在讲数据驱动产品优化前，我们先来回顾国内互联网的几个阶段。钱天白教授在1987年发出的第一封电子邮件，揭开了国内互联网发展的序幕。
互联网在中国的发展历程可以大略地划分为三个阶段：1986年6月到1993年3月的研究试验阶段，1994年4月至1996年的起步阶段，以及1997年至今的快速增长阶段，这一阶段诞生了陈天桥、马化腾、汪延等IT 大佬。
略过前两个阶段，我们来细看快速增长阶段。
在1997-2004年前后互联网发展的早期，互联网商业化主要是受概念驱动，出来一个全新的概念，似乎很快就能火，因为可选择的产品不多，用户群对互联网也缺少认知。
经过了大约七八年的“浸淫”（原谅这里用了这么一个词），2004年开始国内互联网逐渐变成了受产品驱动，这一阶段一直持续了将近十年。互联网迅速从蓝海变成红海，要想从激烈的竞争中脱颖而出，各种产品不得不重视用户体验，这期间“人人都是产品经理”，“人人都想做产品经理”。这一阶段的发展不得不忽视的是中国的人口红利和智能手机的普及。
2015年智能手机出货量的饱和和国内人力成本的增加，使得大多数的公司不得不思考产品优化中的投资回报率，这一阶段也就是数据驱动精细化运营阶段。这一阶段有这么几个特点：
1.流量成本越来越高
2.想依靠人口红利带来用户增长越来越难
3.不得不思考怎么去做精细化运营，让花出去的每一分钱都带来效果
在人口红利不再，流量成本极其高昂，总体网民用户数量一定的情况下，让见到产品的用户更多的留下来，带来更大的转化率，似乎是更应该思考的问题。
在产品曝光给用户之前，想一下怎么才能让产品对用户来说更有“眼缘”呢？有“眼缘”之后怎么才能“要到电话”？有了电话又怎么才能跟用户有更大的“约会”机会？进一步的发展呢？
产品运营漏斗的每一步，都存在优化的空间，在有限的投入下获取更大的优化率，是数据驱动产品运营要做的事，此谓产品运营之道。
道是战略，不应该懒惰，术是执行，更要勤勉。 A/B 测试就是数据驱动产品运营中的术。
一般场合出门前，我们会对比几套衣服，到底穿格子衫好还是穿 polo 衫，或者极客范的你会穿大 T-shirt 。这个过程其实就是一次简单的 A/B 测试，包含了 A/B 测试的核心思想：
1、多个方案并行测试（对比了几套衣服）；
2、每个方案只有一个变量不同（只对比了上衣）；
3、以某种规则优胜劣汰（最终穿了最符合你形象气质的衣服）。
A/B 测试是指在所有条件都相等的条件下，只改变一个条件，从 A 改成 B ，然后对比两者产生的效果的不同。单一变量决定了 A/B 测试的科学性。
对应到技术产品里， A/B 测试的方法就是将产品的用户流量分割成 A/B 两组，一组试验组，一组对照组，两组用户特点类似，并且同时运行。试验运行一段时间后分别统计两组用户的表现，再将数据结果进行对比，就可以科学的帮助决策。
单纯的讲 A/B 测试是如何的科学，对于运营与产品增长是多么有效看起来好苍白，那么我们通过更多的案例来讲。
• Google 每个月从上百个 A/B 测试中找到十几个有效方案，月营收提升2%左右，10亿美元的规模
• 广告位左移一个像素带来 X %的营收，左移两个像素带来 Y %的亏损
• 任何产品的优化、改动都需要 A/B 测试才能上线
• facebook 6个月内所有产品全部线上灰度发布，通过不断进行用户的流量分割的方式进行试验，获得无 BUG 口碑
需要注意的是，不是每一次 A/B 测试验证过的改动都会带来增长，但 A/B 测试确确实实能帮你排除掉了不好的策略。通过 A/B 测试验证好的改动才通过上线，这就保证了产品迭代中的小步快跑里总是在对产品做优化和提升。
“从现在开始的10年内，当我们回顾大数据时代是如何发展时，我们会震惊于以往做出决策时信息的匮乏。”
做对的事情，做 ROI 最高的事情，在避免犯错的情况下最大化优化产品运营漏斗，你需要在产品体系里引入 A/B 测试，拍脑袋的决策已经失效，产品优化中的每一处改动都应该经过数据精确的衡量，毕竟：“ If you can't measure it, you don’t know how to make it better ! ”
国内唯一同时支持前端（ Web / H5、iOS、Android ）及后端（Node.js、PHP、Java、Python等） A/B 测试云服务的专业 SaaS 平台。产品、市场以及运营人员可以通过数据验证最佳方案并发布，提高效率的同时降低决策风险。
