Title: 快速开始
Locale: zh
URL: https://sensorswave.com/docs/experiments/quick-start/
Description: 20 分钟内完成第一个 A/B 实验
通过本教程，您将在 20 分钟内完成第一个 A/B 实验，体验从创建实验、代码集成到数据分析的完整流程。

## 前提条件

在开始之前，请确保您已经：

- 完成了 SDK 的集成（本文以 [JavaScript SDK](../data-integration/client-sdks/javascript.mdx) 为例）
- 开启了 A/B 测试功能（例如 JavaScript SDK 中设置 `enableAB: true`）
- 了解了 [用户标识](../data-integration/user-identification.mdx) 的基本概念

## 示例场景

**业务背景**：您运营一个电商网站，希望提升"加入购物车"按钮的点击率。设计团队提出两种方案：保持当前的蓝色按钮，或者改为更醒目的红色按钮。

**实验假设**：红色按钮比蓝色按钮能提升 10% 的点击率。

**实验设计**：
- **对照组**（Control）：蓝色按钮（当前方案）
- **实验组**（Treatment）：红色按钮（新方案）
- **流量分配**：50% vs 50%
- **实验周期**：2 周（确保收集足够样本量）

**目标指标**：
- **主要指标**：按钮点击率
- **次要指标**：加入购物车转化率、商品详情页停留时长

## 步骤 1：创建实验

在 Sensors Wave 控制台创建实验：

### 1.1 进入实验管理页面

1. 登录 Sensors Wave 控制台
2. 点击左侧菜单的 **AB > 实验**
3. 点击右上角的 **新建实验** 按钮

### 1.2 填写基本信息

**实验标识**（Key）：
```
cart_button_color_test
```

**显示名称**：
```
购物车按钮颜色实验
```

**实验描述**：
```
测试红色按钮是否比蓝色按钮更能吸引用户点击，提升加入购物车的转化率
```

**假设**：
```
红色按钮能提升 10% 的点击率
```

### 1.3 配置变体组

**对照组**（Control）：
- 变体名称：`control`
- 流量分配：`50%`

**实验组**（Treatment）：
- 变体名称：`treatment`
- 流量分配：`50%`

### 1.4 保存和启动

1. 点击 **保存** 按钮
2. 检查配置无误后，点击 **启动** 按钮
3. 实验状态变为 **运行中**

## 步骤 2：代码集成

在商品详情页中集成实验代码：

```javascript

function ProductDetail() {
  const [buttonColor, setButtonColor] = useState('blue'); // 默认蓝色

  useEffect(() => {
    // 获取实验变量
    async function loadExperiment() {
      try {
        const experiment = await SensorsWave.getExperiment('cart_button_color_test');
        const color = experiment.get('button_color', 'blue');
        setButtonColor(color);
      } catch (error) {
        console.error('获取实验失败:', error);
        // 失败时使用默认值
        setButtonColor('blue');
      }
    }

    loadExperiment();
  }, []);

  // 处理按钮点击
  const handleAddToCart = () => {
    // 追踪点击事件，带上实验信息
    SensorsWave.trackEvent('AddToCartClicked', {
      experiment: 'cart_button_color_test',
      button_color: buttonColor,
      product_id: 'PROD-001',
      product_name: 'iPhone 15 Pro'
    });

    // 执行加入购物车的业务逻辑
    addToCartLogic();
  };

  return (
    
      iPhone 15 Pro
      价格：¥7,999

      {/* 根据实验变量动态设置按钮颜色 */}
      
        加入购物车
      
    
  );
}

```

## 步骤 3：验证和监控

实验发布后，需要验证集成是否正确并持续监控数据。

### 3.1 验证曝光日志

在 Sensors Wave 控制台检查曝光日志：

1. 进入 **数据洞察** > **事件分析**
2. 选择事件：`$ABImpress`
3. 添加筛选条件：`实验名称 = cart_button_color_test`
4. 查看最近 1 小时的数据

**验证要点**：
- 曝光事件是否正常上报
- 每个用户是否只记录一次曝光
- 对照组和实验组的曝光量是否大致相等（50% vs 50%）

### 3.2 检查分组分布

验证流量分配是否均匀：

1. 在事件分析中，选择事件：`$ABImpress`
2. 按 **变体名称** 分组
3. 查看对照组和实验组的用户数

**预期结果**：
- 对照组（control）：约 50%
- 实验组（treatment）：约 50%

如果分组分布偏差较大（例如 60% vs 40%），可能是流量配置有误或样本量不足。

### 3.3 监控关键指标

定期检查核心指标的变化趋势：

**主要指标**：按钮点击率

1. 在事件分析中，选择事件：`AddToCartClicked`
2. 按 **变体名称** 分组
3. 查看不同变体的事件次数和用户数

**计算点击率**：
```
点击率 = 点击用户数 / 曝光用户数
```

**次要指标**：加入购物车转化率

1. 创建漏斗分析
2. 定义漏斗步骤：
   - 步骤 1：商品详情页浏览（`PageView`）
   - 步骤 2：点击加入购物车（`AddToCartClicked`）
   - 步骤 3：成功加入购物车（`AddToCart`）
3. 按 **变体名称** 分组对比转化率

## 步骤 4：分析结果

实验运行 2 周后（或达到足够样本量），分析实验结果。

### 4.1 等待足够样本量

**最小样本量要求**：
- 每组至少 1000 个曝光用户
- 每组至少 100 个转化用户

**样本量不足的风险**：
- 实验结果不稳定，容易受偶然因素影响
- 统计显著性检验失效
- 可能得出错误结论

### 4.2 对比关键指标

使用事件分析对比两组数据：

**示例数据**：

| 变体 | 曝光用户数 | 点击用户数 | 点击率 | 提升幅度 |
|------|----------|----------|--------|---------|
| 对照组（蓝色） | 5,000 | 1,200 | 24.0% | - |
| 实验组（红色） | 5,000 | 1,400 | 28.0% | +16.7% |

**分析**：
- 实验组点击率 28.0%，对照组 24.0%
- 相对提升：(28.0% - 24.0%) / 24.0% = 16.7%
- 实验假设验证：实际提升 16.7%，超过预期的 10%

### 4.3 检查统计显著性

使用 Sensors Wave 的统计检验功能（或第三方工具）计算 p-value：

**判断标准**：
- **p 
      iPhone 15 Pro
      价格：¥7,999

      {/* 直接使用红色按钮 */}
      
        加入购物车
      
    
  );
}
```

## 常见问题

### Q：实验需要跑多久？

至少 2 周，确保包含完整的周期（工作日和周末）。如果流量较小，可能需要更长时间才能达到足够样本量。

### Q：样本量不足怎么办？

有以下几种方法：
- 延长实验周期
- 扩大实验流量（例如从 50% 扩大到 80%）
- 降低最小可检测效应（MDE）

### Q：实验结果不显著怎么办？

可能的原因：
- 样本量不足：延长实验或增加流量
- 实验假设错误：新方案效果与旧方案无显著差异
- 外部因素干扰：节假日、营销活动等

建议：延长实验周期，如果结果持续不显著，说明新方案效果有限，可以放弃该优化方向。

### Q：实验期间可以修改配置吗？

不推荐。修改配置（如变量值、流量分配）会影响实验结果的可靠性。如果必须修改，建议：
- 停止当前实验
- 创建新实验
- 重新收集数据

## 下一步

恭喜您完成了第一个 A/B 实验！接下来可以：

1. **[核心概念](core-concepts.mdx)**：深入理解 A/B 实验的工作原理
2. **[实验设计](experiment-design.mdx)**：学习如何设计科学严谨的实验
3. **[SDK 集成](sdk-integration.mdx)**：了解更多 SDK 使用方法
4. **[指标与分析](metrics-and-analysis.mdx)**：掌握数据分析技巧

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**最后更新时间**：2026 年 1 月 29 日