A/B 测试流量分割：小流量网站的统计正确性
小流量测试真正的瓶颈不是访客数，而是边跑边看带来的假阳性率：固定样本方法下名义 5% 会被放大到最高 30%。本文讲清按用户而非会话分流、开测前算清最小可检测效应（小站现实区间是 20% 到 30% 的相对提升）、在必须每天看数时该选哪一种经得起监控的统计方法，并给出三种不该开测的情况、分流比例的事前核对、匿名人群漂移的说明与时长混杂的边界。
2026年11月15日
小流量测试真正的瓶颈不是访客数，而是边跑边看带来的假阳性率：固定样本方法下名义 5% 会被放大到最高 30%。本文讲清按用户而非会话分流、开测前算清最小可检测效应（小站现实区间是 20% 到 30% 的相对提升）、在必须每天看数时该选哪一种经得起监控的统计方法，并给出三种不该开测的情况、分流比例的事前核对、匿名人群漂移的说明与时长混杂的边界。
漏斗分析的价值不在画出漏斗，而在定位流失。本文讲清搭漏斗前的三个决策：环节切分、窗口期与计数单位，给出电商五段标准漏斗与逐层下钻的定位方法，并归纳窗口、归因与分流三个最容易踩的坑。
流量涨了订单没涨？本文给出转化率优化的完整路径：先统一定义与拆解口径，用漏斗诊断找最大缺口，再按信任、摩擦、动机三类改落地页，并用 A/B 测试验证效果；附电商购物车放弃率基准与四类常见误区。
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