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🧪 A/B 測試結果解讀器
算信心水準 + ROI + 下一步
🧪
想試試 A/B 測試結果解讀器？
你可以先看工具長什麼樣、預先填寫資料，登入後即可生成結果
💡 實際使用情境
- 情境 1：測了 2 週商品頁新舊排版，B 轉換率高 12% → 自動算信心水準 97%、預估月多賺 $42,000、建議全量上 + 列 3 個誤判風險
- 情境 2：測 CTA 按鈕顏色，3 天數據 B 贏 30% → 警告樣本不足 + 可能「新奇效應」，建議繼續跑至少 7 天
- 情境 3：測結帳流程簡化，CR 持平但 AOV 下降 → 指出「轉換率贏但總營收輸」的陷阱，建議不要上線
實驗資料
🅰️ 變體 A（對照組）
CR = 3.00%
🅱️ 變體 B（實驗組）
CR = 3.60% (+20.0% vs A)
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填入 A/B 兩組數據，AI 判讀勝負 + 信心水準 + ROI
常見問題
樣本數要多少才可信？
最少每組 1,000 個獨立訪客、100 次轉換。我們會根據你的數據自動判斷信心水準（95% 才算顯著）。
測了 3 天 B 贏很多，可以下結論嗎？
不行。前 3 天常有「新奇效應」偽陽性。建議至少跑滿 7 天、一個完整週循環，再做決定。
為什麼 A/B 測試有時贏很多，實際上線卻沒效果？
常見原因：樣本不足（樣本偏差）、測試期間遇到促銷/節日（外部變因）、樣本來源不一致（流量結構變了）。我們會列出這些風險。