本頁面由英文翻譯而成。
開發者工具
建立一個 A/B 測試與實驗平台
Kliv 是一款 AI 應用程式建構工具。描述你需要的 A/B 測試平台——固定分組、事件、指標、防護機制與決策——它就會依你的資料建立整個應用程式。
只需在文字方塊中輸入你的想法，AI 就會為你建置它
什麼是 Kliv?
Kliv 不是一套你要註冊、設定的實驗工具——它是一個會替你打造軟體的 AI 應用程式建構工具。
你用平常的話描述你需要的應用程式，Kliv 就會把它建出來：資料、邏輯、畫面與流程都包含在內。你得到的是一個真正能運作、屬於你的應用程式。你擁有它，可以架在自己的網域或帳號上，之後也能持續用對話的方式修改。它不是一個印上你名字的樣板。
在這個頁面中，那個應用程式是一套客製化的 A/B 測試與實驗平台。Kliv 能打造各式各樣的網頁應用程式，這只是其中一個例子。
為什麼要打造屬於自己的實驗平台？
許多實驗工具是依流量計費，而不是依你實際跑了幾次測試計費。一個團隊可能一季只跑六個實驗，卻要為每個被追蹤的使用者付費。更棘手的問題在於資料：分組結果常常存在廠商的資料倉儲裡，和決定這次測試是否有意義的訂單、訂閱與留存數字分開放。
Kliv 會把實驗平台建立在你自己的資料之上。實驗、分組、事件、指標與決策都是你資料庫裡的資料列，就放在它們要解釋的營收與客戶紀錄旁邊。
系統掌握的資訊
一個實驗需要固定不變的事實依據。以下是 Kliv 會圍繞建立的紀錄。
實驗與變體
每個實驗都有假設、變體、流量分配、負責人、開始日期、結束日期與最小樣本數。這是團隊可以查閱的紀錄，不是放在某人腦中的備忘。
固定分組
訪客的分組只會寫入一次，之後每次造訪都會讀取同一筆紀錄。重新部署或調整流量分配，都不會悄悄把這位訪客換到另一個變體。
事件與指標
註冊、首次訂購、取消訂閱、留存、營收——這些決定實驗結果的事件都有清楚定義，並依變體分別計數。
成效看板
儀表板會顯示各變體的轉換率、樣本數，以及測試資料是否足夠。排程工作會依你設定的頻率彙整結果。
防護機制
規則定義誰可以上線、擴大流量、停止或封存測試。每一次擴大流量與停止，都會記錄操作者、時間，以及背後的決策數字。
範例：佳穎的生鮮餐包成長團隊
以下是某個成長團隊可能的用法。這只是一個例子——你可以描述屬於自己的實驗、指標與決策規則。
先把假設寫清楚
佳穎的團隊想測試在結帳前顯示到貨日期，是否能提升首次訂購。在任何訪客看到之前，他們就先記錄好負責人、主要指標、變體與最小樣本數。
訪客透過 API 被指派分組
網站呼叫分組端點，一開始只對 10% 的新訪客生效。每一筆分組都會被儲存，所以回訪的訪客會看到同一個變體。
事件依變體逐漸累積
註冊與首次訂購事件會成為一筆筆資料列。每晚的彙整作業會更新儀表板，讓團隊看的是同一組數字，而不是各自跑各自的查詢。
團隊記錄下決策
達到樣本數之後，變體 B 的首次訂購率高出 9%。佳穎把當天的數字連同決策一起記錄在這個實驗上。
獲勝的變體上線，歷程完整保留
變體 B 擴大到所有使用者，實驗連同分組、事件與決策紀錄一併封存。兩季之後，「我們有測試過這個嗎？」這個問題有了一個可以直接連結查閱的答案。
描述你想要的實驗平台
Kliv 會依你的描述來打造，細節給得越多，第一版就越接近你要的樣子。說清楚實驗、事件、流量規則與決策流程。以下三個範例可以作為起點：
成長實驗追蹤器
流量分配、固定分組、儀表板與上線規則。
“打造一個給我們生鮮餐包成長團隊用的實驗平台。支援二到四個變體的實驗、依百分比分配流量、透過 API 為訪客指派固定分組、記錄註冊與首次訂購的轉換事件、設定最小樣本數、每晚彙整結果，並為上線、擴大流量、停止與封存建立決策紀錄。”
定價測試管理工具
定價頁面變體與營收連動。
“打造一個給我們 SaaS 網站用的定價實驗工具。測試每月 NT$490 的入門方案、NT$1,290 的專業方案與 NT$3,280 的團隊方案，為訪客指派固定分組，記錄結帳開始、付費轉換與每個變體的第一個月營收，並且在任何價格擴大到 100% 流量之前，都必須先寫下書面決策。”
電子報標題實驗室
活動變體、發送規模與開信事件。
“打造一個給我們每週電子報用的實驗追蹤器。讓編輯可以建立不同的標題變體、為每個變體設定發送規模、匯入每次活動的開信與點擊事件、只有在達到最小樣本數之後才比較結果，並在封存最終標題時附上決策紀錄。”
整體如何串連
分組邏輯是你自己擁有的函式。 流量分配、排除條件與保留組的邏輯，都放在一個具備真正 API 的伺服端函式裡。你的網站、商店或郵件系統呼叫它，回傳的結果會存成一筆資料。
營收關聯很單純。 分組結果與成效存在同一個資料庫，所以「變體 B 有沒有提升六個月留存率？」只是對你自己資料列的一次查詢，不需要在兩份匯出檔之間對帳。
偷看結果變成一條規則。 最小樣本數、每晚更新與停止決策都記錄在實驗紀錄上。平台會落實團隊希望測試遵守的紀律。
Kliv 的數據分析已經涵蓋訪客、轉換率、各渠道營收與自訂事件。你的實驗平台會在這層量測基礎上，再加上有對照組的比較。參閱Kliv 數據分析。
常見問題
Kliv 到底是什麼？
Kliv 是一款 AI 應用程式建構工具。你描述需要的 A/B 測試平台，Kliv 就會打造一個真正的應用程式，包含資料庫、API、畫面，以及執行實驗所需的規則。
我拿到的是真正的應用程式，還是樣板？
是真正的應用程式。實驗紀錄、分組端點、事件資料表、儀表板與決策紀錄，都是圍繞你的工作流程打造，不是一份讓你填空的通用表單。
打造完成後還能修改嗎？
可以。你可以請 Kliv 新增指標、調整上線規則、加入保留組，或更新儀表板，完全不必從頭再來。
為什麼要自己打造，而不是訂閱現成的實驗工具？
如果你的主要問題是分組資料與營收資料需要放在一起，客製化的應用程式會更單純。你的分組、事件與結果都是資料庫裡的資料列，可以直接與自己的營收資料表關聯。
分組如何保持固定不變？
訪客第一次被分組時就會儲存變體，之後每次都讀取同一筆紀錄。因為是儲存下來的狀態，重新部署或調整流量分配都不會悄悄打亂使用者的分組。
實驗可以在非 Kliv 架設的網站上執行嗎？
可以。分組端點就是一個 API。你的商店網站、著陸頁或郵件工具都能呼叫它，事件也能用同樣的方式回傳。
有什麼機制能防止有人太早擴大測試流量？
你可以定義誰有權擴大流量、停止或封存測試。最小樣本數與決策紀錄都放在實驗紀錄上，每一次變更都會記錄操作者姓名與時間。
結果可以與營收和留存率關聯嗎？
可以。因為分組與事件都存在你自己的資料庫裡，你可以把它們與訂單、訂閱、留存率，或應用程式記錄的任何其他資料關聯起來。
它會取代數據分析嗎？
不會。數據分析告訴你發生了什麼事；實驗則加入了有對照組的分組與比較，讓你能測試某個改動是否真的造成了結果。
之後可以離開 Kliv 嗎？
可以。應用程式的程式碼會同步到你自己的 Git 儲存庫，所以離開只需要一次 git pull,不必重新打造。
我需要另外準備一套管理工具嗎？
不需要。這個平台本身就是管理後台：你的團隊可以直接在應用程式裡建立實驗、查看結果、記錄決策與管理規則。
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根據儲存下來的分組資料做決策
詳細描述變體、指標、流量規則與防護機制。Kliv 會打造一個把測試與結果放在同一個資料庫裡的實驗平台。
