为什么A/B 测试是数据驱动产品运营的重要手段？

在谈论数据驱动产品优化之前，让我们回顾一下国内互联网的几个阶段。钱天白教授1987年发布的第一封电子邮件揭开了国内互联网发展的序幕。互联网在中国的发展可以大致分为三个阶段:1986年6月至1993年3月的研究实验阶段，1994年4月至1996年的起步阶段，以及1997年至今的快速增长阶段。跳过前两个阶段，让我们仔细看看快速增长阶段。在1997-2004年左右互联网发展的早期阶段，互联网商业化主要是由概念驱动的。一个新概念似乎很快就会流行起来，因为可供选择的产品很少，用户群体对互联网缺乏认知。经过大约七八年的“沉浸”（原谅这里使用了这样一个词），自2004年以来，国内互联网逐渐成为产品驱动的，这一阶段已经持续了近十年。互联网很快从蓝海变成了红海。为了在激烈的竞争中脱颖而出，各种产品必须*用户体验。在此期间，“每个人都是产品经理”和“每个人都想成为一名产品经理”。这一阶段的发展必须忽视中国人口红利和智能手机的普及。IDC2012-2016年中国智能手机出货量预测2015年智能手机出货量饱和，国内劳动力成本增加，使大多数公司不得不考虑产品优化中的投资回报，即数据驱动的精细运营阶段。现阶段有几个特点：流量成本越来越高，依靠人口红利带来用户增长越来越难以思考如何做精细操作，让每一分钱都带来效果在人口红利不再，流量成本极高，整体用户数量，让用户看到更多的产品，带来更大的转化率，似乎更应该思考。在产品曝光给用户之前，想想如何让产品对用户更“眼”，“眼”如何“电话”，如何与用户有更大的“约会”机会进一步发展，产品运营漏斗的每一步，都有优化空间，在有限的投资下获得更大的优化率，是数据驱动产品运营，这就是产品运营的方式。道是战略，不应该懒惰，艺术是执行，更应该勤奋。A/B测试是数据驱动产品操作中的一种技术。一般情况下出门前，我们会比较几套衣服，无论是穿格子衬衫还是polo衬衫，还是极客风格，你都会穿大T恤-shirt。其实这个过程是一个简单的A/B测试，包含了A/B测试的核心思想:多个方案并行测试(对比几套衣服);每个方案只有一个不同的变量(只比较上衣);以某种规则优胜劣汰(最后穿最符合你形象气质的衣服)。A/B测试是指在所有条件相等的情况下，只改变一个条件，从A到B，然后比较两者的不同效果。单一变量决定了A/B测试的科学性。对应技术产品，A/B测试的方法是将产品的用户流量分为A/B两组，一组测试组，一组对照组，两组用户特征相似，同时运行。测试运行一段时间后，统计两组用户的性能，然后比较数据结果，可以科学地帮助决策。简单来说说A/B测试是多么科学，对于运营和产品增长是多么有效，看起来是多么苍白，所以我们可以通过更多的案例来谈谈。谷歌每月从数百个A/B测试中找到十几个有效的解决方案，月收入增加2%左右，10亿美元的大型广告位向左移动一个像素带来X%的收入，向左移动两个像素带来Y%的损失。任何产品的优化和变化都需要AB测试才能在facebook6个月内在线发布所有产品，并通过不断分割用户的流量进行测试，滴滴出行在滴滴司机招募的登陆页面上，通过尝试不同的设计和文案，注册率提高了20%以上。需要注意的是，并不是每次A/B测试验证的变化都会带来增长，但A/B测试确实可以帮助你消除不良策略。只有通过A/B测试验证的改变才能上线，这就保证了产品迭代中的小步快跑总是在优化和改进产品。通过A/B测试验证的改变是在线的，这确保了产品迭代中的小步骤和快速运行总是在优化和改进产品。”在过去的10年里，当我们回顾大数据时代是如何发展的时候，我们对过去做出决定时缺乏信息感到震惊。“做正确的事情，做投资回报率最高的事情，在避免错误的情况下最大限度地优化产品操作漏斗。您需要在产品系统中引入A/B测试。拍脑袋的决定失败了。产品优化中的每一个变化都应该通过数据准确测量。毕竟，“Ifyoucan’tmeasureit,youdon’tknowhowtomakeitbetter!”

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