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增长实验和优化并非一回事。很多人会搞错，混淆两者。一提到 A/B 测试，人们就会像无头苍蝇一样四处乱窜。这不仅仅是语义上的吹毛求疵——在错误的时间使用错误的方法会导致无效数据、浪费精力，并错失增长机会。
本指南将阐明增长实验、优化和 A/B 测试之间的关键区别 – 向您展示何时以及如何使用每种方法来实现最大影响。
目录
- 增长实验：高风险，高回报
- 合法增长实验的主要特征
- 合法增长实验的例子
- 生长实验不是什么
- 何时进行增长实验
- 1. 实施投资巨大时
- 2. 当确定性较低时
- 3. 当潜在影响很大时
- 4. 当资源有限时
- 5. 当你需要了解特定变量时
- 把一切都称为实验的问题
- 1. 统计上的不显著性会阻碍学习
- 2. 文档开销压垮生产力
- 3. 信噪比掩盖了重要的模式
- 4.执行速度受到影响
- 何时不使用实验框架
- 优化：随着时间的推移而不断累积的小调整
- 优化的关键特征
- 有效优化的示例
- 优化的复合价值
- 如何有效地处理优化
- 1. 精简文档
- 2. 批次分析
- 3. 定期审核周期
- 4.知识共享
- A/B 测试：一种特定的实验方法
- A/B 测试的主要特征
- A/B 测试的常见应用
- A/B 测试与增长实验之间的关系
- 如何决定使用哪种方法
- 步骤 1：评估变化幅度
- 第二步：评估不确定性和风险
- 步骤3：计算潜在影响
- 步骤4：考虑测量可行性
- 决策矩阵
- 实施最佳实践
- 用于生长实验
- 为了优化
- 用于 A/B 测试
- 底线
增长实验：高风险，高回报
增长实验是一种结构化的测试，旨在验证或推翻关于业务增长驱动因素的特定假设。不妨这样做 与常规优化不同，真正的实验探索的是未经证实且具有巨大潜在优势的领域。
合法增长实验的主要特征
1. 清晰、有据可查的假设
适当的增长实验始于遵循以下结构的假设：“我们相信[变化]将导致[结果]，因为[理由]。”
例如：“我们相信，实施 14 天免费试用而不是我们目前的免费增值模式将使付费计划的转化率提高 30%，因为它会创造紧迫感，并让用户能够使用更有价值的高级功能。”
这种假设格式迫使您在运行测试之前阐明您的假设和预期结果，从而防止事后对结果进行合理化。
2. 定义与增长杠杆相关的成功指标
每个实验都必须有预先确定的指标来决定成败。这些指标应该与你的增长杠杆直接相关，也就是你确定的北极星指标的关键驱动因素。
例如，如果您的增长杠杆是“激活率”，俄罗斯号码列表 那么您的实验指标可能包括首次功能使用情况、入职步骤的完成情况或首次价值实现时间。
提前定义这些指标可以避免在实验结束后寻找积极信号来证明所花费的努力是合理的常见陷阱。
3. 重大潜在影响
真正的增长实验旨在实现绩效的阶跃式提升，而非渐进式改进。如果成功，它们应该能够将你的关键指标提升至少 20%。
如此高的门槛确保您专注于有意义的改进，而不会迷失于优化细节。这也证明了适当的实验设计和文档记录所带来的额外开销是合理的。