用途：在电商场景中开展 A/B（拆分）测试，让随机一部分访客看到变体、其余看到对照，再用统计分析判断差异是真实还是偶然。适用于产品页、结账流程和定价改动的数据驱动验证，以及从客户端测试工具迁移到服务端分配、实验前做统计功效计算、分析结果决定上线或放弃变体等场景。
主要能力：按平台推荐测试工具（Shopify 可用 Convert.com 或 Intelligems，定价测试用 Intelligems；WooCommerce 用 Nelio A/B Testing 或 Google Optimize；BigCommerce 用 Convert.com、VWO 等；自定义/无头架构用 LaunchDarkly 或开源的 GrowthBook）。提供样本量计算方法：以基线转化率、最小可检测效应（通常 0.3–1 个百分点）、80% 统计功效、95% 置信水平为参数，可用 https://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html 计算，并在测试前写下所需样本量作为强制停止规则。给出各平台的实验搭建步骤，包括 Shopify 主题测试与定价测试、WooCommerce 的 Nelio 测试类型、BigCommerce 脚本管理器配置，以及无头架构下用 GrowthBook 做服务端分配（npm install @growthbook/growthbook）。还提供结果解读要点：等待预设样本量、关注每位访客收入而非仅看转化率、至少运行两周、检查退货率与购物车放弃率等护栏指标。
使用方式与限制：需先确定平台并选对工具，测试前计算样本量，按平台步骤搭建实验，再依据 p<0.05 且达到最小样本量判断。定价测试应使用服务端分配以避免价格闪烁；同一页面同时运行的实验不超过 3–4 个；排除内部流量；测试前记录假设；至少运行两个完整工作周。资料未提供具体收费与价格信息。