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本期邀请到了吆喝科技高级客户成功专家 刘飞为大家分享一个大家有所耳闻但又不太了解的“黑科技”——A/B测试。话不多说，快跟着店小二一起来回顾吧！
A/B测试是什么？
Google是A/B测试领域的先行者，其理念被广泛用于Google的产品策略。
A/B测试是一种「先验」的实验体系，简单来说，就是为同一个目标制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，另一部分用户使用 B 方案，记录下用户的使用情况，看哪个方案更符合设计。然而，即便是现在，A/B测试也属小众。
尤其是随着移动通讯的发展，移动端产品成为A/B测试增长最快的领域，这也对A/B测试技术架构提出了更高的要求。
“能做A/B测试的公司都是非常优秀的公司，但大部分企业对这个概念仍然很模糊。”
增长黑客是什么？
增长这个概念在经济学角度讲是连续发生的经济事实的变动，单位时间的变化。这个变化可以是正向的也可以是负向的，所以有负增长这个概念。在互联网领域里，增长的概念还可以再细化一点，除了业务，比如说公司的净资产，营业额等等，之外还有一些互联网运营的一些指标的增长也是我们的目标。
那么如何实现增长呢？
在传统的方式来说，往往和产品的关系并不是很大。特别是对传统企业来说，通常你做出一个产品之后，你想很快速的去迭代它，优化它是很困难的，比如做牙膏的，或者是做手机的。但是你也要获得增长，那么怎么办呢？往往就需要去做地推，去打广告，做促销。在线也有一些方式，比如从一些第三方渠道购买流量，或者可以给用户送补贴送促销，做活动。虽然在线的这种增长方式曾经很有效，但是现在不太能够持续了。这主要是因为你无论是做广告也好，做促销也好，其实你是一个高投入的事情。
随着竞争越来越激烈，你的对手通过竞价的方式不断的推高了你的渠道的价格， 所以你会带来一个不可持续性投入，成本越来越高，你买不起了，也补贴不起了。而且你通过补贴这种方式带来的用户带来的这些增长往往是很敏感的，一旦你的补贴没有了，一旦你的烧钱结束了，他们就会离开，他们就不再能够持续的为你做出贡献。
另一个就是现在非常流行的增长黑客。
增长黑客是一种数据化的方法， 黑客的方法， 通过技术的手段，数据的手段，通过一种很技术人的方法来获得增长。就是不再是通过花钱去硬杂的方式，而是通过产品数据市场的数据分析，通过快速实验和迭代产品，来找到我对用户最大的价值在哪里，我怎么样可以在用户进入我产品之后的每一个环节。一共包括了5个环节，就是 AARRR 。
在这个模型中 AARRR 五个环节是用户进入你产品之后的5个体验，这个体验如何能够优化，如何能够产生更高的价值，这就是新一代的增长方式，我们叫它增长黑客。它尤其关注的是客户留存，激活，以及口碑。从用户最早进来，我们获得用户开始，到后面的激活，留存，到口碑，最后到营收，像水从上游流到下游的概念。中间可能还会有一些平级的概念。
那么，增长黑客关注的是什么呢？ 就是在用户体验产品的这五个环节之中，如何能够不断的获得增长。让每个环节都提高一点，就会最终带来一个全面的提升。这就是我们刚才所说的增长，或者说是优化的目的。
最上面的 Acquisition 获得了用户。用户来了之后， 一个很重要的环节是激活， activation ，就是我们可能从渠道买来的流量，但是并不是所有的用户都会激活它。可能只是因为你送了一个什么券，或者广告很吸引人，他来了。或者它是一个预装的软件， 但是他并不会真的变成你的一个用户。真的变成用户激活很重要，然后接下来呢，激活的拥有有一部分会留存下来。
Retention——意思是他会长期使用你的产品，有一部分甚至会帮你去 Refferal ，帮助你去做口碑营销，好找更多的人进来，让更多的人使用你的产品。所以这个激活，留存，口碑营销都是非常重要的，任何一个环节都会带来整体的增长。那么最后当然是最后一步转化，你的活跃用户当中一部分会为你贡献收入，无论是通过在你的软件里点击广告，还是在你的游戏里付费购买装备，还是在你的电商里采购商品，他都会给你带来收入。
如何利用A/B测试驱动APP增长？
上述 AARRR 这5个环节里面我们都想做增长，其实大家可能也知道这个概念，那么增长的是什么呢，实际上是增长的转化率。转化率的优化是增长最有效的杠杆。也就是说从获取到激活，这是一个转化，可以想象，我们有10000个获取的用户，其中有2000个变成了我们的活跃用户， 我们就有一个20%的转化率在这个层面。
然后我们转化的活跃的用户里面呢又有50%的用户留存下来，有1000个用户留存下来 长期使用我们产品，那我们就有50%的转化率。再从这50%里面，可能又会有10%，他们给我们贡献了收入，有100个用户给我们贡献了收入，这又是一个转化率。
这每一个环节的转化率都是特别特别重要。你只要在这个转化率这件事情上做出了增长，做出了优化。你就可以带来实际的增长，而且是最有效的。当然也有一些别的可以做增长的地方，比如说你在 acquisition ，激活的地方多开一些渠道，你可以获得增长，你在转化的基础上也是可以从别的地方引流，让他们活跃，这也是有可能的，但是这些都不是很有效的方法，最有效的方法就是直接提高转化率。
对于每一个环节，我们都要想方设法去提高转化率，那么如何决定哪种方案效果最优呢？在目前的产品优化中，普遍存在以下四个问题，其实A/B测试是为了解决目前产品优化中的这些问题。
1、依靠经验主义决策很多产品在决策的时候，会依靠产品直觉、视觉经验等来决定产品如何去改进，但是单凭经验主义决定产品走向，在很多情况下会阻碍人的创新思维，导致很多想法不能被实践，久而久之就会造成公司内部员工的矛盾情绪，这样不仅影响产品发展，而且也影响公司的发展。
2、“后验”导致开发成本高“后验”指的是产品发布以后再去收集数据验证指标。其实现在很多企业对于数据的重要性已经越来越看中了，因此他们通常会采用的方式是：先将产品发布，然后采集数据，过一段时间再去判断哪个版本好，哪个版本坏。
这里面有很多问题，比如：用户流量很大，如果没有经过小流量测试直接上线，风险非常高，尤其在中国同质化竞争非常严重的情况下，如果一旦改版失败，很可能造成用户的永久流失，从而使竞争对手从中获利。
3、忽视细节改变企业往往觉得有些细节改变无关紧要，其实产品的一些优秀表现正是这些细节组成的，当你尝试用A/B测试从一个按钮、一张图片或者一句文案等来进行改变的时候，也许你就能累积出一个爆发式的增长。
4、流程复杂，周期长假如你现在有很多方案需要验证，现在企业的通常做法是排期，也就是每个方案上线以后，进行数据分析得出结果，再上线另一个方案。这时候就有一个问题，你的方案是针对同一类用户设计的，而用户在不同的排期是会变化的，因此这样的方法并不能行得通。
而AB测试之所以能够解决这些问题，是因为具有以下三个主要特性：
1、先验性先验性指的是先让部分小流量的代表性用户使用，然后根据他们所表现出来的数据好坏，再决定新版本是否上线。先验性的好处在于：只需要通过很少的样本数量就能够得出代表全部样本的确定性结果，这样可以减少产品损失。
2、并行性并行性指的是你可以将两个或者n个方案同时上线，同时去对比方案的优劣，就避免了之前讲到的流程复杂、周期长的问题，节省了很多验证的时间。
3、科学性科学性有两部分：①流量的科学分配，要用小部分流量来代表整体用户；②统计的科学性，也就是统计试验结果的时候，要用统计的指标来判断这个结果是不是可行。
因此，AB测试是新时代驱动产品优化必要的利器。
哪些场景可以使用A/B测试？
A/B测试的优化范围其实非常广，包括产品UI、文案内容、页面布局、产品功能、推荐算法，这些都可以优化。概括的讲，可以包括以下几个方面：
1、元素/控件层面
元素/控件层面其实很好理解，假如我们要测试一个按钮的颜色对于点击率、转换率有没有提升。原始版本是红色的，我们可以改成绿色或者灰色的，看点击率和转换率有没有提升。我们就可以按照刚才的流程，分成A、B、C三组，然后科学地分配三组流量，经过一段时间试验，得出结果。这就是一个精细化运营的例子，就是从很细的角度来进行A/B测试。
2、功能层面
对于功能层面，我们来看一个价格展示的例子。比如有很多网站在主页上展示折扣率或者直接展示折扣的价格，那到底是哪种展示方式让人更有购买欲望呢？男性用户可能更关注折扣后的价格而并不关注折扣率；女生用户可能觉得折扣率很高就会非常值。再比如：500元的商品，我们是设置498元还是设置为499元呢？也许都会对用户产生一定的购买影响。
3、产品层面
在产品层面，灰度发布可以减少线上事故/BUG影响，我们拿上线比较麻烦的iOS来举例。iOS APP在开发并测试完成以后需要发布到AppStore，这大概需要7天的审核才可以上架，用户才能使用到最新的版本。如果上线以后，用户安装到了一个有BUG的版本，这时候对用户体验是非常差的，容易造成负面影响。
通常的做法是连夜修复BUG，然后再次提交到AppStore审核，这又会有一周的审核期，用户就要持续使用有BUG的版本一周时间，负面影响还会增加。
而通过A/B测试，如果我们提交到App Store的审核版本发现了BUG，可以一键关闭有BUG的版本，并且退回到原先无BUG的版本，这样对于大部分用户是BUG无感知的。
对于开发人员来说，这是一个充分缓冲期，可以进行BUG修复，在BUG修复完成之后，再重新提交到App Store进行审核，这样就可以使用户体验的影响降到最低。
在我们与用户的接触过程中发现，用户自己开发出了更多的切合自身业务的独特的用法，因此AB测试的使用范围非常广泛，几乎可以涉及产品的各个方面。恰当的用好AB测试这件利器，对产品优化是事半功倍的。
电商优化增长案例分享实用技巧
天猫
1、灰度发布。天猫常常会定期有小更新，前6个小时发布新版本，不停调试发布百分比，去测试用户的使用情况。
2、天猫会挑选5%的用户进行测试，将其中一半进行原始版本测试，另一部分进行新版本测试页面展示效果。
问答环节
Q1：什么阶段的公司适合做A/B测试？
答：公司分为四个阶段：初创期、增长期、成熟期、衰退期。如果以这个阶段来划分的话，除去流量较少的初创期外，其他三个阶段都很适合做A/B测试。每天1000日活左右。
Q2：做完A/B测试后，如何根据结果数据来进行优化？
答：你在做A/B测试的前期，你需要对你的方案有大致的判断，通过A/B测试去验证你的方案好或坏，知道为什么这个方案更好，用户更喜欢。
Q3：在做A/B测试时需要注意什么？
答：①在做A/B测试前需要对两种方案有预判；②保证科学性；③将A/B测试与你的业务结合起来。
Q4：Google、Airbnb、Facebook等大公司怎么在做A/B测试？
答：无论是大型测试或小型测试，他们都会进行A/B测试，比如说Facebook在做版本更新时都会通过新旧版本的对比来测试用户的喜好、体验感好坏。Google在web端的时候就吃过亏，现在APP端就很注重。
Q5：如何挑选A/B测试工具？
答：一个好的A/B测试工具实时性高，对于SEO以及用户体验感不会产生影响。
Q6：为什么会出现高点击、低转化的情况？
答：点击率只是一个层面，更多的需要关注留存率、转化以及和你业务相关方面，不是为了提高转化而做测试。
Q7：一般激活转化率多少比较合理？
答：以你的历史产品数据为基准，你所处的行业、你的产品特性、你目前所处的阶段都会影响到你A/B测试中的转化率。
Q8：公众号如何做A/B测试？
答：可以利用相同的文章内容，不同的标题来看文章阅读点击的高低，或者相同的内容采用不同的排版来测试哪种更受读者的喜欢。
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