目　　录
赞　誉
前　言　试验不息　创新不止
第 1章　数据驱动是试验本质 // 1
1.1　生活处处有试验 // 1
1.1.1　“鸟”生浮沉启示录：达尔文雀的自然进化试验 // 1
1.1.2　林德试验：现代医学离不开 A/B 测试 // 6
1.1.3　洁面霜卖点效应：现代广告史就是试验发展史 // 9
1.2　数据分析与试验 // 11
1.2.1　数据不只是数字堆叠 // 12
1.2.2　后验数据分析的局限：数据的“漂亮”与“丑陋”// 13
1.2.3　试验：数据驱动业务增长的唯一力量 // 15
1.3　试验的思维 // 17
1.3.1　快速试错的互联网思维 // 17
1.3.2　试验驱动创新，创业依赖试验 // 19
1.3.3　依赖试验的增长黑客 // 21
1.4　试验驱动业务增长 // 23
1.4.1　试验让低成本探索成为可能 // 23
1.4.2　试验驱动增长无处不在 // 25
1.4.3　试验的频率决定发展的速度 // 26
1.4.4　新时代，试验文化正当时 // 28
第 2章　A/B测试是成功的试验方法 // 31
2.1　互联网时代的 A/B测试 // 31
2.1.1　谷歌引领的 A/B测试潮流 // 32
2.1.2　微软、亚马逊、脸书的经验 // 33
2.1.3　新生代 Airbnb的融会贯通 // 36
2.1.4　A/B测试是优秀企业的标配 // 41
2.2　深入解析 A/B测试 // 42
2.2.1　A/B测试的定义 // 42
2.2.2　A/B测试的特性 // 43
2.2.3　A/B 测试的试验类型 // 45
2.2.4　“伪”A/B测试 // 46
2.2.5　A/B 测试的统计学原理 // 51
第 3章　A/B测试的作战计划 // 63
3.1　试验的战略制定 // 63
3.1.1　明确战略目标 // 63
3.1.2　制定战略路线图 // 64
3.1.3　管理试验项目 // 68
3.1.4　搭建试验的基础设施 // 70
3.2　试验的战术执行 // 72
3.2.1　探索、验证闭环：试验驱动业务优化的流程 // 73
3.2.2　试验方案设计 // 78
3.2.3　试验的优先级排序 // 82
3.2.4　高频试验管理 // 85
3.3　快速上手一个试验 // 87
3.3.1　收集数据，发现问题 // 88
3.3.2　建立试验目标 // 90
3.3.3　提出试验假设 // 91
3.3.4　运行试验，验证假设 // 93
3.3.5　分析试验数据，做出决策 // 94
3.3.6　积跬步至千里，持续优化是关键 // 95
3.4　实战：从零开始一次 A/B测试 // 96
第 4章　A/B测试的完整解决方案 // 110
4.1　行业： A/B测试在各行业的应用 // 110
4.1.1　电商经典案例 // 110
4.1.2　金融经典案例 // 113
4.1.3　教育经典案例 // 115
4.1.4　旅游经典案例 // 117
4.1.5　消费品牌经典案例 // 120
4.1.6　其他行业（UGC、PGC、媒体网站、SaaS）// 124
4.2　场景： A/B 测试在各种业务场景中的应用 // 132
4.2.1　着陆页优化 // 133
4.2.2　App优化 // 139
4.2.3　网站体验优化 // 145
4.2.4　技术优化 // 148
4.2.5　算法优化 // 151
4.2.6　基于 A/B测试的高效科学运营系统 // 154
4.3　人群： A/B测试是创新人才的必备技能 // 156
4.3.1　决策 // 157
4.3.2　产品 // 160
4.3.3　运营 // 166
4.3.4　市场 // 172
4.3.5　技术 // 174
第 5章　试验星火，终会燎原 // 178
5.1　人工智能 // 179
5.2　新零售 // 182
5.3　AR、VR、新硬件 // 184
5.4　区块链 // 186
5.5　智慧城市 // 187
附　　录 // 191
附录 A　AARRR模型的介绍 // 191
附录 B　A/B测试术语表 // 194
附录 C　A/B测试需求分析模板 // 202
附录 D　试验档案表格 // 203
附录 E　快速上手一个试验模板 // 204
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