用途：在正式调价前，通过受控价格实验（对一组访客展示一种价格，另一组展示另一种价格）获取数据依据。多数平台不原生支持价格 A/B 测试，需要专用应用或自定义实现。
主要能力：按平台选择方案（Shopify 用 Intelligems 或 Neat A/B Testing，Shopify Plus 可用 Shopify Functions 做服务端价格覆盖，WooCommerce 用 Nelio A/B Testing 或 VWO/AB Tasty/Convert.com，BigCommerce 用 Price Lists 或 Intelligems，自建/无头需自做会话分桶、价格解析与转化追踪）；核心指标为每访客收入（RPV），并追踪转化率、显著性（p < 0.05）与样本量。
使用方式：先定义假设、主指标、流量分配（通常 50/50，同一商品不超过 2 个变体）、最短时长（至少 7 天，理想 14 天）、最小样本量（用显著性计算器，每个变体至少 100 次转化）与排除规则；再在平台内配置粘性分桶、排除老客户、设置最小可检测效应；实验中监控 RPV 等指标，达到预设样本量与 p 值条件后宣布胜出者并永久更新价格。自建方案可用确定性哈希按 session ID 分桶，并用双比例 z 检验判断显著性，胜出后通过平台定价 API 推送价格。
适用场景：想以数据驱动证据支持调价、测试不同客群或品类的价格敏感度、评估新定价模型收益影响、在不同商品上并行实验而不互相干扰，以及监管或伦理要求价格测试可记录、限时且可回滚时。
限制与注意事项：需粘性分桶，否则刷新变价会损害信任；不要一达到 p < 0.05 就停止（偷看会抬高假阳性）；避免同一商品同时跑多个实验；促销期应暂停实验；WooCommerce 客户端（JavaScript）改价仅为展示，必须真正改价或通过 woocommerce_get_price 过滤器；老客户不应在实验中途看到新价格；需过滤机器人流量。具体收费、价格与各平台版本限制资料未提供。