揭开A/B测试的神秘面纱：让我们一起探讨其背后的故事及应用程序场景。
何为A/B测试？它是如何影响企业的成长与转型？本文将带您深入了解几个应用实例，揭示如何在团队中有效推进A/B测试。
在当今这个科技巨头层出不穷的时代，一个名叫字节反弹的巨擘正在迅速崛起，它的价值已经达到惊人的750亿美元。这一令人瞩目的成就背后，正是依靠A/B测试推动的科学成长。字节反弹是一家非常实验性的公司，通过不断的A/B测试实现飞速发展。
说到标题产品，A/B测试可谓是家常便饭。公司的创始团队深知这一点，他们并没有采用传统的头脑风暴或投票方式来确定产品的名称，而是运用数据思维，通过科学实验来确定。他们对App Store上的各种列表进行了深入研究，并根据不同的命名风格进行分类分析。最终发现，朗朗上口的口语效果最佳。
不仅如此，他们还通过A/B测试识别了发布通道的先验效应，将相似的通道分别进行测试。通过计算核心数据指标，如用户下载量和各频道的活跃度，最终确定了最佳方案。这就是A/B测试的魅力所在，它通过数据说话，帮助产品实现优化。
在更为成熟的A/B测试企业中，测试版本可能不仅限于A和B。可能会有ABC测试、ABCD测试，甚至ABCDE测试。而在某些特殊情况下，甚至会出现AAB测试。为了确保整个AB测试系统的准确性，需要建立两个对照组，这就是AAB测试的魅力所在。
结合开放数据和深入的行业调查，我们发现公司的市场价值与AB测试频率呈正相关。诸如谷歌这样的巨头，每周都会进行大量的A/B测试，包括复杂的推荐算法测试和相对简单的测试。而国内的一线互联网公司，如BAT等，每周也会进行数百次的A/B测试。
我们合作的公司来自各行各业，如互联网金融、电子商务等。他们选择与我们Testin合作，将A/B测试服务迅速应用到业务中。例如，互联网金融用户在使用我们的云A/B测试服务后，测试频率大大提高，每周都能进行大约30次实验。虽然并非每次实验都能达到预期效果，但大约三分之一的产品构思能够显著提高转化率，这就是A/B测试的魔力所在。
微软Bing搜索引擎的AB测试增长曲线也显示了其重要性。从2008年到2015年，Bing的AB测试实验频率不断增长，尤其是其移动终端的AB测试频率更是迅猛增长。这充分证明了Bing对AB测试的重视和实施力度。
那么，在移动应用中，A/B测试主要应用于哪些场景呢？主要包括应用程序、着陆页面、后端算法和小程序等。在不同的场景中，AB测试的重点不同，但核心目标始终是围绕业务的增长。让我们共同期待更多企业通过A/B测试实现飞速发展！为了提高商店中包或道具的支付率，首先需提高商店入口处的点击率。为此，他们设计了一系列商店入口方案，并通过A/B测试来验证哪种方案最能吸引用户的注意力，从而提高点击率。
在验证过程中，他们对不同地域的用户群体进行了有针对性的测试，如日本、中国、韩国等。他们推出了多个测试版本的商店入口，数量达到了7-8个。经过A/B测试，整体点击率提高了约80%。
这种策略在互联网金融行业尤为常见。他们尝试更改签入按钮的文本，将其从“签入”改为“签到赚钱”，以提高用户的保留率。经过A/B测试，新版本的签入时间比原始版本高出4.17%。测试结果显示，新版本在统计学上显著优于旧版本。
在测试过程中，他们利用了TestinAB测试的可视化功能，轻松修改相关元素属性，实现控制功能，无需开发人员的参与。虽然A/B测试需要投入成本，如开发多个版本、构建测试平台等，但投入产出比至关重要。只有当产品决策影响大且方案选择困难时，AB测试的价值才能得到最大化体现。
对于那些影响小或容易决策的功能增加，AB测试的优先级可能不高。对于那些对产品有重大影响且难以抉择的方案，AB测试是不可或缺的。例如，当面临激烈的竞争和逐渐消失的流量红利时，通过AB测试找到数据驱动的增长路径变得尤为重要。与欧美增长型团队相比，他们更加强调AB测试的重要性，并注重投入产出比。尽管自主研发在可控性和业务耦合方面有一定优势，但对于一般企业来说，使用第三方工具如TestinAB测试服务可能是更经济的选择。
在实际操作中，需要注意并非所有实验都会显著影响指标的增长。即使某些实验未能产生显著效果，也不应灰心。实验失败是常态，重要的是增加测试频率并持续尝试。在此，分享了企业AB测试的成熟度模型，将其分为开始阶段、成长阶段、成熟阶段和大规模应用阶段。每个阶段的标志是每周能进行的AB测试数量。在初始阶段，可能每周只能进行0-1次AB测试，但随着经验的积累和技术的提升，这一数字会逐渐增长。关键是要找到适合团队的实验方法并持续尝试，才能找到有效的增长方式。从实验评价体系的发展视角来看，虽然已经确定了诸如转化率等基础指标，但尚未形成一个完整的体系。这涉及到一个重要的转变——从单一的指标体系逐步走向多维度的系统跟踪，这对产品的影响是深远的。
我们正处于一个不断进化的第三阶段，在这个阶段，每周都要进行3至10次的测试。AB测试已经成为产品迭代不可或缺的一部分，对高级功能的需求也日益显现，例如可视化AB测试和后端AB测试，以满足多样化的测试需求。
当我们谈论成熟和大规模应用阶段时，有一个名词值得关注——OEC。它可以被理解为综合评价指标，也可以视为一个综合多种单项指标的加权平均值。OEC的设置对整个组织的绩效发展具有导向作用。
接下来，我想探讨一下设计典型的AB测试系统所必需的能力和特性。
本篇文章的核心在于探讨分层业务分割机制的需求。如果没有这种机制，我们将面临诸多局限。采用分层的流量划分机制可以很好地满足不同业务或场景、不同产品模块之间的AB测试需求，实现精准测试，促进产品的持续优化。
作者陈冠成，现任睾丸副主席及睾丸A/B检测业务负责人，国际知名的大数据专家PerSte.om教授，已经发表了6篇关于大数据的国际论文并持有8项国际专利。他为Atlas和EnjoyableWealth等公司建立了一套AB测试驱动的增长数据系统，为行业树立了新的标杆。
在这个数据驱动的时代，一个完善的实验评价体系和AB测试系统是产品优化和迭代不可或缺的工具。从单一指标到多维度的系统跟踪，再到满足各种需求的AB测试特性，都是推动产品不断前进的关键要素。陈冠成及其团队的工作为我们指明了方向，期待未来更多创新和突破。
