從較高的層面來看，透過 A/B 測試進行實驗是一個相當容易實現的想法。您並行推出競爭選項，看看它們中的任何一個是否比您現有的做事方式表現更好（或不同）。在更深層次上，A/B 測試有大量複雜的抽象和反直覺的思維來支撐底層的統計數據。將 A/B 測試視為黑盒子通常會導致混亂和無法滿足期望。黑箱思維是解決方案主義的一種形式。
不幸的是，這可能導致將 A/B 測試視為輸入輸出過程，該過程能夠：
為交易決策提供明確的答案
讓我們不必了解假設檢驗的內部運作原理。
將 A/B 測試視為黑盒子通常會導致混亂和無法滿足期望。黑箱思維是解決方案主義的一種形式。
2 和 3 都需要至少對支持 A/B 測試的統計想法有一些基本的了解。例如，有時我們會看到公司執行 A/B 測試，有 20 個、30 個甚至更多的 BC 數據印度公司 轉換目標。擁有許多轉換目標通常表示尚未充分考慮到底要測
試什麼。當團隊進行分析時，往往會發生這種缺乏重點的情況，其中資料收集屬於以防萬一(JIC) 類型。這意味著收集 斯洛維尼亞電信的網路安全專家加強與全球網路社群的聯繫 所有數據是為了以防萬一出現問題。採取以防萬一的方法可能會導致錯誤的解釋、額外的努力來收集見解，並最終導致實驗失敗。然而，更有效的 A/B 測試需要及時(JIT) 資料收集方法。這意味著我們正在收集這些數據來回答這個具體的、定義明確的問題。
例如在執行實驗後將多個單
獨的轉換目標合併為單一轉換目標，需要小心地重新計算標準誤差（具有兩次轉換的單一使用者對變異數的貢獻將大於兩個使用者各進行一次轉換）。它也很可能使用於計算樣本量（假設這樣做）的原始最小可檢測效應（MDE）和功效與最終分析不一致，從而使測試品質無效或至少妥協。更重要的問題是，由於擇優挑選，可能會出 巴西數據 現第 1 類錯誤控制偏差，而擇優挑選將顯示顯著的結果，即分析中使用的轉換事件。
這並不是說在沒有強有力的假設的情況下進行實驗總是一個壞主意。進行發現/探索性實驗來了解某些類型的干預措施是否值得投入更多時間進行開發，這並沒有錯。然而，最好的做法是透過更正式的 A/B 測試來驗證這些結果。
一般來說，如果存在解決方案，就會在問題中找到解決方案。因此，我們不應該專注於解決方案（A/B 測試、強盜、機器學習等），而應該先將大部分精力集中在定義問題以及我們認為解決問題會有多少價值上。