A/B测试已经成为互联网领域最常见的定量试验与数据收集方式，也是产品、运营和数据分析师的必备能力。对于互联网公司来说，A/B测试是一种有效的精细化运营手段，过去很多依靠经验的粗放式策略管理，通过A/B测试改变为可量化的精准决策。
A/B测试是一种通过已有客观指标，通过对比不同分组方案来衡量哪种效果最佳的方法。它的优势在于能够在“真实的线上环境中”，通过部分或者少量用户验证不同的方案。
例如，在对产品进行A/B测试时，我们可以为同一个优化目标（提升支付率）制定两个方案，让一部分用户使用A方案，另一部分用户使用 B方案，统计并对比不同方案的支付率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策，从而提升支付转化率。
为什么要进行A/B测试？
对于互联网公司来说，经常通过实验的方法对比指标，进而来衡量和验证某一些策略是否更优，以此来提高用户体验和提升产品收益。
使用A/B测试，优势如下：
可以利用小样本的抽样方法，评估对整体的影响，进而节省时间和成本，这样可以让更多的想法或者策略得以快速的验证； 通过实验对比指标，能够找到产品问题的真正原因，建立以数据驱动、可持续优化的闭环流程； 通过A/B测试，还可以降低新产品、新功能或新模块的发布风险，为产品的创新发展提供保障。
A/B测试如此好，到底哪些场景适用呢？从统计学的角度来说，A/B测试主要是针对当前产品验证哪个方案更好；从产品生命周期来说，A/B测试主要用来优化迭代1-100的产品，而很难用于0-1产品的创新发明。
所以
