A/B Test是數(shù)據(jù)驅動用戶增長的基石牙肝，它對于用戶增長的重要性搞疗，再怎么強調都不為過。今天這篇文章剥懒，分享一些我在做A/B Test過程中的一些思考内舟。

為什么A/B Test是科學的方法?

想象一下科學家發(fā)現(xiàn)新知的過程，通常是這樣的：

• 通過觀察現(xiàn)象初橘、分析數(shù)據(jù)验游，提出自己對新知的假設充岛；
• 根據(jù)假設，設計用來驗證新知的實驗耕蝉；
• 確定實驗指標崔梗，明確證實、證偽新知的標準垒在；
• 如果新知被證實蒜魄，就推廣應用；如果被證偽爪膊，就回到第一步权悟，開啟新一輪實驗循環(huán)。

以上的過程推盛，可以總結為“提出假設” -> “設計實驗” -> “設計指標” -> “分析結果”峦阁，這個循環(huán)，是我們人類發(fā)現(xiàn)新知的”科學方法“耘成。新藥研發(fā)領域的雙盲實驗榔昔，就是非常典型的例子。

對應到用A/B Test做用戶增長瘪菌，它也是這樣的一個過程：

• 提出假設：分析產(chǎn)品和用戶數(shù)據(jù)撒会，提出優(yōu)化轉化的假設，可以是文案的優(yōu)化师妙、可以是UI的優(yōu)化诵肛，也可以是交互流程的優(yōu)化，甚至可以是一些運營策略的優(yōu)化默穴；
• 設計實驗：根據(jù)假設怔檩，以當前的方案為對照組，假設的優(yōu)化為實驗組蓄诽，設計實驗薛训；
• 設計指標：明確用來衡量實驗效果的核心指標，并在產(chǎn)品中做好相關數(shù)據(jù)埋點仑氛；
• 分析結果：實驗結果后乙埃，通過數(shù)據(jù)分析實驗效果。如果效果是正向锯岖，就可以把實驗推廣應用到全部用戶介袜；如果效果是負向，就要進一步分析嚎莉，理出新的假設米酬。

整個過程我們可以看到，我們做決策的依據(jù)趋箩，都是客觀的數(shù)據(jù)赃额〖优桑基于這樣的方法論做用戶增長，我們才能產(chǎn)生“可復制”的增長經(jīng)驗跳芳。

為什么A/B Test能夠驅動增長芍锦？

A/B Test驅動增長，背后的核心邏輯是“復利效應”飞盆。我們先來看幾個算式：

(1+0.01)^365 = 37.78
1^365 = 1
(1-0.01)^365 = 0.03

我們看到：每天進步一點點娄琉、原地踏步和每天退步一點點，一年下來的差距是非常巨大的吓歇。這就是復利效應的威力孽水，也是愛因斯坦所說的“人類第八大奇跡”。

A/B Test能產(chǎn)生確定性的增長城看，正是因為復利效應女气。我們通過大量的A/B Test，總是會發(fā)現(xiàn)效果正向的A/B Test测柠。每一個效果正向的A/B Test炼鞠，都是上述復利效應中的0.01。越多的正向效果的A/B Test轰胁，增長的速度就會越快谒主。

復利效應要產(chǎn)生顯著的提升，有兩個關鍵點：一是“期數(shù)”要足夠多赃阀，這就要求要測出足夠多的正向效果的A/B Test霎肯；二是“提升率”要大，這就要求我們做A/B Test也要有取舍榛斯，優(yōu)先做那些能夠產(chǎn)生較大提升的姿现。

如何做好A/B Test?

要做好A/B Test，需要注意以下幾個事項：

變量控制

控制每個實驗組跟對照組之間是“單一變量”肖抱，這個是A/B Test的基礎。如果做不到單一變量异旧，就無法進行精準歸因意述。A/B Test之所以能夠科學、精準歸因吮蛹，核心就是“單一變量”控制荤崇。

指標選擇

在實際的A/B Test過程中，選擇合適的指標來量化效果也是非常關鍵的潮针。指標選擇不恰當术荤，A/B Test的效果會大打折扣，甚至可能會得出錯誤的結論每篷。

以我們帶有免費試用的會員訂閱類產(chǎn)品為例瓣戚，我們在優(yōu)化用戶付費轉化的過程中端圈，總結出一些基本的原則：
（1）文案、UI這一類的實驗子库，直接用點擊率作為核心指標即可舱权。一方面文案、UI直接影響的就是用戶的直觀感知仑嗅，點擊率足夠反饋出感知層面的差異宴倍；另一方面，點擊率是一個非常及時的指標仓技，可以很快就拿到實驗結果鸵贬。
（2）交互類的實驗，用免費試用率作為核心指標脖捻。這里也有兩個方面的考慮：一是因為交互會影響用戶路徑阔逼，用戶路徑會直接影響免費試用這個核心轉化動作；二是免費試用率也是一個比較及時的指標郭变，可以比較快拿到實驗結果颜价。
（3）價格類的實驗，用用戶價值作為核心指標诉濒。因為價格會直接決定用戶會不會付費周伦、付費了之后會不會再次續(xù)費等，所以我們就不能簡單地使用免費試用率這個指標來衡量這一類實驗的效果了未荒。這類實驗专挪，要考慮用戶的CAC和LTV，最終判斷ROI是否劃算片排。這里因為涉及到CAC和LTV的計算寨腔，需要拿到用戶的實際付費率和付費之后的續(xù)費率情況，因此率寡，通常這類實驗的周期會比較長迫卢。但這個時間是必須要花的。

通過以上冶共，我們可以總結出幾條在選擇實驗指標時的一些通用建議：
（1）優(yōu)先考慮指標是否能準確衡量實驗效果
（2）在保證（1）的前提下乾蛤，再考慮選擇盡量靠近用戶動作，能夠盡快拿到結果的指標

結果判斷

A/B Test跑起來之后捅僵，如何根據(jù)拿到的數(shù)據(jù)家卖，判斷結果是正向的、還是負向的庙楚，也是非常重要的上荡。這里有一個明確的標準，叫“具有統(tǒng)計學顯著性”馒闷，這是最為科學的做法酪捡。通常我們會取95%的置信度下叁征，統(tǒng)計學顯著的結果，作為最終的判斷依據(jù)沛善。

早期我們做法航揉，是根據(jù)核心指標是提升了、還是下降來做決策金刁。這是剛開始做A/B Test很容易犯的一個錯誤帅涂。這種做法的最大的問題是，實驗樣本的大小尤蛮，對于結果的可靠度影響會很大媳友。有可能在小樣本上跑出來的結果，跟大樣本下的是不一樣的产捞。復利效應中醇锚，一個負向的增長率，就很有可能把前面多個正向的增長率給抵消掉坯临。

數(shù)據(jù)分析

有些時候焊唬，我們拿到A/B Test的結果數(shù)據(jù)，跟我們的直觀印象差別會比較大看靠。這時候赶促，我們提倡不要迷信數(shù)據(jù)，而要敢于質疑數(shù)據(jù)挟炬，這也是作為一個用戶增長人員最基本的品質鸥滨。要數(shù)據(jù)驅動，要以數(shù)據(jù)為決策的準繩谤祖，但不能迷信數(shù)據(jù)婿滓，對于不符合直觀感覺的數(shù)據(jù)結果，要善于從多個維度粥喜，進行交叉驗證凸主。最終，我們要拿到真正可信的結果额湘，為增長貢獻正向的“0.01”秕铛。

如何提升做A/B Test的效率？

A/B Test是數(shù)據(jù)驅動用戶增長的基礎方法論缩挑，如何能夠高效地做A/B Test對于用戶增長工作是至關重要的。以下是根據(jù)我們過去的工作鬓梅，總結的一些提升A/B Test效率的思考：

工欲善其事供置，必先利其器

工具對于效率的重要性，不言而語绽快。我們早期是自己研發(fā)了簡單的A/B Test平臺芥丧，在少量實驗的情況下還可以用紧阔，但實驗比較多的時候，就捉襟見肘了续担。這一塊我的建議是擅耽，如果公司內部沒有專業(yè)的做基礎平臺的團隊，可以考慮直接使用市面上比較成熟的平臺物遇，這樣可以少走不少彎路乖仇。

用戶數(shù)據(jù)分析平臺，這個也是基礎平臺询兴，通常如果要購買第三方的A/B Test平臺乃沙，可以一起綜合考慮。沒有完備的用戶數(shù)據(jù)分析诗舰，對于實驗結果進行多維度交叉驗證就比較難警儒。而且這個平臺不只是對增長團隊有用，對于其它產(chǎn)品眶根、研發(fā)蜀铲、市場等人員都有用∈舭伲基本的原則也是跟上面一樣记劝，要謹慎決策是否要自己開發(fā)，自己團隊沒有充足的研發(fā)資源的情況下诸老，盡量采用第三方系統(tǒng)隆夯。

用技術提升效率

在實際做A/B Test的過程中，我們發(fā)現(xiàn)别伏，如果每次做新的A/B Test都發(fā)版本的話蹄衷，會非常影響效率。這時候厘肮，我們可以從技術角度思考愧口，如何盡量讓一些常規(guī)的A/B Test，只需要一些內部的參數(shù)配置类茂，不用發(fā)布新版本耍属，就可以進行各種測試」欤基本的思路是厚骗，梳理出主要的轉化路徑上的頁面，對頁面上的關鍵元素進行參數(shù)化重構兢哭。就比如說领舰，在訂閱頁面的核心的Banner圖，賣點文案，價格計劃冲秽，CTA按鈕的文案舍咖、樣式等，這些都可以做成動態(tài)锉桑、可參數(shù)化配置的排霉。基于這樣的實現(xiàn)民轴，我們做增長的同學攻柠，就可以靈活地進行各種測試，快速找到這些關鍵路徑上的最優(yōu)組合方案杉武。把這些低垂之果快速撿完辙诞，然后再深入做進一步的增長策略。

OKR驅動全員A/B Test

為了盡最大可能做盡可能多的A/B Test轻抱，我們在組織層面也有一些思考飞涂。就比如我們的增長團隊有增長產(chǎn)品經(jīng)理、有UI設計師等祈搜。我們給團隊定的核心OKR就是圍繞A/B Test數(shù)量展開的较店，會從數(shù)量--上線的A/B Test數(shù)，質量--最終取得正向效果的A/B Test數(shù)容燕，這兩個維度給大家制定梁呈。我們的UI設計師，不再是單純地把產(chǎn)品經(jīng)理的方案視覺化蘸秘，他們也會有一部分創(chuàng)造性的工作官卡，思考如何從UI的角度出發(fā)，提供一些A/B Test的想法醋虏，促進業(yè)務增長寻咒。這樣的OKR設置，讓增長團隊的每一位同學都有非常明確的目標颈嚼，而且因為每個A/B Test都會有及時的數(shù)據(jù)反饋毛秘，大家的工作成就感也會比較高。

A/B Test可以在哪些場景中應用阻课？

如果我們要做一個全新的產(chǎn)品叫挟，有很多地方可以做A/B Test:
產(chǎn)品名字：可以通過在AppStore發(fā)不同名稱的包，對比用戶搜索結果點擊率
產(chǎn)品圖標：可以通過在AppStore發(fā)不同圖標的包限煞，對比用戶搜索結果點擊率
AppStore截圖：AppStore已經(jīng)支持了多套圖進行A/B Test的功能抹恳，可以直接做測試
AppStore描述：Google Play支持了對描述進行A/B Test的功能，可以直接做測試
App主打賣點文案署驻、圖片都可以用FB Ads進行A/B Test奋献，可以快速拿到一些相對好的結果
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A/B Test本質上是一種科學的數(shù)據(jù)驅動決策的方法绊序，它的應用場景，絕對不能局限在用戶增長領域秽荞。對于做產(chǎn)品而言，“Test Everything, Always Beta”抚官， 才是正確的姿勢扬跋，也是很多成功的公司，像Amazon凌节、字節(jié)等钦听，經(jīng)過驗證的增長“利器”。