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    中酒颐和上市 降低实验的实施难度

    作者:  来源:  时间:2024-04-07 11:36:48  阅读:

    除了影响力和成功概率,易实施性也是评估实验价值的重要指标。资源总是有限的,我们需要以最小的成本,最快地验证实验效果。最好的方法就是通过 MVP 的方式与最低成本去验证实验假设。

    1. MVP(最小可行产品)策略的应用

    MVP的核心思想是用最低成本快速开发原型,尽早与用户见面,通过获取用户反馈来验证产品假设,进而不断迭代优化。

    这种策略也非常适用于增长实验的设计。设计增长实验 MVP 的时候,你要去考虑2个问题:

    1)如何用最小资源快速验证假设

    如果实验假设可以仅通过数据分析就证明或者证伪,那这个其实也是增长实验的MVP,你甚至不需要去开发这个实验,只是通过数据就证明或者证伪了,这也是非常好的结果。

    如果无法通过数据分析直接验证,是否有可能不用做完整的版本,而是开发一个小版本,就足以验证假设是对的还是错的?

    2) MVP实验是否能提供可信的决策参考

    我们需要的是有效的结果和洞察,所以不能把实验的版本过分简化,导致最终的结论不完整,无法证实或证伪实验想法,那这就不是一个可信的增长实验MVP。

    2. 个人化注册流程的MVP设计案例

    实验假设是不同的用户画像需求不同,需要设计个人化的流程可以更好地满足需求,提升成功注册转化率。

    针对这样的实验假设, 如果贸然开发一整套个性化方案,会发现工程资源投入、设计资源投入、数据资源投入都是非常高的,那增长实验的容易程度的得分就会非常低。

    所以,不妨想办法把它转化成一个轻量级MVP。比如只选 25 岁左右的女性,只针对这种人群来做个人化的注册流程, 然后对该人群进行小流量AB测试,验证效果。

    如此一来实验资源投入会大大降低,如果提升明显,再扩大实验规模。

    3. 无限滚屏功能的反面案例

    艾奇是美国的一家创意手工电商平台,他们的产品团队花了半年时间开发出了无限滚屏功能,上线后发现各项指标非但没有提升,反而出现下降。整个团队灰心丧气,最终只能回滚到老版本。

    再来一次的话,他们应该怎么做呢?其实可以通过 MVP 方案测试,比如将原本只展示 50 个商品的页面,变成展示 100 个,通过这样的方式去验证是不是更多的商品能够提升用户的购买转化。

    所以,更高效的做法是:先小范围试错,观察数据表现,成功后再迭代,而不是一口气追求完美 。

    从0到1快速验证,从1到100再反复打磨,这是一条极大提升实验成功概率和投入产出比的有效途径。

    4. Facebook通过MVP快速验证实验假设

    事实上,很多优秀的产品在实验设计上已经形成了一套成熟的方法论。以Facebook的增长实验流程为例,从想法提出到正式上线,每个阶段都经过了缜密的数据验证:

    1. 通过各类分析初步验证想法可行性,排除不靠谱的想法
    2. 快速开发一个MVP进行小流量AB测试
    3. 根据实验结果迭代优化原型
    4. 扩大实验流量,进一步验证效果
    5. 评估是否达到全量发布的标准

    这套流程能最大限度降低实验风险,确保每一个新功能都能经受住市场检验,避免盲目开发。