极品熟女 A/B测试：驱动数字改进的隐形力量
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A/B测试是一种以随即对照实验为底层逻辑、以数据驱动为中枢念念想的数字期间。在数字化期间，A/B测试被企业芜俚应用，成为驱动企业数字改进的隐形力量。借助A/B测试，企业不错在数字改进过程中快速、高效且低成土产货评估和选拔改进决策，鼓舞数字家具不断迭代和优化，齐备陆续的改进和增长。
文 / 邹腾剑、孙旭航、熊霏
“早试错，常试错，敢试错”（Fail early, fail often, fail forward）这一箴言，被硅谷的好多科技公司奉为表率。靠近外部环境的不确定性，以A/B测试为代表的全新家具迭代策略的表现，让企业好像斗胆改进、时常试错。可是，这种饱读吹快速测试新想法和新念念路的策略是否竟然有助于企业的到手？为了回复这一质疑，科宁（Koning）等学者对2008年至2013年间建树的宇宙35262家高技术初创企业张开跟踪研究。扫尾自大，诚然领受A/B测试的企业相对较少，但比拟于其他未领受A/B测试的企业，他们的阐明更为出色：平均每周网站探听量升迁约10%，获取风险本钱融资的概率加多5%，推出新家具的比率提高9%至18%。A/B测试犹如李白诗中“深藏功与名”的侠客，鲜为人知地鼓舞着企业的数字改进，对数字经济发展的要害好奇赞佩好奇赞佩阻截小觑。
为深远剖析A/B测试过甚作用，本文源泉先容A/B测试的内涵、发源、发展近况和行业应用，然后叙述A/B测试的表面基础和作用机制，临了分析A/B测试可能带来的负面影响，并建议料理者独霸A/B测试的灵验策略。
A/B测试的内涵A/B测试是一种以随即对照实验为底层逻辑、以数据驱动为中枢念念想的数字期间，它将用户随即分派至两个或两个以上版块的数字家具、作事、算计打算或策略等数字决策中，最终通过对比实验扫尾来评估确定最优决策。举例，华为App Gallery Connect（AGC）作事提供A/B测试功能，匡助应用开发者基于用户群体创建多个对比实验（见图1）。通过这些实验，开发者不错获取关节对比数据，从而选拔最稳当用户需求的应用界面、家具功能或营销决策。
在数字期间，A/B测试是一种快速、高效且低成本的决策器具。A/B测试的底层逻辑是随即对照实验，它将用户随即分派到实验组和对照组，通过实验来测试事前建议的假定，从而明确因果计议。基于此，实验者不错了解哪些要素能升迁家具绩效，哪些要素会镌汰家具绩效，从而有针对性地对家具进行优化。此外，A/B测试亦然一种大数据驱动的数字期间，企业不错通过A/B测试采集多半用户数据进行分析，据此得出可靠论断。总之，A/B测试的实验逻辑和大数据特点不仅加速了企业在数字改进过程中的决策速率，也升迁了决策精确度，使之成为驱动企业数字改进的隐形力量。
A/B测试的发源及发展近况A/B测试最早发源于医学规模的随即对照双盲实验。在大帆海期间，船员因远程跋涉而饱受坏血病的困扰。为了寻找灵验的调节边幅，1747年，英国皇家舟师军医詹姆斯·林德作念了东说念主类历史上第一个随即对照实验：他先将12位生病的船员分红6组，让他们辞别食用不同的辅食配方（见图2），食用橘子和柠檬的那一组船员最终康复。由于期间的局限性，林德那时没能发现橘子和柠檬中含有的维生素C不错调节坏血病，但他的实验象征着磨砺药物灵验性的表率从蒙昧走向科学，对东说念主类征服坏血病具有里程碑好奇赞佩好奇赞佩。A/B测试在医学规模的应用不仅改变了东说念主们对坏血病的贯通，也为当代医学研究奠定了科学的基础，为更多患者带来了福音。
林德的随即对照实验烽火的科学之光照亮了医学、工程学和社会科学等多个规模探索严谨因果计议的说念路。跟着互联网行业的崛起，林德的实验念念想跨越时空与数字期间相遇，为互联网行业的数字改进带来了数据和实验驱动的全新念念路。经典的林德实验在互联网期间重新昂扬期望，获取了一个闲雅的名字：A/B测试。
谷歌是互联网行业公认的A/B测试前驱。2000年，谷歌的工程师开展了互联网规模的首个A/B测试，用于评估搜索扫尾首页复返若干项搜索扫尾更合适。诚然这次测试因为搜索扫尾加载速渡过慢失败了，但谷歌从此成为了A/B测试的诚笃拥护者——仅2011年一年，谷歌就进行了七千屡次A/B测试来匡助优化家具功能。当今，谷歌每月齐会上线几百个万里长征的A/B测试，这些实验每年告成给公司带来高出10亿好意思元的增收，充分彰显了互联网公司“数据驱动决策”的发展理念。
谷歌的大获到手，烽火了各大互联网公司应用A/B测试的关心。每年非凡以万计的A/B测试被谷歌、亚马逊、易贝（eBay）、脸书（Facebook）等先驱芜俚应用于数字家具迭代、用户体验修订、算法优化、告白投放等方方面面，A/B测试的应用与扩张已呈燎原之势。
与发达国度比拟，A/B测试的念念想和施行在我国商场扎根较晚，这与商场的发展阶段息息计议。在早期的“爆发增长”阶段，我国互联网商场领有刚劲的红利空间，用户群体速即增长，互联网浸透率逐年提高，大多数互联网公司不需要实施复杂的数字实验就能快速获取多半用户。在这么的商场环境下，企业更倾向于速即推披缁具或作事，占据商场先机。可是，跟着商场逐渐饱和，竞争日趋尖锐化，用户获取成本高涨，早期苟且就能获取的商场红利开动隐没。为了在是非的商场竞争中脱颖而出，企业必须具备高期间壁垒和刚劲的着力上风，这就要求磋商者们锦上添花，在数字实验中探索和捕捉契机，齐备陆续改进和增长。
跟着数字期间的昌盛发展，国内一些企业开动剖析到数字实验驱动改进的要害性，尝试从“霸说念滋长”转向“深耕易耨”。连年来，以字节高出、百度、阿里巴巴、腾讯为代表的中邦原土互联网公司开启了A/B测试的“西学东渐”之路。其中，四肢互联网规模的杰出人物，字节高出不错说是A/B测试的“头号粉丝”。早在2012年建树之初，字节高出就在里面使用A/B测试，其旗下闻明短视频平台“抖音”的名字，恰是经过A/B测试和东说念主为判断详细考量的扫尾。“独乐乐不如众乐乐”，历经十年打磨，字节高出已到手将A/B测试家具化和生意化，并通过旗下的火山引擎DataTester向企业客户怒放。规章2023年6月，火山引擎的A/B测试平台DataTester已累计进行二百四十万余次A/B测试，日新增实验四千多个，同期运行实验五万多个，作事了好意思的、祥瑞银行、得到等上百家标杆客户。在字节高出的发射带动下，神策数据、百度、云眼、LeanCloud等平台接踵推出A/B测试作事。不错猜想，A/B测试将在中国商场阐明越来越要害的作用，为企业创造更大的生意价值。
A/B测试在不同业业的应用互联网巨头在A/B测试的普及进度中起到了引颈性作用。在目击实验的“威力”后，越来越多企业成为A/B测试的侍从者，A/B测试逐渐在电商、影视、通讯、金融、接头、游戏、软件等行业得到芜俚应用。
电商行业与其他行业不同，电商行业平时不存在“一刀切”的处置决策，对某个品牌灵验的特定策略可能对另一个品牌实足无效。因此，电商行业的A/B测试是一个详细性极强、需要清雅料理和快速反映的过程，它要求卖家深远了解我方的客户、家具和商场环境，以便制定最灵验的销售策略。
四肢国内最初的电子商务平台，京东通过智能店长器具向卖家提供A/B测试作事，以评估和优化其在线商店的用户体验和销售恶果（见图3）。借助智能店长，卖家不错自行缔造实验周期、分流占比等参数，对商品主图进行A/B测试，不雅察不同版块主图对销售转念的促进作用。事实诠释，选拔使用A/B测试的卖家获取了可不雅的报恩——主图实验通过数据驱动匡助卖家更灵验地利用流量，使搜索侧点击率平均升迁了2%—3%，A/B测试带来的生意效益可见一斑。
在快节律的会聚期间，企业相同使用A/B测试来对网站界面、推送内容等进行实验，以诱导越来越莫得耐性的访客。爱奇艺是中国高品性视频文娱作事提供者的代表，领有高出1.2亿会员。刻下，爱奇艺A/B测试实验系统仍是作事于公司多个业务线，真实齐备了“数据驱动业务”。
升迁用户使用时长是爱奇艺的要害主见之一，为了齐备这个主见，爱奇艺的家具团队在2021年对APP的电视剧频说念页进行了UI改版A/B测试。他们对探听过电视剧频说念页的用户画像进行分析，针对性地颐养了频说念页的UI交互算计打算（见图4）。测试扫尾自大，新版频说念页使东说念主均正片不雅看时长升迁了17.85%，确认新版频说念页在用户体验上显赫优于旧版频说念页，这为家具优化提供了要害的决策依据。
数字化转型参加全新阶段，通讯行业正积极抢抓新一轮策略机遇，力图在数字经济发展的“新蓝海”中勇立潮头。4G管家是中国迁徙为4G用户专门定制的迁徙端APP。为了提高APP的留存率和活跃度，家具部门建议了一个更新策划：将APP首页的业务案牍由“话费余额”修改为“话费账单”（见图5）。为了考据这项蜕变的合感性，他们领受A/B测试对两个版块的用户进行了行为对照实验。三周事后，后台数据明确自大：与原版比拟，实验版块的“话费账单”案牍导致中枢业务数据下跌近23%。这标明用户对实验版块案牍的接受度并不高。家具团队详细谈判了用户使用余额业务的情况以及这一业务的中枢价值，最终决定废弃这次蜕变。中国迁徙的A/B测试劝诫指示咱们：用户使用家具有固有的风尚和贯通，新想法的生效最佳照故人由“实验”磨砺。
A/B测试为何具有如斯大的威力，背后机理安在？A/B测试实质上是一种数字实验（digital experimentation），组织和策略规模围绕实验（experimentation）的研究为咱们剖析A/B测试的惊东说念主力量提供了要害表面视角。
开展实验对企业来说并非簇新事。早在1969年，西蒙（Simon）就建议测试和实验是企业研发过程中的灵验策略。此后，学者们探究了不同场景下不同类型的实验对企业改进、绩效等各方面的积极影响，包括对家具、生意时势、创业契机等的实验。这部分文件的中枢不雅点是，实验是企业产生新常识和应付表里部不确定性的一种要害策略。通过实验，企业不错测试不同的策略或假定，并基于数据和因果计议作出决策，这有助于企业更好地稳当表里部环境的变化、提高决策着力和质地。
实验之是以有这些功效，是因为它不错促进组织学习，学术界把这种类型的组织学习称为实验型学习（experimental learning）。具体来说，实验型学习指的是企业专门地创造对比条目来测试因果计议并产生新常识的过程。与劝诫学习（experiential learning）、贯通学习（cognitive learning）、替代学习（vicarious learning）等传统学习边幅比拟，实验型学习好像匡助企业快速、高效且低成土产货进行常识的获取、接管、整合和利用，因而好像更好地升迁企业在改进行为中的决策着力和决策质地。
实验型学习发生在企业的实验过程中。证据哈佛商学院斯蒂芬·汤姆克（Stefan Thomke）素养建议的实验迭代轮回模子（见图6），企业的实验一般包含四个阶段：算计打算（design）、构建（build）、运行（run）和分析（analyze）。在算计打算阶段，实验者明照实验的主见和主见，并进行实验构念念和算计打算。在构建阶段，实验者构建进行实验所需的原型或模子。在运行阶段，实验者在真实或模拟的环境中运行实验，并捕捉和采集计议数据。临了，在分析阶段，实验者分析和评估实验中采集到的数据，尝试剖析其中蕴含的因果计议。若是分析的扫尾令东说念主安详，则罢手实验，基于实验扫尾进行决策。不然，实验者将依据从实验中学习到的常识修订算计打算并重新迭代。
从实验中学习（learning by experimentation）是实验迭代轮回模子中不可或缺的一环，亦然A/B测试等数字实验妙技好像为企业创造刚劲价值的关节场所。通过开展实验、从实验中学习的迭代轮回，企业不错不断地获取新的常识和观念，并在此基础上进行进一步伐整和迭代，从而为企业改进提供陆续动能。
金瓶梅在线 A/B测试驱动数字改进的机制四肢一种以随即对照实验为底层逻辑、以数据驱动为中枢念念想的数字期间，A/B测试不错为企业带来诸多的自制，包括匡助企业升迁绩效、镌汰风险、优化用户体验、提高商场竞争力等。在数字化期间，A/B测试的要害性和影响力不断升迁，逐渐成为企业数字改进的关节驱能源。A/B测试是若何驱动企业数字改进的呢？本文回来了以下几项作用机制。
第一，激励数据驱动决策的后劲以促进改进。
在数字化期间，数据成为企业最为负责的资源之一。通过对数据的采集、处理、分析和利用，企业不错基于真实数据和用户反馈进行决策，而不是只是依赖于直观和劝诫。这有助于镌汰企业决策过程中的不确定性，提高决策的客不雅性和准确度。在A/B测试过程中，企业通过采集和分析多半的用户行为数据来了解不同家具决策或策略变化对家具绩效的影响，并最终证据从数据分析中获取的观念来优化数字家具。这种基于实验数据进行改进决策的时势不错匡助企业快速、客不雅、准确地磨砺假定，教养企业倾听用户的声息，有针对性地通过改进来处置用户的痛点，为用户创造更高的价值。
第二，镌汰实验成本以促进改进。
传统实验的开展平时需要消耗多半的资源和时辰，且伴跟着崇高的成本和刚劲的风险，因此，企业相同只可谨言慎行且细水长流地进行小限制和低频率的实验。这减速了企业通过实验获取新常识的速率和质地。与传统实验比拟，A/B测试极地面镌汰了实验成本，使得企业好像在相对较低的成本下评估新想法。一方面提高了企业对改进失败的容忍度和职工参与改进的积极性，饱读吹职工建议更多的改进想法进行实验；另一方面也促使企业更时常地进行测试和实验，以寻找最灵验的改进旅途，从而鼓舞了企业在数字改进过程中“小步快跑”、快速迭代，齐备高效改进。
第三，莳植试错迭代的实验文化以促进改进。
A/B测试不仅是灵验的实验妙技和决策器具，照旧企业改进文化的催化剂。具体而言，A/B测试强调主动试错和快速迭代的要害性，将实验的失败视作学习的契机而非成本，饱读吹职工不断建议和磨砺改进想法，并基于实验扫尾进行快速颐养和迭代。通过领受A/B测试，企业不错逐渐形成一种积极朝上、勤于探索、敢于冒险、敢于试错的实验文化。这种文化有助于鼓舞改进想法的不断表现，促进企业数字改进的昌盛发展。
说七说八，A/B测试不仅能通过数据驱动和科学实验的边幅匡助企业获取新的常识，还能塑造企业拥抱风险和容忍失败的改进文化，从而鼓舞企业不断迭代和优化数字家具，齐备陆续的改进和增长。
A/B测试可能存在的负面影响A/B测试不错灵验促进数字改进，但也可能带来一些负面的影响。
第一，A/B测试可能引发“数字克扣”这一生意伦理问题。
数字克扣指的是企业使用A/B测试来探寻优化家具绩效方针（如转念率、购买率、点击率）的策略时，可能会克扣用户的资源（时辰、资产、健康）。数字克扣快意在数字产业中芜俚存在，比如电商使用A/B测试来寻找促进用户非感性消费的策略，短视频App操纵A/B测试来研究把用户“黏在”App上陆续不断刷短视频的家具算计打算，游戏运营商通过A/B测试来寻找使用户游戏时辰更长、购买装备更多的游戏算计打算决策。
A/B测试的数字克扣性主要体当今两个方面。一方面，企业使用A/B测试的目的是判断哪些优化策略不错升迁家具的绩效方针，因而在实验过程中较少关注用户的利益，致使可能有益克扣用户，助推用户花更多的时辰和资产在企业的家具和作事上。另一方面，企业开展A/B测试及采集计议数据相同是在用户不知情的情况下进行的。A/B测试不仅匡助企业“打劫”了用户的资源，同期还滋扰了用户的数据隐讳。
第二，由于A/B测试不错快速、高效且低成土产货考据创意，企业职工可能建议多半未经三念念尔后行的创意来测试，这不仅会形成企业实验资源的极大浪费，同期也会导致创意数目高涨但质地下跌的问题。
第三，A/B测试的实验周期一般较短，平时在一成全一个月之间。如斯短的实验区间可能无法表征实验创意的永恒恶果。举例，A/B测试中发现修改“点击了解笃定”按钮的步地或情怀不错带来用户点击率的高涨，但该实验扫尾可能只是是因为用户认为这个新按钮的步地或情怀有簇新感。当簇新感褪去之后，点击率会回落，致使可能低于按钮修改前的水平。
第四，A/B测试只可匡助企业优化可斟酌的显性方针，无法实时捕捉隐性方针的变化，因而可能带来“移东补西”的情况。比如A/B测试发现加多告白弹窗的数目不错加多用户点击率，从而促进告白收入增长，但用户在使用过程中的体验感和安详度可能随之镌汰，这种负面影响是A/B测试难以告成斟酌的。
企业料理者灵验利用A/B测试的策略A/B测试以随即对照实验和大数据驱动为底层逻辑，为企业在数字期间通过快速改进齐备竞争上风带来了新的机遇。企业料理者该若何把执这个机遇呢？
料理者要念念考企业中对于改进的决策是否需要A/B测试的援助。若是这些决策比较简便和告成，罢职料理者和研发东说念主员的劝诫和直观就不错，不需要浪费东说念主力和物力进行A/B测试。若是企业中的改进决策需要A/B测试的维持，料理者要谈判若何构建A/B测试平台。
A/B测试平台的构建不错罢职策略料理中的“Build-Borrow-Buy”经典框架。若是企业有满盈的计议的资源和才气，不错谈判自建A/B测试平台（Build）。刻下字节高出、阿里巴巴、百度和腾讯等头部互联网企业使用的均是自建的A/B测试平台。若是企业不可自建A/B测试平台，不错谈判使用协作伙伴的A/B测试平台（Borrow）。比如逐日互动的B端客户在使用其推送作事的同期，也在免费使用其提供的A/B测试器具对本身数字家具进行实验。此外，企业也不错付费使用第三方的A/B测试平台（Buy）。刻下国内使用较为芜俚的第三方A/B测试平台包括字节高出旗下的火山引擎A/B测试平台以及神策数据的A/B测试平台。
构建A/B测试平台之后，料理者应给职工提供A/B测试的培训，让职工了解A/B测试的旨趣、经过和使用表率。更为要害的是，料理者要留意企业实验文化的营造，让A/B测试这种数据驱动决策的理念深远东说念主心。
料理者还需要缔造合理的料理机制来保证A/B测试的合理使用。一方面，需要开辟具体的规定来给A/B测试排优先级，保证企业的实验资源用在数字改进的“刀刃”上。另一方面，有必要开辟监督机制，在A/B测试上线之前评估生意伦理风险，对于有损用户权力的实验要坚定叫停，以保险企业和用户的永恒利益。
邹腾剑：浙江大学料理学院研究员
孙旭航：浙江大学料理学院硕士研究生
熊霏：浙江大学料理学院博士研究生
（第二作家孙旭航和第三作家熊霏在本文写稿中作出了同等孝敬，两位作家按照姓氏首字母排序。）
累赘裁剪：朱晶
来源：《清华料理讨论》2024年1-2月刊