幸运的是，有一些工具可以让我们插入少至三个数字来获得结果，我将在本指南中介绍它们。
需要先回顾一下 A/B 测试的关键原则吗？此视频对您有帮助。
A/B 测试样本大小和时间范围
理论上，要进行完美的 A/B 测试并确定变体 A 和变体 B 之间的优胜者，您需要等到获得足够的结果才能看到两者之间是否存在统计上的显著差异。
许多A/B测试实验证明了这一点。
根据您的公司、样本大小以及您执行 A/B 测试的方式，获得具有统计意义的结果可能需要几小时、几天或几周的时间——而且您必须坚持下去，直到获得这些结果。
对于许多 A/B 测试来说，等待不是问题。测试目标网页上的标题文案？等待一个月才能得到 拉脱维亚电话数据 结果，这没问题。博客 CTA 创意也是如此 — 无论如何，您都会追求长期的潜在客户生成。
但营销的某些方面要求 A/B 测试的时间更短。以电子邮件为例。对于电子邮件，等待 A/B 测试结束可能会成为一个问题，原因如下。
1. 每
与登陆页面（您可以随着时间的推移继续聚集新的受众）不同，一旦您运行电子邮件 A/B 测试，就不能再向该 A/B 测试“添加”更多人。
所以你必须想办法从你的电子邮件中获取最大的价值。
这通常要求您向列表中最小的部分发送 A/B 测试，以获得具有统计意义的结果，挑选出获胜者，然后将获胜的版本发送给列表的其余部分。
2. 运行电子邮件营销计划意味着您每周至少要发送几封电子邮件。（实际上，可能远不止这些。）
如果您花费太多时间收集结果，您可能会错过发送下一封电子邮件 - 这可能会比向数据库的一部分发送不具有统计意义的获胜者电子邮件产生更糟糕的影响。