架构A / B实验（iOS）

对产品进行实验是公司获得其客户最佳响应的最强大的技术之一。 但是有时候，尤其是当它们同时超过2个或3个时，对于在整个项目中找到实验块的开发人员来说，这可能会有些沮丧。
在本文中，我将解释一种简单的体系结构方法来保持我们的代码干净和动态。

什么是A / B测试？

假设我们要改善应用程序的功能，以吸引更多用户使用它。 我们几乎没有改善它的想法（涉及设计，可见性等），但是我们不确切知道哪一个最能使用户获得最大响应。 解决方案是设置A / B测试 。
A / B测试是根据特定版本随机分配用户的实验。 让我们看看它是如何工作的：

假设我们想知道哪个是最好的价格，我们应该出售我们的高级会员才能获得最高的收入。
我们决定设置3种变化：

• 原始价格变化 ：15,00 $;
• 变化A ：25,00 $;
• 方案B ：40,00 $。

通过特定API（即Apptimize API）使用我们应用程序的每个用户都将被分配为这些变体之一，并且该服务将向我们的客户返回已分配用户的变体。 此时，根据选择的变体，我们将执行一段代码而不是另一段代码。
在上面的示例中，用户将看到为其分配的变体选择的价格。请注意， 实验必须始终包含原始变体 ，换句话说，就是开始实验之前存在的变体，否则我们永远不会知道这是否是最好的解决方案，或者实际上是否还不够好。

做得好，实验正在运行！ 现在，我们只需要等待任意时间即可获得结果。

好的，已经过去了一周，我们发现了以下结果：

• 原始变体： 1000个用户支付了15,00 $-> 15.000,00 $的收入 ；
• 变体A： 800个用户支付了25,00 $-> 20.000,00 $的收入 ；
• 变体B： 300个用户支付了40,00美元-> 12.000,00美元的收入 ；

请注意，最低价或最高价均未赢得！ 实际上， 变体A （中间价格）产生了最高的收入。
因此，我们应该将要出售的会员价格设置为25,00 $，然后关闭实验。

天哪，这太脏了！

使用著名的Apptimize平台进行实验的示例可能是：

左侧的代码使用的是实验管理器方法。 右侧的（2.5x）代码未使用它。

结论

A / B测试愉快！

干杯😉

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本文最初写在我的博客上： http : //matteogobbi.github.io/blog/2016/03/24/architecturing-a-slash-b-experiments/