出商業決策的雛形後，才用數據去支持假說。這篇文章介紹 A/B 測試的技巧，以及摘櫻桃的應用，解說數據篩選的操作、摘櫻桃的好處，以及企業案例：數位轉型後的報社，亞馬遜CEO貝佐斯改造百年郵報。
在敏捷的開發環境中，數據分析已成為企業和個人實現策略優化的關鍵工具，如何快速有效地進行 A/B 測試非常很重要。透過數據分析，Netflix 和 Spotify 這些串流平台得以透過數據優化行銷策略或是找出洞察，做出商業決策。
這篇文章開始，我們要導入數據分析的概念，探討 A/B 測試如何幫助我們
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心裡想著又是為了我爸那點破事，臉上還是笑 著說「怎麼了嗎?阿姨」
明天要轉學了，快去收一收東西，明天就要入學了。
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