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数据分析发生在什么阶段？
之前、期间、之后。 总是。分析和观察消除了盲目尝试，可以更快地获得结果。
在项目实施的初始阶段，它们可以在发布后包含尽可能多的错误，以验证所提供的解决方案是否满足需求和期望。
分析是一个围绕三个支柱的连续循环：构思、控制和改进。
A/B 测试真的有效吗？
进行 ab 测试以提高转化率
绝对是的，只有了解它们的机制才能理解这一点。 A/B 测试（更准确地说是实验）经常与基于特定转化率分析的正常数据观察相混淆。
说页面 A 的版本执行“x”与执行“y”的变体 B 相比没有任何价值：影响结果的因素太多，例如星期几、来源、连接速度、使用的设备等……
的结果，因为它们对流量进行采样，以通过特定算法了解在同 马来西亚 WhatsApp 等条件下，模板或修改是否有助于目标的真正改进，以及是否可以随着时间的推移而保持这一目标。
它们更接近预测逻辑，即这种方法的真正附加价值，并允许您测试假设和新功能，同时将风险限制在最低限度。
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提高转化率的技巧？
我能给出的最简单的建议就是不断分析你的用户，永远不要认为任何事情都是理所当然的。
我们必须尝试检查未执行领域的可用信息，并通过使用标准和方法测试新解决方案来了解改进的机会是什么，因为不确定带来结果的事物是否已达到其最大能力。
分析、观察和实验是持续改进的关键。
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