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：

人物包装设计思路：

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、每天做多少实验的函数。"

为什么要使用分割测试？当在网页上运行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

人物包装设计文章总结：