我的问题如下：假设我已经在我的数据（不同的客户群）中定义了集群，并且我运行了 A/B 测试。我可以比较不同集群在 A/B 测试中的表现吗？我没有找到很多关于它的文献（实际上几乎没有）所以我想知道是否有统计上的理由不这样做？

以下是问题的详细解释：

假设我运行了一个 A/B 测试。事实证明，A 和 B 在统计上都没有明显优于另一个。尽管如此，从中获得见解还是很棒的。也许一部分人更喜欢新版本 B，而另一部分人更喜欢版本 A。假设我已经在我的客户中确定了集群，我想看看这些集群如何受到 A/B 测试的影响。例如，20 岁以下的人（A 组）在版本 B 上的转化率提高了 10%，而 50 岁以上的人（B 组）的转化率则降低了 10%。然后，我们之前的 A/B 测试表明变化没有带来统计上的显着变化，这让我们有了更多的见解。我们可以尝试理解为什么版本 B 更适合年轻人而不适合老年人。我们从测试中获得了一些见解。

当然，如果您这样做，您很可能会发现性能比其他集群更好（或更差）的集群。因此，您必须在给定集群上运行另一个 A/B 测试，以验证您的假设。

我还没有发现其他人这样做，是否有统计上的理由不这样做，或者这是获得洞察力的合法方式？

非常感谢 ！