在Activation（激活）中，作者特意强调了A/B测试，如作者所述，A/B测试的简单操作步骤如下：
1.现状分析：分析业务数据，确定当前最关键的改进点。
2.假设建立：根据现状分析作出优化改进的假设，提出优化建议。
3.设定目标：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。
4.界面设计：制作2（或多）个优化版本的设计原型。
5.技术实现
6.采集数据：通过云眼系统自动采集数据。
7.分析A/B测试结果：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。
用到生活中，比如喂养初生婴儿，有3个可选择方案：
1.纯母乳
2.纯奶粉
3.混合喂养
现状分析：上班后，奶量下降，每天入不敷出。冰箱存奶不多，宝宝口粮告急。当前最关键改进点：提升奶量！
提出假设：
1.每2小时吸奶一次（增加吸奶频率，以多吸带多产
2.添加奶粉，混合喂养
设定目标：
主要目标：宝宝每天喂800ml奶
辅助目标：每3小时吸奶一次，每次100ml
后续步骤就不太适合我这个案例咯，总之，A/B test核心就是试错，快速试错。
