增长黑客概念，会让产品迭代速度越来越快。迭代快速的前提，是项目足够小、上线后获得收益的周期短。低成本项目和快速验证的实验，才能支持快速迭代项目。实验类似之前更流行的说法-方案。你说方案的时候，可能背负了确定收益的期待，以及不可回头上线后效果不好的背锅氛围；说实验少了确定性，追求堆积数量来找到突破。
实验方法的核心步骤：
- 不断收集想法
- 以最小成本上线
- 快速用数据说话
其中每一步，涉及大量细节，如优先级排序、成本控制、指标选取、A/B test搭建…
A/B test好处是精准和快速。对比方案-迭代-版本效果回归这个流程，因为版本活跃用户群、新增用户分布不同，难以完全排除因为用户本身而带来的数据变化。另外，迭代后灰度发布到收集足够的数据出结论，一般要一周。而A/B test让同期用户经历同版本两个不同的体验，控制了用户，有了控制对比，最短3天可以出结论。一个是事后日常观察，一个是控制变量，A/B test有它的优势。
不少人崇尚这样的‘实验驱动产品迭代’。有人说，自己网站的数据不好看，而后发现方法上有问题，实验做得不够多；有人说如果你坚持每周能够做几个实验，产品总能走出困境。这样说，让人很难不心动实践，大不了就是一试。
这个方法背后是概率。就像生物进化，不同的物种随机变异，万年积累，运气好适应环境的那个留了下来。哪个实验能胜出，不带预判的时候，只选结果。只是大部分人做的项目，无法接受低成功概率。提高成功率关键之一在于选好的实验，这就又回到的需求的来源：作为产品你自己去用去体验，源于经验；对数据的理解和挖掘；业内竞品，什么是新趋势。
无奈这些都无法短期质变。
如何更有节奏和科学得执行流程，也能提高实验成功率。源头正确难速成，过程正确有方法可依。
Sean Ellis 提过一套完整实践流程：High Tempo Experiment
- 广泛参与，除了产品，其他部门人也加入实验合作
- 快节奏，每周做3个实验
- 每个实验有专门Project Manger负责，他可以是任何部门的人
- 实验上线后，跑足够久的时间
多人参与，会让实验想法持续积压，他为此每周例行Week Cadence，来推进想法。每次会议控制时间：
- 15分钟过增长指标、问题、及机会
- 10分钟回顾上周实验结果
- 15分钟分享实验的结论和经验
- 15分钟选出下周实验
- 5分钟回顾剩下的实验想法
每个实验，会上Review从这几个角度分析结果：
- 多问几次为什么
- 将结论系统化，也就是能否推广到增长其他环节
- 对未来实验有什么帮助
- 帮助回顾更早做过的项目
实验结果，通过Transparent Learning，让更多人知晓。他们将所有结果，成功或失败，无论好坏，分享给团队。结果也记录到实验墙，团队新成员看过一遍，知道做过哪些项目，效果如何，免去了新人兴致勃勃有了一堆想法，推进时发现全部被实践过。
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