频率论模型使用两个主要因素来确定获胜设计：
每个设计的转化率：该数字数除以该设计的唯一访问者数来确定的。
每个设计的置信度： 一个统计术语，表示如果在 希腊 whatsapp 数据试用套餐 不同实验中的许多单独数据集上进行相同的实验，将产生相同结果的确定性。
将置信水平视为实现结果的概率。因此，如果某个参赛者以 95% 的置信度将转化率提高了 20%，那么您就认为在选择该参赛者作为默认设计时获得相同结果的可能性非常大。这也意味着您的测试结果有 5% 的机会是随机的，而且还有 5% 的机会您会找到错误的获胜者。
贝叶斯模型使用两个主要因素来确定获胜设计：
每种设计的转化率：同样如上所述。
历史表现：网站之前进行的A/B实验的成功率。贝叶斯统计采用更加自下而上的数据分析方法。这意味着来自类似实验的历史信息被编码到称为先验的统计设备中，并且该先验与现有的实验数据相结合以得出当前测试的结论。
现在：
您可以开始更多地了解如何说服受众转变。
您可以简化网站的用户旅程并减少潜在客户的摩擦。
对于您的业务来说最重要的是，您可以提高转化率和利润！