人物包装设计的设计目的在于代表企业或品牌的形象，良好的人物包装设计建立起品牌和客户之间的联系：
注：本文“人物包装设计”配图→为本公司设计作品
蓝色还是黄色？"多学习"还是"多读书"?周一还是周三发邮件？虽然反复试验是确定数字♂营销工作最佳结果的一种方式，但A/B测试（也称为分割测试)更快、更有效，并且能够产生硬数据来帮助您的团队做出▼明智、有效的决策。
A/B测试的定义（也称为分裂测试):一种科学的实验方法▽，当一个或多↘个内容因素在数字通信（网络、电子邮件、社交等)中。)被故意∑ 改变，以便在预定的时间段内观察效果和结果。然后对结果进行分析、审查和解释∑∑，以做出具有最高产出结果的最终决策。
在电子邮△件工作室阅读关于A/B测试什么是A/B测试？A/B测试允许任何组织更△加以数据为导向，对其数字通信更具战略性。它消除了决策过程中的猜㊣ 测，让数据决定前进的道路。而不是花费宝贵的会议时间来争论按钮应该是●什么颜色（谁不喜欢这样，对吗？),对比测试有助于促进对话更多地关注数据，而不是观点或情绪。警告：不要让々你的数字营销成为河马(高薪人士观点综合症)的牺牲品。
在众多营销渠〓道中进行，你可以A/B测试信息、图像、颜色或更复杂的对象，如网站上的表单域和用户流。您可以A/B测试电子邮件的主题行，以提☉高打开率。这是实现某个目标的科学方法。好的测试需要深思熟虑的计划和测试的执行，以便收集的数据可以被信任◥和分析以形成客观和有效的结论。
没有分割测※试，LinkedIn就不会发布产品。网飞因对他们的注册过程○和内容有效性进行实验而臭名昭著，他们鼓励他们的设计师像科▆学家一样思考。
A/B测试可以提高运营效率。在数■据的支持下，正确的决定可以》在大约一周的记录结果后变得明显。测试，而不是猜①测，为创意团队、营销团队和运营伙伴提供了宝贵的时间来处理其他优先事项。
使用A/B测试可以将做出★错误决策的财务和机会成本降至最低，更不用说在测试过程中获得♂的知识是非常宝贵的。如果ζ你在测试一个蓝色按钮和一个在你的〖观众中平均分配的黄色按钮，并且测试显示这个按钮确实应该是蓝色的，那么暴露低效体验的风险就会减少一半。
世界上一些最具创新性的公司依靠A/B测试进行营销和产品ζ 决策。实验对于一些企业来说是不可或缺的，因此他〗们开发了自己的定制工具来满足他们的测试需求。没有分割』测试，LinkedIn就不会发布产品。网飞因对他们的注册过程○和内容有效性进行实验而臭名昭著，他们鼓励他们的设计师像科▓学家一样思考。谷歌︽进行了17,523次实时流量实验，导致2019年有3,620次发射。杰夫贝索斯有句■名言，"我们的成功是我们每年、每月、每周、每天做多少实卐验的函数。"
为什么要使用分割测试？当在网页上ㄨ运行A/B测试时，流量通常会在一些将看到控件或原始体验（例如，蓝色按钮)的用户和那些将看到变化或测试体验（黄色按钮)的用户之间划分▆▆。与定性测←试或研究不同，在定性测试或研究中，用户告诉我〇们他们将做什么，在A/B测试中，收集的数据是用户在控╲制和变化之间选择时实际做的事情。
在不深入研究如何进行①→A/B测试的数学知识的情况下，每个人都应该了解关于实验的两个基本原则：随机选择和统计显著性。
什么是A/B测试中的随机选↓择？为了对结果有信心，显示变化的用户应该是目标用户群的代表——例如，所有用户◆应该是市场中购买一双靴子的人。在大多数情况下，用户数量在控制和变『化之间平均分配。这就是我们所说的随机选择，这通常在测试中使用，以避免任何偏差。然而，请注意，有时只有︾一小部分用户被选择来查看测试变化，以最小化风险。
我们的成功取决于我们每年、每月、每周、每天做多少实验。
AmazonMost商业软件的首席执行官杰夫贝索々斯能够在∮不同的营销渠道（包括营销云)中运行A/B测试，通常内置随机选择功能，以便营销人员和非技术人员可ㄨ以轻松地执行测试。
分割测试中的统计意义是什么？统计显著性是对一个结果的概率的度量——无论它是准确的还⊙是仅仅由于运气或随机机会。举个例子，如果一个分析师说转化率◥提高5%的测试结果有90%置信度的统计显著性，那就意味←着你可以90%确定这个测试结果是可信的。
分析和研究有助于有效的测试阿尔伯特爱因斯坦曾经说过："问题【的表述往往比其解决方案更
注：本文“人物包装设计”配图为本公司设计作品
