常常在網路上看到行銷人或商家在討論點擊率、轉換率、A/B Test，不過大部分的文章似乎對於 A/B Test 的解讀過度草率，在這裡談一談我的看法。
A/B Test 當然有它適當的使用時機與參考價值，但若不當使用所得到的測試結果，拿來作為重要決策依據，恐怕會是災難一場，建議商家們應該確實做好功課。
分析 A/B Test 之前，先來談談影像，因為影像的知識好像比較普及，大家應該比較容易理解。
在錄製影片的時候 …
如果攝影機沒有色彩辨識能力，你的影片就只能呈現灰階影像。
如果攝影機色彩解析度不足，你的影片可能會出現色斑或色塊。
如果攝影機像素解析度不足，你的影片可能會出現顆粒感或看不清楚細節。
總之，您錄製的影像資訊愈不完整，影片撥放時就愈無法呈現原貌。
電商業很常在行銷活動或文案上，採用 A/B Test 來進行小規模測試，確定 A 或 B 方案後，再套用到全站或重大活動，甚至作為長期行銷策略的參考基礎。
除了檔期促銷活動之外，大部分商家進行的重大活動，都是為了增加品牌知名度、增加品牌好感度、增加品牌愛好者數、提高回購率，或透過購買者，協助推薦給親朋好友，讓品牌行銷效益持續堆疊、擴大。
然而我所看到大部分的行銷或商家，在進行 A/B Test 的時候，都只記錄了曝光數、點擊數、下單數及下單金額，統計出點擊率、轉換率、客單價，如此而已，像這樣簡單低解析度的數據，真能呈現 A/B 方案所能帶來的品牌行銷效益的真實面貌嗎?
如果 A、B 方案分別有 10%、5% 的轉換率，難道就代表 A 方案比較能增加品牌知名度、比較能增加品牌好感度、比較能增加品牌愛好者數、比較能提高回購率、這些購買者還比較會幫您的品牌推薦給他的親友嗎 ?
A 方案之所以有比較高的點擊率、轉換率，有可能只是因為它的內容，造成客戶有較多的 「美好想像」，觸發較多的衝動性購買，有可能在客戶收到實際商品之後，與預期的美好落差過大，有些人辦理退貨、有些人進行客訴、有些人留惡評、有些人與親友分享此不愉快的購物經驗，難道這一些都不用納入分析嗎? 轉進了 200 張訂單，退貨了 100 張，仍然以轉單 200 張來計算它的成效嗎 ?
B 方案之所以沒有比較高的點擊率、轉換率，有可能只是因為它的內容較為保守，無法誘發衝動性的購買，但有可能在客戶收到實際商品之後，因為並無較高的期待，反而容易感覺比預期的 C/P 值還高，不只較可能得到愉快的購物體驗，也會對品牌留下實在的好印象，退貨率低，好評多於負評，有較多比例的購買者願意推薦給他的親友，雖然只轉進了 100 張訂單，但幾乎無退貨，回購率也高，還揪親友一起再次團購，這樣的成效真的比 A 方案差嗎 ?
增加數據收集的維度或解析度，包含針對 A/B 方案所帶進的訂單或客戶，統計退貨狀況、客訴狀況、各項滿意度、回購狀況、推薦購買狀況等等，再加以合理的積分權重計算，不只能提高 A/B 方案的成效原貌，更多的數據收集還能進行各種額外的統計分析，提供更多的營運決策參考資訊。
如果您礙於系統功能或人力的限制，無法收集更多的資料來提高解析度，當然還是可以使用 A/B Test，只是不要過度自我解讀統計結果所代表的意義，就如同某一年統計報告說 Windows XP 的使用者比 Windows 10 還多，這只能代表安裝使用 Windows XP 的電腦比安裝使用 Windows 10 的電腦還多，如此而已，不要自作聰明的解讀為，喜歡 Windows XP 的人比喜歡 Windows 10 的人還多，因為很多人是因為電腦太老舊、或沒預算買 Windows 10、或是有重要的應用程式只能在 Windows XP 上跑，所以才會形成 Windows XP 的裝機數比 Windows 10 還多。
並不是數字高，就代表他好棒棒，希望各位對於 A/B Test，甚至各種統計報表，都應該更謹慎的面對，做合宜的解讀，切勿過度依賴解析度過低的統計報表，來進行重大的營運決策。
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