呈上篇 今天要來講述a/b test 比較常用在今天確定a是一開始的功能可是最後設計出來解決問題的是b功能
那a跟b同樣都有解決功能的能力，我們該如何去決定要留下哪一個 或a/b的差別在哪

好的，沒有問題。這就為您接續上文，撰寫一篇關於 A/B Test 的說明。

A/B Test ：當兩種設計都能解決問題，該如何抉擇？

在產品開發的過程中，我們時常會遇到一個經典情境，也就是你提出的問題：

「我們已經確定 A 是最初的功能樣貌，但後來為了解決同個問題，又設計出了 B 版本。兩個版本都能達成目標，功能也都可用，那我們到底該如何客觀地決定留下哪一個？A 跟 B 的差別又該如何評估？」

這個問題的答案，正是 A/B Test 發揮價值的最佳舞台。它能幫助我們擺脫團隊內部的意見分歧、設計師的個人偏好或是老闆的直覺，轉而讓真實的數據為我們發聲。

釐清 A/B Test 的核心目的：不只是「比較」，而是「驗證」

首先，我們必須建立一個核心觀念：A/B Test 的目的，不單純是比較 A 和 B 哪個「比較好」，而是驗證「某個改動」是否能帶來「某個預期的正面影響」。

換句話說，在開始測試前，你比較的基準點不應該是「哪個設計比較好看？」，而應該是：

「哪一個版本，更能有效地達成我們設定的關鍵目標？」

因此，在決定要留下 A 還是 B 之前，我們必須先回答一個最重要的問題。

決策的關鍵：定義你的「關鍵指標 (Key Metric)」

要客觀地決定 A/B 的優劣，唯一的方法就是數據。你需要為這次的測試設定一個最主要、最關鍵的量化指標。這個指標直接關係到你希望使用者完成的行為，或是你想達成的商業目標。

讓我們來看幾個例子：

• 情境一：電商結帳按鈕

  • A 版本是藍色「前往結帳」按鈕。
  • B 版本是橘色「立即購買！」按鈕。
  • 關鍵指標： 點擊率 (Click-Through Rate, CTR) 或最終的轉換率 (Conversion Rate)。哪個版本的按鈕能促使更多使用者完成購買？

• 情境二：App 首頁排版

  • A 版本是將「本月活動」放在最上方。
  • B 版本是將「個人化推薦」放在最上方。
  • 關鍵指標： 使用者的互動率 (Engagement Rate) 或平均瀏覽商品數。哪個排版能讓使用者停留更久、逛得更多？

• 情境三：註冊流程

  • A 版本是傳統的 Email/密碼註冊表單。
  • B 版本是提供「使用 Google 帳號一鍵註冊」。
  • 關鍵指標： 註冊成功率 (Sign-up Rate)。哪個流程能降低使用者的註冊阻力，成功帶來更多新會員？

A 和 B 的差別，就在於它們對這個「關鍵指標」造成的影響力不同。 無論 B 的設計多麼新潮、動畫多麼酷炫，只要它在關鍵指標上的表現不如 A，從數據的角度來看，A 就是現階段的贏家。

執行的實戰步驟：如何進行一場有效的 A/B Test

定義好關鍵指標後，就可以按照以下步驟來執行：

1. 建立假設 (Formulate a Hypothesis)
   這是一個 A/B Test 的靈魂。你的假設應該清晰地說明你為什麼認為 B 會比 A 好。

   • 格式： 「我們相信，透過**[執行 B 設計的改動]，將會[提升/降低 某個關鍵指標]，因為[改動背後的原因]**。」
   • 範例： 「我們相信，透過將結帳按鈕文案從『前往結帳』改為『立即購買！』(B 版本)，將會提升轉換率，因為**『立即購買！』的行動召喚感更強烈，更能刺激使用者完成交易**。」

2. 製作 A/B 版本並分配流量 (Create Variations & Split Traffic)

   • A 版本 (Control/控制組): 維持現有的設計，也就是你最初的功能。
   • B 版本 (Variation/實驗組): 套用新的設計。
   • 接著，將你的使用者流量隨機分成兩半（或多組），一半的人看到 A 版本，另一半的人看到 B 版本。確保分流是完全隨機的，這樣才能排除其他變因的干擾。

3. 執行測試與收集數據 (Run the Test & Collect Data)
   讓測試運行足夠長的時間，以收集到具備統計顯著性 (Statistical Significance) 的數據量。時間太短或樣本數太少，得到的結果可能只是偶然。

4. 分析結果與做出決策 (Analyze Results & Make a Decision)
   測試結束後，數據會告訴你一切。

   • B 版本的轉換率是否顯著高於 A 版本？
   • 結果是否達到了統計上的可信度（通常是 95% 以上）？
   • 如果 B 版本的數據表現明顯勝出，那麼恭喜你，你找到了更優的方案，可以考慮將 B 版本正式上線給所有使用者。
   • 如果兩者沒有顯著差異，或 B 的表現更差，那代表你的假設不成立，應繼續維持 A 版本，或是從這次的失敗中學習，發想新的測試方向。

結論

回到最初的問題：「當 A 和 B 都能解決問題時，該如何抉擇？」

A/B Test 給了我們一個清晰的框架：

1. 停止主觀猜測，回歸到你希望使用者完成的核心目標。
2. 將這個目標轉化為一個可量化的關鍵指標。
3. 建立一個關於**「為什麼 B 會更好」的清晰假設**。
4. 透過真實的線上流量來驗證這個假設。
5. 讓數據指導你的最終決策。

A 和 B 的差別，不在於美學或創意，而在於它們各自引導使用者行為、達成商業目標的真實效能。這就是 A/B Test 在現代產品開發中，扮演著不可或缺角色的原因。

下一篇我們一樣帶入一些不一樣的，就是【頭腦風暴】
我們可以用頭腦風暴在去驗證UI/UX再發布之前是否有符合一開始所設定的目標與期待