1.结合了大数据的思路和企业寻求业务增长的基本需求，无论多复杂的问题，都可以通过A/B测试来探寻解决的方案。
2.事实上不同行业不同类型的企业都可以通过A/B测试来提升他们的转化率和营收！
3.A/B测试的理论和实操都非常容易理解和上手，无论是老人还是新人都可以通过测试发现和改善问题。
4. Google 用A/B测试来调整和测试它的算法和网站的设计； Amazon 通过A/B测试来不断完善网站，优化用户体验，从而提升 ROI ； Facebook 通过测试上线新功能、新版本，优化广告营收；奥巴马更是通过巧妙的运用A/B测试在总统大选中胜出！
5.A/B测试–不仅仅是基于主观意见的用户测试，更是基于统计性显著的、科学的、可控的测试！没有可控的，在统计意义上行之有效的测试，就没有所谓的转化率优化。
6.公司里每个人的想法不同，到底哪个是正确意见？使用A/B测试来测试一下，用数据和科学的方法来进行决策。
7.在使用A/B测试前，你无法想象到你的 App 产品和网站到底有多烂！他们的提升空间是令人惊讶的。
8.绝大部分的网站、 App 的体验都还不够完善，没有发挥出他们被期待的潜能，如何弥补这个差距，可以用A/B测试来进行持续不断的改进和优化。
9.流量越来越贵，而优质的渠道和营销的成本是有限的，在有限的资源中如何获取 ROI 最大，往往需要A/B测试来帮助你实现。
10.通过A/B测试冲破以“视觉美观”为导向的设计理念的局限，而是以销售的提升和良好的用户体验为导向进行设计。
11.如果你对你的网站或者 App 感到十分不满，但又担心改头换面的重新设计会带来风险，那么使用A/B测试通过转化率优化的方式来重新设计，最终在得到一个全新的网站的同时也会带来转化率的提升。
12.问卷调查，用户访谈只能揭示最严重的产品可用性和网站体验的感受，但是不会告诉你如何设计最优的布局和内容才能使转化率达到最大，然而A/B测试基于数据统计和分析可以做到！
13.用户总是“口是心非”，许多时候说的与做的是不一致的，A/B测试让你更加关注用户的实际行为而不是无关本质的谈论。
14.A/B测试可以帮助我们判定从问卷调研，用户访谈，数据统计分析工具，点击热力图中得到的假设是正确的还是错误的。
15.问卷调查，用户访谈，点击热力图只能发现问题帮助我们建立假设，而A/B测试才是真正通过持续不断优化寻找到最优方案的工具。
16.A/B测试不局限于只有两个版本，可以是两个以上的 A/B/……/n 测试。
17.A/B测试可以是只针对单一元素的改变的测试，也可是多变量测试。单变量测试完成速度快，更易得出结论；多变量测试可以提升获取经验和挖掘契机的能力。
18.测试结束之后，结合你的优化目标，通过多维度的数据分析，你可以更加合理科学的对假设做出判定。
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