A / Bテスト手法（A / Bテスト）は、異なるバージョンのサイトまたはその要素を異なるユーザーグループに表示し、これらのグループの動作に関する統計を収集することで構成されます。 最も単純なケースでは、2つのオプションのみをテストできます（そのため、A / Bテストという名前が使用されます）が、タスクを3つ以上のオプションに複雑化できます（多変量からMVTテストと呼ばれることもあります）。 このアプローチを使用すると、短時間で（ビュー、クリック、注文、金額、またはその他の指標の観点から）デザインまたはインターフェイスのどちらのバージョンが優れているかを判断できます。 将来的には、最も成功したオプションを選択するか、ユーザーのさまざまなセグメントに異なるデザインを表示して、テストのためにセグメントを残すことができます。 このアプローチは、分析とマーケティングの両方の面で非常に興味深いものであり、最も重要なことは、実用的な結果をもたらします。
A / Bテストを実装するには、適切な技術的ソリューションと統計収集システムが必要です。 誰が何を表示したかを修正しながら、異なるユーザーに異なるサイトを表示する必要があります。 そして、ユーザーの選択は、統計の観点から少なくともわずかに正確でなければなりません。ボリュームに関しては、ランダム性に応じて、コントロールグループを割り当てる必要があります（これについては前に書きました）。 Ozon.ruは独自の開発を使用してオプションを表示し、 Omniture Web分析システムを使用して統計を収集および計算します。
インターネットの英語セグメントでは、A / Bテストが非常に広く使用されています。 しかし、RuNetでは、私の知る限り、これらはこの規模のサイトでの最初の実験です。 私の意見では、これは個人推薦システムの立ち上げ、C2C取引、デジタルコンテンツ（書籍とソフトウェア）の販売、および他のストアへのWebショーケースの提供とともに、オゾンにとって非常に正しいステップです。
この記事は私のブログにあります。