AB测试流程是怎样的

A/B测试最佳流程，可分成下面四个步骤，如图：

下面，对其中的每个步骤做下详细解释：

分析数据：分析现有原始版本的各项数据指标，如注册转化率等，比如说注册转化率仅有10%，针对这一转化率提出想法；

提出想法：比方说要改进注册流程，之前用户需要输入短信校验码，计划改成校验码，形成改进备选方案。有了该基本假设后，预估大概率可以提升转化率；

重要性排序：限于团队资源有限，无法把所有需求想法全部都去验证，这就需要做重要性排序，选择最重要的这几个改进方案去做A/B测试，接着进入第四步；

A/B测试：在这个过程中，我们要监测A/B测试数据，结果一般有两种，一是数据证明实验无效，一是证明实验有效。

我们经过大量测试发现，大部分进行的A/B测试实验，1/3被证明有效， 2/3被证明无效（与原始版本效果差别不大，或者比原始版本效果还坏）。这里需要大家注意，不是所有的实验都会被证明对指标增长有显著效果，如果是这样，我们就没有必要进行实验了。

如果遇到这种情况，需要告诉自己的团队成员不要灰心，正因为某些实验被证明无效，我们才会找到有效的增长方式。实验失败是大概率事件，我们最好的办法就是增加测试频率、持续测试，而非浅尝辄止，又回到经验主义决策的老路上。

如果你的团队从来没有做过A/B测试，有三点建议给到大家：

第一，从最简单的文案A/B测试开始，比如说测试关键按钮中不同文案的转化率；

第二，多做团队间的经验分享，多分享你的成功经验，有效果的事情大家都愿意尝试；不要天天去分享失败的经验，如果过多分享失败经验，会让你包括你的团队对A/B测试产生质疑，影响团队士气；

第三，可以优先使用第三方免费的A/B测试工具，比如Testin A/B测试，目前支持App、Web/H5、小程序。

以上就是A/B测试的最佳实践，有了这些流程，A/B测试落地还需要注意三个关键因素：

展开来说，在「人」的角度上，要求整个团队具备数据驱动增长、A/B测试驱动决策的思维习惯，这是最重要的事情。同时，如果增长或产品团队负责人本身不具备这种意识，认为A/B测试无关紧要，比较依赖经验进行产品优化决策，那么A/B测试做起来也很困难。

对APP也好，包括现在的小程序也好，新型产品层出不穷，产品面对的竞争也异常激烈。加之目前互联网流量红利期逐渐结束，获客成本增加，如果想继续获得业务增长，目前最有效的办法就是落地A/B测试、以数据驱动增长这一路径。行业发展趋势决定所有团队都会慢慢迁移到用科学的实验进行增长这条路上来，即使你现在的团队推进A/B测试困难，但是我相信不远的将来，A/B测试将是最重要的产品增长驱动力。

在业务流程上，第一需要注意你的产品是什么形态，是依托APP、小程序、公众号还是Web网站。不同的业务场景，A/B测试落地方案也会不一样。第二，要考虑A/B测试是否很好融入到了产品迭代或增长团队工作流程中去，最佳实践就是做到将整个产品优化迭代流程、发版节奏与A/B测试紧耦合，形成流水线作业，这也是BAT等公司能够把A/B测试每周频率做到那么高的原因。

在工具方面，一种是自研，另外一种是使用第三方服务。自研的话，在可控性、业务耦合方面有一定的优越性，但对一般企业来讲，其研发成本、人力成本很高，开发A/B测试服务还涉及到较为严格的数据统计，需要配置专业的数据分析师。如果使用目前市面上的第三方工具，比如Testin A/B测试服务_永久免费，可以最大化降低成本、加速业务落地A/B测试服务。

希望以上能对楼主有所帮助！

1、引言

随着人口数目的增长，给交通带来的压力越来越大，智能交通系统成为近些年研究的热门。车流量检测是智能交通的基础部分，在系统中占有重要地位。目前有多种方法检测车流量，例如:电磁感应装置法和车流信息的超声波检测法。而实际上，前进中的车辆速度、种类始终变化，所以普遍存在反射信号不稳定，丈量误差大的题目。与以上方法相比，基于视频的车流量检测方法具有很多优点：1、从视频图像中提取可靠信息，完成道路交通的监视工作，可进步道路、车辆的自动化程度。2、交通监视控制系统中安装的视频摄像机比安装其它传感器更经济、且破坏性低。3、实际道路交通系统中已经安装了很多摄像机用于道路交通监视和控制，可一举两得。

现有的传统视频检测方法基于工控机，其算法成熟，且已形成相关产品。但其也有缺点：1、是由于通用CPU没有专用的硬件乘法器，故很难实现图像的时实性处理。2、是采用通用工控机，运行Windows系统，本钱高，要时刻关心机器有没死机，系统有没感染病毒， *** 纵系统的补丁升级等题目。基于以上两点，本文提出了基于TMS320DM642（以后简称为DM642）的嵌进式图像识别方案，解决了存在的题目。

2、车流量检测系统的原理与组成

2．1车流量检测系统的工作原理

车流量检测系统是由视频采集、车流量数字视频信号处理、不同环境下车流量检测算法、以及车流量检测结果输出等几部分组成。数字图像采集部分的核心芯片是TVP5150，它可将模拟视频信号转换为数字视频信号。DM642运行图像算法对采集进来的图像进行数字图像处理。车流量数字视频检测算法白天主要是使用改进后的帧差法进行运动检测，夜间使用车灯检测法。按照车道将采集到的公路图像化分为四部分，每部分对应一条车道。在每条车道中开设一个虚拟线圈（指图像中一个矩形检测区域，统称为虚拟线圈），当有车压过虚拟线圈时会引起虚拟线圈内像素值发生变化。根据此变化控制I/O口产生每条车道的相应脉冲，处理后发出脉冲给公路交通讯号机，控制交通灯，从而达到实现智能交通的目的。同时，可以通过网络将车流量信息传到监控中心。

2．2车流量检测系统硬件

DM642是德州仪器公司专门为多路视频输进输出设计的数字信号处理芯片。其运算功能强大，建立在第二代高性能超长指令字结构上，可以8条指令并行执行，使这款芯片非常适用于数字图像处理。考虑到实际工作的要求和系统的稳定性，将DM642的主频设置为600MHz。根据实际应用环境和嵌进式系统的需要，系统除了扩展了系统必须的存储器部分和视频采集回放部分外，主要扩展了多路数字I/O和异步串口以及网络接口功能，方便系统与外部通讯。具体硬件实物如图1所示。说明如下：1、外扩SDRAM，容量为4M×64位；2、外扩Flash，容量为4M×8位；3、2路PAL/NTSC标准模拟视频输进（CVBS或S端子），1路PAL/NTSC标准模拟视频输出；4、通过CPLD扩展8路数字I/O口，用于输出车道上车流的信息；5、2路UART接口，接口标准RS232/RS422/RS485可配置；6、实时时钟RTC+看门狗电路；7、10M/100Mbase-TX标准以太网接口。

系统组成如图2所示，在图中TMS320DM642通过64位宽的EMIF总线扩展外部存储器部分，包括32Mbytes的同步的DRAM，用于存放实际运行时用户代码和图像数据。4M的Flash用于存放bootloader，以及用户的应用程序，启动时将FLASH中的代码和数据加载到内存中（SDRAM中），用户对与虚拟线圈的配置参数也可以存放在FLASH中。SDRAM的数据宽度为64位，FLASH的数据宽度为8位，分别对应TMS320DM642的CE0和CE1空间。同样地，通用异步收发器UART和CPLD也是通过EMIF总线与DM642相连。UART用来扩展串口，本系统中可用其扩展了RS232接口。CPLD用来实现FLASH和UART的粘合逻辑及扩展通用数字I/O。为了方便软件的实现，本系统中将这两部分也连接到了DM642的CE1空间，其内部寄存器作为CE1存储空间的一部分。

2．3视频采集输出部分

为了统计十字路口车流量的信息，本系统设计了两路模拟视频输进。系统将摄像头采集得模拟视频信号由TVP5150按ITU-RBT656转化为数字视频流，内嵌同步信号发送到DM642的VP1口和VP2口上。图像的行同步、场同步信号均内嵌在视频数据流中的EAV和SAV时基信号中，视频口只需要视频采样时钟和采样使能信号即可。DM642可通过FIFO实现数字视频图像三帧连续采集,当有一帧图像正在处理时，其它两个缓冲区还可以实现图像的循环采集，从而解决了恒速的视频采集与变速的图像处理之间的矛盾。本系统扩展了一路视频输出，用于本地回放，当系统调试完毕后此部分功能可以不使用。视频输出由Phillips公司的SAA7121芯片实现。SAA7121将DM642的VP0口传出的数字视频信号转化为PAL（50Hz）制式或者NTSC（60Hz）制式模拟信号送外接视频口输出。

3、软件部分

3．1车流量统计算法

由于白天和晚上路面光强变化非常大，这对算法的适应性提出了更高的要求，为了能全天得到车流量的信息，所以整个算法将白天和晚上分别开来处理。程序结合当时光线的不同情况，对两种算法进行自动的切换，从而保障整个算法的运行环境。

3．1．1虚拟线圈的选取：

虚拟线圈的选取关系到检测算法的精度和速度，并且受到摄像头安装的高度和倾角，以及摄像头景深的影响。一般情况下，虚拟线圈靠近图像底部的位置，车辆的间距较大，便于检测。虚拟线圈越大，相对检测精度就越高，相应的算法执行的时间也会越长。由于整个系统要适应各种路口、路面，所以虚拟线圈的选取交给了用户。我们用VC60开发了PC机软件，用户使用此软件，通过串口，对各个车道的虚拟线圈的大小和位置进行设置。

3．1．2相邻检测帧的时间间隔：

由于整个系统要与信号机通讯，所以要求我们处理每条道路上图像的总时间不能超过025秒。这里选取每帧相隔0125秒。

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