ABtest做的好，產(chǎn)品優(yōu)化效果差不了！可見ABtest在評估優(yōu)化策略的效果方面地位還是很高的，那么如何在業(yè)務(wù)中應(yīng)用ABtest? 結(jié)合企業(yè)實際場景，給大家整理一套詳細(xì)的應(yīng)用流程。

一、ABtest是啥？

AB測試是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在流量紅利消退背景下實現(xiàn)精細(xì)化運營的核心工具。并且AB測試進階為數(shù)據(jù)分析人員關(guān)鍵技能，以前Excel為主力，SQL為加分項；現(xiàn)在SQL成為基礎(chǔ)，AB測試進階為關(guān)鍵能力。

AB測試借鑒醫(yī)學(xué)雙盲實驗原理，通過構(gòu)建實驗組/對照組、隨機分配同質(zhì)化用戶、保證樣本規(guī)模三大條件，驗證產(chǎn)品改版的實際效果。在增量轉(zhuǎn)存量的競爭格局中，巨型APP占據(jù)用戶主要時長，新功能上線需通過分流測試精準(zhǔn)捕捉用戶偏好，避免主觀認(rèn)知偏差。

該方法通過統(tǒng)計驗證功能改版對用戶滿意度、留存率等核心指標(biāo)的影響，成為企業(yè)優(yōu)化用戶體驗、提升存量價值的關(guān)鍵科學(xué)決策工具，標(biāo)志著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)從粗放增長轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的精耕時代。

二、ABtest的局限性

基于ABtest的核心原理，AB測試也不是萬能的。核心在于是否有條件開展實驗搜集數(shù)據(jù)。

AB測試適用場景

1、產(chǎn)品迭代

主要是界面、功能、流程優(yōu)化，可在原基礎(chǔ)上分流量驗證效果。不確定新設(shè)計好不好？讓一半用戶用老版本，一半用新版，看哪個版本用戶更喜歡、轉(zhuǎn)化更高。

2、算法優(yōu)化

通過分流對比算法模型效果。工程師開發(fā)了兩種算法，同步上線對比：A組用舊算法，B組用新算法，看哪個能讓用戶刷得更久、點得更多。

3、營銷策略

搞營銷活動時，比如雙11促銷，不同廣告文案哪個吸引人？早中晚哪個時段發(fā)短信效果好？針對白領(lǐng)還是學(xué)生推廣更有效？分人群測試立馬見分曉。

AB測試不適用場景

變量不可控（如跨APP聯(lián)動策略，外部干擾因素過多）。樣本量不足，比如統(tǒng)計結(jié)果易失準(zhǔn)，需基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。全量投放的場景，如發(fā)布會、全局換LOGO等無法分割用戶場景。

三、AB測試的實現(xiàn)

AB測試的基本流程我們可以總結(jié)為以下一張圖：

細(xì)化下來的流程梳理：

1、明確目標(biāo)與假設(shè)

• 業(yè)務(wù)問題：確定要優(yōu)化的核心指標(biāo)，比如轉(zhuǎn)化率、留存率、收入等。
• 假設(shè)構(gòu)建：提出可驗證的假設(shè)，例如：“調(diào)整按鈕顏色可提升點擊率”等
• 關(guān)鍵指標(biāo)：選定核心指標(biāo)，如點擊率、訂單完成率，輔助指標(biāo)如用戶停留時長等。 核心指標(biāo)用來度量我們這次實驗的效果，以及計算相應(yīng)的樣本量。輔助指標(biāo)則用來度量，該實驗對其他數(shù)據(jù)的影響。

2、實驗設(shè)計

• 變量定義：確定實驗組和對照組的差異（如UI改動、算法策略）。
• 樣本量計算：基于統(tǒng)計功效（Power）、顯著性水平（α）、預(yù)期效果（Effect Size）計算所需樣本量。
• 分組策略：通過分層抽樣保證用戶的抽樣無偏。
• 實驗周期：覆蓋用戶行為周期（如工作日+周末），避免短期波動影響。

3、實施與監(jiān)控

• 流量分配：按比例分配用戶至實驗組和對照組。
• 數(shù)據(jù)埋點：確保關(guān)鍵行為（如按鈕點擊、訂單提交）被準(zhǔn)確記錄。
• 異常監(jiān)控：實時監(jiān)控指標(biāo)異常（如系統(tǒng)崩潰導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失）。

4、數(shù)據(jù)分析與決策

• 指標(biāo)對比：計算核心指標(biāo)的提升幅度及置信區(qū)間。
• 統(tǒng)計檢驗：使用T檢驗、Z檢驗或貝葉斯方法判斷顯著性。
• 結(jié)果解讀：排除干擾因素（如節(jié)假日影響），綜合業(yè)務(wù)價值判斷是否全量。

  • 若效果顯著，全量上線并持續(xù)監(jiān)控長期影響。
  • 若結(jié)果不顯著，分析原因（樣本不足、假設(shè)錯誤）并迭代新實驗。

四、案例應(yīng)用

我們以與大家生活相關(guān)的打車場景為例，看看出行平臺如何運用ABtest來優(yōu)化業(yè)務(wù)。

1、明確目標(biāo)與假設(shè)

• 業(yè)務(wù)問題：比如產(chǎn)品經(jīng)理通過調(diào)整優(yōu)惠券發(fā)放策略（如優(yōu)惠券面額、發(fā)放規(guī)則或補貼力度變化）來提升每日GMV。
• 假設(shè)構(gòu)建：提出可驗證的假設(shè)（例如：“通過調(diào)整優(yōu)惠券發(fā)放策略，GMV沒有提升”）。
• 關(guān)鍵指標(biāo)：選定核心指標(biāo)（GMV）和輔助指標(biāo)（訂單完成率、優(yōu)惠券使用量、訂單數(shù)量等）。

2、實驗設(shè)計

• 變量定義：確定實驗組和對照組的差異（優(yōu)惠券發(fā)放策略差異）。
• 樣本量計算：基于統(tǒng)計功效（Power）、顯著性水平（α）、預(yù)期效果（Effect Size）計算所需樣本量。
• 分組策略：通過分層抽樣保證用戶的抽樣無偏。
• 實驗周期：覆蓋用戶行為周期（如工作日+周末），避免短期波動影響，實驗周期一個月。

3、實施與監(jiān)控

• 流量分配：按比例分配用戶至實驗組和對照組。
• 數(shù)據(jù)埋點：確保關(guān)鍵行為被準(zhǔn)確記錄。
• 異常監(jiān)控：實時監(jiān)控指標(biāo)異常（如系統(tǒng)崩潰導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失）。

4、數(shù)據(jù)分析與決策

• 指標(biāo)對比：計算核心指標(biāo)的提升幅度及置信區(qū)間。有時候要求不嚴(yán)格可以通過可視化來查看是否存在差異，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑掃€需進行統(tǒng)計檢驗。

統(tǒng)計檢驗：使用T檢驗、Z檢驗或貝葉斯方法判斷顯著性。

由于樣本個數(shù)為29(少于30)個，是小樣本，差值服從t分布。滿足配對樣本T檢驗的條件**
- H0原假設(shè): 實驗組daily requests與控制組不存在差異
- H1備擇假設(shè): 實驗組daily requests高于控制組

t,p_twotail = stats.ttest_rel(experiment_group.daily_requests, control_group.daily_requests)

print(f'假設(shè)檢驗的t值={t:.3f} p值={p_twotail:.5f}')
假設(shè)檢驗的t值=-1.472 p值=0.15227

- p>0.05，說明在95%顯著水平下，t在統(tǒng)計上不顯著的，也就是接受原假設(shè)。

• 結(jié)果解讀：排除干擾因素，比如節(jié)假日影響，綜合業(yè)務(wù)價值判斷是否全量。實驗組daily requests與控制組不存在差異,查找原因并迭代新實驗。

避坑寶典

1、AB測試一定要從小流量逐漸放大

如果上線一個功能，直接流量開到50%去做測試，那么如果數(shù)據(jù)效果不好，或者功能意外出現(xiàn)bug，對線上用戶將會造成極大的影響。所以，建議一開始從最小樣本量開始實驗，然后再逐漸擴大用戶群體及實驗樣本量。

2、一定要在同一時間維度下做實驗

舉例：如果某一個app，周一到周五對A做了一個實驗，周六周日對用戶群B做了同一個實驗，結(jié)果周末的效果明顯較差，但是可能本身是由于周期性因素導(dǎo)致的。所以我們在實驗時，一定要排除掉季節(jié)等因素。

3、如果多個實驗同時進行，一定要對用戶分層+分組

比如，在推薦算法修改的一個實驗中，我們還上線了一個優(yōu)惠券發(fā)放策略優(yōu)化的實驗，那么我們需要將用戶劃分為4個組：A、老算法+老策略，B、老算法+新策略，C、新算法+老策略，D、新算法+新策略，因為只有這樣，我們才能同時進行的兩個實驗的參與改動的元素，做數(shù)據(jù)上的評估。

推薦學(xué)習(xí)書籍

《CDA一級教材》在線電子版正式上線CDA網(wǎng)校，10萬+在讀，適合CDA一級考生備考，也適合業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)分析崗位的從業(yè)者提升自我。

免費加入閱讀：https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0