核心源于人才培养与市场需求错位、技能要求复合型且更新快等多重因素；而人才缺口又会从落地效率、客户信任等多方面阻碍 AB 产品推广，具体分析如下：
AB 实验工程师难找的原因
复合型技能门槛高，适配人才少：AB 实验工程师不只是懂实验设计就行，还得兼具多领域能力。既要精通统计学知识，能解决样本偏差、分组准确性等实验核心问题；又要掌握编程开发技能，熟悉 SDK 搭建、数据存储与调用等平台架构相关技术；还得理解业务逻辑，能结合互联网的算法、产品、运营等不同场景设计适配的实验方案。这种跨学科的技能要求，把大量单一技能的从业者挡在门外，适配人才自然稀缺。
人才培养体系滞后，供给缺口大：目前高校没有专门针对 AB 实验的对口专业，相关知识分散在统计学、计算机科学等多个学科中，缺乏系统性的课程培养。而企业内部的培训又多偏向自身业务场景的定制化内容，难以形成规模化的人才输出。反观市场，互联网、电商等行业对 AB 实验的需求持续爆发，几乎所有大中型互联网企业都需要搭建 AB 实验平台验证产品和运营策略，供需失衡进一步加剧了人才难找的问题。
行业标准不统一，经验适配难度高：不同企业的 AB 实验平台架构、测试指标、业务场景差异极大。例如互联网大厂的 AB 实验平台需支撑亿级用户的大流量分流，而中小公司可能仅需满足小规模功能测试需求。工程师在一家企业积累的平台操作和实验经验，很难直接迁移到另一家企业，企业更倾向于招聘有适配自身业务经验的人才，这也抬高了招聘难度，让企业觉得合适的工程师难找。
资深人才竞争激烈，留存难度大：资深 AB 实验工程师不仅要能独立设计复杂实验，还得具备分析实验漏洞、规避局部优化陷阱等能力，这类人才是行业争抢的核心资源。大型企业往往会开出高薪、完善的福利等优厚条件争夺资深人才，导致中小企业很难招聘到合适的资深人员。同时，行业内人才流动频繁，很多企业好不容易培养出的工程师，容易被更高待遇的企业挖走，进一步加剧了招聘困境。
这给 AB 产品推广带来的弊端
落地实施受阻，客户决策周期延长：AB 产品（如 AB 实验平台、配套工具等）的部署和使用高度依赖专业工程师。企业采购后若找不到适配工程师，无法快速完成平台搭建、参数配置、流量分流等核心操作。而且面对样本选取、多变量测试等复杂问题时，缺乏专业人员解决，会让企业质疑产品的实用性，进而犹豫是否采购，显著延长 AB 产品的客户决策周期。
口碑传播受限，市场拓展缓慢：部分企业即便采购了 AB 产品，因缺乏专业工程师操作，可能出现实验结果偏差、平台故障等问题，误以为是产品本身存在缺陷。这种负面体验会在行业内传播，影响其他潜在客户的采购意愿。此外，成功案例是产品推广的重要支撑，而工程师缺口导致很多企业无法顺利落地 AB 产品并形成成功案例，使得 AB 产品难以通过口碑打开新市场。
服务成本飙升，企业利润压缩：为弥补客户侧工程师的不足，AB 产品供应商不得不投入大量自身技术人员，提供上门部署、驻场指导、长期运维等服务。这不仅大幅增加了供应商的人力成本，还会分散其技术研发精力。同时，为吸引客户，部分供应商可能被迫降低产品售价或增加额外服务，进一步压缩利润空间，影响产品的持续推广和迭代能力。
应用场景窄化，产品价值难以体现：AB 产品本可适配算法优化、产品功能测试、精细化运营等多个场景，但缺乏专业工程师时，企业只能用其进行简单的界面改动、文案测试等基础操作，无法开展多变量测试、大规模算法验证等复杂应用。这使得 AB 产品的核心价值无法充分发挥，客户会觉得产品性价比低，既不利于现有客户续约，也难以吸引新客户，限制了 AB 产品的市场推广范围。
行业信任度降低，推广阻力加大：当多个企业因缺乏工程师导致 AB 产品应用失败时，会形成 “AB 产品不好用” 的负面行业认知。这种认知会蔓延到整个市场，即使是有工程师储备的企业，也可能对 AB 产品的有效性产生质疑。此外，AB 产品的推广依赖行业对数据驱动理念的认可，而大量失败案例会让企业对 AB 实验这种科学方法产生怀疑，间接加大 AB 产品的推广阻力。
