4.5.1 A/B 测试法
A/ B 测试，简单来说，就是为同一个想调研的目标制定两个不同的方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，另一部分用户使用 B方案，记录下用户的使用情况，通过数据观察分析后，对比确定看哪个方案更优，更符合设计，更受用户欢迎。比如某个按钮到底是蓝色还是绿色好，直接让用户或者一部分用户上手使用，进行测试后，看点击率是否提升，让用户行为告诉你哪个方案更好。
如果我们将 A、B 不同的方案看作生物体，用户点击就是选择，那么A/B 测试法就是一个典型的 Biomorph 程序。只不过，在 A/B 测试中，产品方案的改变不是由程序自动实现的，而是依靠工程师手动调整的。
互联网巨头 Google 是使用 A/B 测试方法的老手。有时，Google 要将公司的 LOGO 在首页上移动一点。那么，究竟移动多少合适呢？尽管这是一项极其细微的调整，但 Google 也会考虑每一次小小的移动是否会引起点击数的变化，从而确定最终的移动长度。再比如，Google 计划微调广告背景颜色，它就会把调整后的方案应用到 0.5% 的用户上面，继而观察调整后点击量是否有显著变化，如果确有显著变化，再进行后续调整。
A/B 测试法并不一定局限在互联网产品上。啄木鸟公司是一家生产生活用品的公司，他们也将 A/B 测试方法引入了新款洁牙工具的研发过程中。在这款新产品中，头部的倾斜角度是一个非常关键的参数，它不仅涉及产品的美观性，更与产品的体验舒适性密切相关。究竟头部弯曲的程度是多少才合适呢？啄木鸟公司采用了 A/B 测试法来回答 。¹¹
案例：啄木鸟公司的A/B 测试
在研发新款洁牙工具时，啄木鸟公司做了 A、B 两种方案，分别对应了两种不同的弯曲程度，如图 4-4 所示。他们的 A/B 测试分为两轮，第一轮在企业内部进行，测试组选了 19 名员工参与，包括 14名销售人员和 5 名研发人员。在选择时，啄木鸟公司有意提高了销售人员的比重，而非像以往一样完全依赖研发人员的判断，这也是引入“用户探索”这个观念之后所发生的变化。结果方案 B 以超高的票数胜出。
继而啄木鸟公司进行了第二轮 A/B 测试。这回他们聘请了 20 名牙医组成了天使用户群。结果 20 名牙医中有 1 人弃权，2 人选择了方案 B，其余 17 人都选择了方案 A。当然，啄木鸟公司最终采用了方案 A，尽管内部测试结果和外部测试结果大相径庭，但由于天使用户是该产品的最终受众，而且他们具有非常大的传播潜力，所以他们最终迎合了天使用户的需要。¹²
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