用户|A/B测试增长实战( 四 )_

运营精心设计挑出了最满意四组文案。
这时他犯了难，如果开ab实验呢就需要一周，耽误事，而且用户量也不大，能回收的数据也不多影响实验效果靠人经验拍决策质量最不稳定，因此我们就推荐他智能化实验完美地解决了这个问题。
实验开启后无需操作和关注数据，abcd四组文案在每一次下发后都会实时收集反馈，自动根据上一轮的结果决定下一轮发什么，效果好的就加大流量效果差的就干掉，中规中矩的就给一少量流量留用观察，轮过几轮的循环推送，最终从均分，变成了绝大多数流量分给B和D脱颖而出并且旗鼓相当，A文案惨遭淘汰。最终效果相比均分，ctr提升9.2%，一定程度上实现了千人千面。
一旦实验增多，人力无法协调，智能动态调优实验就是一个解放人力的好方案。
实验上线后，如何解读实验结果呢？目前结果如何，谁好谁坏好多少，哪一天出结果？

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例如，今天广州市的用户，在不同版本之间的转化率表现是怎么样的，方便我们更快速决策，知道我实验整体的结果和ROI，让我们的决策链更清晰完整。
实现以上实验想法的一站式全栈多场景实验平台，他具有哪些能力呢？

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线上有多端的触点，多端sdk用来上报用户行为数据，根据实验的需要也可以从客户端或服务端实现分流，用以满足不同场景做实验的需求。
同时还需要有正交和互斥分流来保证分流的科学性。
说完分流，在不同的场景做实验，想要快速上线。编程实验、可视化实验、多链接实验、推送实验等都是能帮助产品和运营减少成本，快速上线实验的场景实验模板。
接着实验上线后，科学易懂的实验报告帮助解读实验数据，为业务做决策参考。
但是，A/B测试只是一个小流量的测试，产品推广到全量用户很有可能会产生性能崩溃、产品功能bug等问题。
Feature Flag智能发布可以帮助从小流量A/B测试验证成功的结果，丝滑稳定地过渡到全量用户中，为我们的产品迭代保驾护航。
综上，A/B测试有这些核心价值：

业务创新：通过持续的功能优化打磨，累积创新效果，逐步形成迄今最优的产品形态。
降本增效：降低试错成本，降低技术资源投入。例如UI交互优化，可直接通过可视化实验，无需申请研发资源，快速上线。
收益提升：优化产品购买流程/文案可直接带来可观的经济收益。
管理提效：业务部门精准衡量新策略/功能，对大盘整体的业绩贡献度，为管理层向上汇报提供准确的数据依据和科学度量。

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我们总结了一个增长实践的地图。

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火山引擎在产品运营方面是如何实现增长的呢？
从顶层目标【提升app活跃】进行拆解，得到提升主动自然访问和被动运营访问两个路径，自然访问通过完善产品功能体验，加强福利权益，创意互动等去支撑自然访问的提升，运营访就涉及精细化触达，通过触点，内容和策略的管理来实现提升被动打开的次数。
再通过不同的策略以及方法论，实现roi和规模的最大化，
这些其实都离不开强大的数据基座能力、数据分析，增长策略（包含ab测试），以及建模能力。
从下至上，达到提升活跃的最终目的。
我们的初心和愿景均是鼓励大胆创新，通过严谨的逻辑和工具小心求证，方能收获增长。