• AB Test实验设计


    1. 版本设计

    实验版本的设计要遵循变量的单一性,不能一下子改变多个因素,如同一个按钮不能同时改变按钮颜色和按钮文字,实验设计越简单越容易得出正确的结论。

    案例时间:

    2. 实验时长

    业界的实验时长一般是2-3周,最短时长建议不要少于7天。因为不同日期活跃的用户群体可能不一样,所以最好要覆盖一个周期,如7天、14天、21天。

    那实验时长是不是越长越好呢,也不是的,实验时间过长会把各版本的区别拉平了,不同时期用户对不同策略的反应不一样。

    例如0元夺宝玩法刚出来的时候用户会特别感兴趣,时间久了大家都知道这是一个套路会慢慢免疫选择性忽略掉,在玩法诞生之初进行实验可能效果会很显著,时间长了之后这玩法的效果就会慢慢下降。

    实验结果也是有时效性的,仅对当前时间当前用户群有效果并不是放之四海而皆准,所以实验时间不宜过长,应快速验证快速迭代。

    3. 选择指标

    一个改动影响的指标可能是多方面的,例如更改了加购物车按钮的颜色,点击该按钮的人可能会增多,从而间接导致下单的人数增多。那如何从众多指标当中选择出实验效果指标呢?

    既然直接效果指标已经可以决定实验的成败,为什么还要添加其他间接指标呢,这就涉及到一个取舍问题了,不是实验成功了就一定要上线最佳版本。

    假如实验版本确实有提升,但付出的成本有点大,那就要权衡下利弊再决定要不要上线新版本。又或者实验版本对我们想要提升的指标有显著效果,但影响到了其他指标的大幅下降,这时候也需要我们进行权衡。

    具体可视当前产品北极星指标而定,如当前产品战略目标为营收,该实验虽对用户活跃有影响但能提高营收,也是可以全量上线新版本的࿰

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