在电子商务的营销模式下,线上商城成为企业战略规划的必争之地。依托于大数据的发展,网页数据抽取工具可以收集并分析海量的用户点击、浏览行为等数据信息,A/B测试就基于此对用户偏好进行分析,依据用户的反馈优化网站,提高企业利益。目前,国内企业关于A/B测试的商用数据分析集成平台都是沿用传统的A/B测试,本文分析了传统A/B测试的优缺点,同时还介绍了一种并未广泛投入商用的贝叶斯A/B测试与之相比较,发现贝叶斯A/B测试更加适合企业运营的应用,其商业价值更高。进一步,通过把A/B测试做决策的问题归为强化学习中的探索与利用困境,将多臂赌博机算法与A/B测试体系相结合,得到可以适用于电商行业中平稳和非平稳环境下的智能分流体系,解决了智能化营销的关键问题,为搭建智能运营提供了重要的技术支持。本文主要介绍并对比了传统A/B测试和贝叶斯A/B测试,进一步将平稳动作和非平稳动作下的A/B测试与多臂赌博机算法进行结合,构建了适合电商促销活动的智能分流体系。首先,介绍了目前A/B测试在电商企业中的具体运用,将经典频率论和贝叶斯理论下的A/B测试进行理论和实际应用等多方面进行对比,剖析A/B测试在不同应用环境、不同应用领域时的适用形式。其次,详细介绍并分析传统A/B测试与贝叶斯理论下的A/B测试中遇到的问题,支持用贝叶斯A/B测试改善传统A/B测试在实际应用中的多项不足。最后,应用多臂赌博机算法针对A/B测试本身在实际应用中不适宜的相关问题,针对平稳动作和非平稳动作环境中的A/B测试数据结构,构建基于多臂赌博机算法的智能分流模型。对建模后的试验结果进行分析可知,多臂赌博机可以很好的改进A/B测试体系,达到智能分流作用,这一研究结果将大幅度减少企业在线运营的成本,同时还将提高销售网站对用户偏好的推荐拟合度,进一步提高企业销售业绩。