人物包裝設計的設計目的在于代表企業或品牌的形象，良好的人物包裝設計建立起品牌和客戶之間的聯系：
注：本文“人物包裝設計”配圖為本公司設計作品
藍色還是黃色？"多學習"還是"多讀書"?周一還是周三發郵件？雖然反復試驗是確定數字營銷工作最佳結果的一種方式，但A/B測試（也稱為分割測試)更快、更有效，并且能夠產生硬數據來幫助您的團隊做出明智、有效的決策。
A/B測試的定義（也稱為分裂測試):一種科學的實驗方法，當一個或多個內容因素在數字通信（網絡、電子郵件、社交等)中。)被故意改變，以便在預定的時間段內觀察效果和結果。然后對結果進行分析、審查和解釋，以做出具有最高產出結果的最終決策。
在電子郵件工作室閱讀關于A/B測試什么是A/B測試？A/B測試允許任何組織更加以數據為導向，對其數字通信更具戰略性。它消除了決策過程中的猜測，讓數據決定前進的道路。而不是花費寶貴的會議時間來爭論按鈕應該是什么顏色（誰不喜歡這樣，對嗎？),對比測試有助于促進對話更多地關注數據，而不是觀點或情緒。警告：不要讓你的數字營銷成為河馬(高薪人士觀點綜合癥)的犧牲品。
在眾多營銷渠道中進行，你可以A/B測試信息、圖像、顏色或更復雜的對象，如網站上的表單域和用戶流。您可以A/B測試電子郵件的主題行，以提高打開率。這是實現某個目標的科學方法。好的測試需要深思熟慮的計劃和測試的執行，以便收集的數據可以被信任和分析以形成客觀和有效的結論。
沒有分割測試，LinkedIn就不會發布產品。網飛因對他們的注冊過程和內容有效性進行實驗而臭名昭著，他們鼓勵他們的設計師像科學家一樣思考。
A/B測試可以提高運營效率。在數據的支持下，正確的決定可以在大約一周的記錄結果后變得明顯。測試，而不是猜測，為創意團隊、營銷團隊和運營伙伴提供了寶貴的時間來處理其他優先事項。
使用A/B測試可以將做出錯誤決策的財務和機會成本降至最低，更不用說在測試過程中獲得的知識是非常寶貴的。如果你在測試一個藍色按鈕和一個在你的觀眾中平均分配的黃色按鈕，并且測試顯示這個按鈕確實應該是藍色的，那么暴露低效體驗的風險就會減少一半。
世界上一些最具創新性的公司依靠A/B測試進行營銷和產品決策。實驗對于一些企業來說是不可或缺的，因此他們開發了自己的定制工具來滿足他們的測試需求。沒有分割測試，LinkedIn就不會發布產品。網飛因對他們的注冊過程和內容有效性進行實驗而臭名昭著，他們鼓勵他們的設計師像科學家一樣思考。谷歌進行了17,523次實時流量實驗，導致2019年有3,620次發射。杰夫貝索斯有句名言，"我們的成功是我們每年、每月、每周、每天做多少實驗的函數。"
為什么要使用分割測試？當在網頁上運行A/B測試時，流量通常會在一些將看到控件或原始體驗（例如，藍色按鈕)的用戶和那些將看到變化或測試體驗（黃色按鈕)的用戶之間劃分。與定性測試或研究不同，在定性測試或研究中，用戶告訴我們他們將做什么，在A/B測試中，收集的數據是用戶在控制和變化之間選擇時實際做的事情。
在不深入研究如何進行A/B測試的數學知識的情況下，每個人都應該了解關于實驗的兩個基本原則：隨機選擇和統計顯著性。
什么是A/B測試中的隨機選擇？為了對結果有信心，顯示變化的用戶應該是目標用戶群的代表——例如，所有用戶應該是市場中購買一雙靴子的人。在大多數情況下，用戶數量在控制和變化之間平均分配。這就是我們所說的隨機選擇，這通常在測試中使用，以避免任何偏差。然而，請注意，有時只有一小部分用戶被選擇來查看測試變化，以最小化風險。
我們的成功取決于我們每年、每月、每周、每天做多少實驗。
AmazonMost商業軟件的首席執行官杰夫貝索斯能夠在不同的營銷渠道（包括營銷云)中運行A/B測試，通常內置隨機選擇功能，以便營銷人員和非技術人員可以輕松地執行測試。
分割測試中的統計意義是什么？統計顯著性是對一個結果的概率的度量——無論它是準確的還是僅僅由于運氣或隨機機會。舉個例子，如果一個分析師說轉化率提高5%的測試結果有90%置信度的統計顯著性，那就意味著你可以90%確定這個測試結果是可信的。
分析和研究有助于有效的測試阿爾伯特愛因斯坦曾經說過："問題的表述往往比其解決方案更
注：本文“人物包裝設計”配圖為本公司設計作品
