在微觀層面（實戰(zhàn)方法論）通過6種轉(zhuǎn)化率分析模型提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率、用戶體驗; 大家如果能掌握好增長方法論和提升轉(zhuǎn)化的秘訣，就一定可以通過實現(xiàn)業(yè)務(wù)快速增長。

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以下為數(shù)極客CEO @謝榮生 在【起點學(xué)院公開課】演講實錄，編輯有修改：

1. 為什么轉(zhuǎn)化率越來越重要？

1.1 流量紅利漸失，競爭日益激烈

目前新平臺、新應(yīng)用發(fā)展起來的難度比十年前要難數(shù)十倍，主要有三方面的原因：

1. 增長率下降；
2. 流量集中于BAT等少數(shù)大平臺；
3. 同行競爭激烈。

根據(jù)CNNIC統(tǒng)計報告顯示：2006年 網(wǎng)民增長率為23.4%,2015年網(wǎng)民增長率為 6.1%，并且持續(xù)在下降。而在增量流量減少的同時，流量集中度在顯著提高，以BAT為核心的大型互聯(lián)網(wǎng)平臺占據(jù)了行業(yè)內(nèi)80%的流量。 每次互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用浪潮來臨時，全國都有數(shù)千家同類平臺進行競爭，經(jīng)過3－5年競爭落幕時，僅剩下排名前3的平臺脫穎而出，慘烈程度可想而知。

1.2 轉(zhuǎn)化率對于企業(yè)和產(chǎn)品經(jīng)理、運營人員的意義

轉(zhuǎn)化率是完成轉(zhuǎn)化目標的用戶占總體用戶的比例，注冊、下單、登錄、復(fù)購，都可以用轉(zhuǎn)化率進行量化，轉(zhuǎn)化率是互聯(lián)網(wǎng)平臺的增長的基石。高增長的平臺基本也是高轉(zhuǎn)化率的平臺，而增長水平影響了企業(yè)的市場占有率和價值，對于在企業(yè)中工作的從業(yè)人員來說，高增長的企業(yè)也會更快促進個人的成長，獲得更豐厚的回報。

2. 如何提升轉(zhuǎn)化率

提升轉(zhuǎn)化率是全員參與的行為，企業(yè)中的高管、中層、基層都必須掌握相應(yīng)的方法，我們可以通過三個層面共同探討如何提升轉(zhuǎn)化率實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長，這就是：取勢、明道、優(yōu)術(shù)。此六字出自老子所著《道德經(jīng)》，被李嘉誠先生題為長江商學(xué)院的校訓(xùn)：

• 取勢+明道=戰(zhàn)略
• 優(yōu)術(shù)=組織能力
• 企業(yè)成功=戰(zhàn)略*組織能力=（取勢+明道）*優(yōu)術(shù)

取勢，遠見也；明道，真知也；優(yōu)術(shù)，實效也。取勢為要，明道其次，優(yōu)術(shù)第三，以下我們從這三個層面詳細解讀具體的方法：

2.1 提升轉(zhuǎn)化率方法論之：取勢

“勢”往往無形，卻確定了方向；“取勢”重在順勢而為，順勢則事半功倍。也就是說，雷軍所說的成為風(fēng)口上的豬；以下方法論中的魚塘理論、機會井理論、PMF 幫助我們“取勢”。

（1）魚塘理論

市場規(guī)模是決定一家企業(yè)規(guī)模和最主要的指標之一，很多投資機構(gòu)只投資具有千億級以上規(guī)模市場中的企業(yè)，那么如何選擇適合自己的目標市場呢？

市場機會一般可以分成以下三類：

1. 大家都看得到，都可以夠得著
   比如：美食菜譜網(wǎng)站、寵物主人社交網(wǎng)站、活動聚會網(wǎng)站等，此類機會門檻低，競爭激烈。
2. 大家看得到，大多數(shù)人夠不著
   比如：發(fā)送火箭到火星、治愈癌癥的藥品、自動駕駛等，此類機會門檻高，需要有充足的準備。
3. 大家基本看不到，也夠不著，
   比如：護理機器人、可視化搜索引擎、終身電池等，此類機會比較長遠，大部份人看不到，目前還很難實現(xiàn)。

阿里集團創(chuàng)始人馬云曾經(jīng)說過：任何一次機遇的到來，都必將經(jīng)歷四個階段:“看不見”、“看不起”、“看不懂”、“來不及”。因此在選擇目標市場時，“看不見”和“看不起”的機會更容易進入，形成積累的過程中其他人“看不懂”，而完成積累后，大家已經(jīng)“來不及”。例如：曾經(jīng)的互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)，最近風(fēng)頭正勁的區(qū)塊鏈經(jīng)歷過大部份人“看不懂”的環(huán)節(jié)，如果你能通過深入研究“看懂”，也能從中找出適合你的目標市場和客群。

（2）機會井理論

可能你選擇的目標市場和客群的規(guī)模足夠大，但決定商機整體價值的還有一個重要的因素：你所提供的價值的深度。

Opportunity value= X(影響的人群數(shù)量)*Y(提供價值的深度)

如果你面向的客群小，但提從的價值深度足夠的話，整體價值也會得到極大的提高。作為后入者，不要刻意追求大市場，先集中提供一個最核心的價值，并且是最有深度的價值。

（3）PMF

如何衡量你的產(chǎn)品是否找到PMF？

“初創(chuàng)企業(yè)的生命周期可以分為兩部分：找到產(chǎn)品-市場匹配之前，和找到產(chǎn)品-市場匹配之后”——馬克·安德森（閱項目無數(shù)的著名連續(xù)創(chuàng)業(yè)家、風(fēng)險投資家、硅谷大神），產(chǎn)品-市場匹配(Product-market fit,PMF)，指的是你的產(chǎn)品是否有足夠的價值，但這不是由你自己決定的，關(guān)鍵在于是否得到市場和客戶的認可?！盎ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)99%創(chuàng)業(yè)失敗，只是因為沒有找準它”，我們可以通過這些問題和用戶數(shù)據(jù)指標兩種方式評價產(chǎn)品是否找到PMF。

通過問題或問卷來判斷：

• 你會把我們的產(chǎn)品薦給你的朋友嗎？
• 如果你不能繼續(xù)使用這個產(chǎn)品，你會有多失望？
• 有多少用戶在離開你的產(chǎn)品，有多快？

通過用戶數(shù)據(jù)標準來判斷，用戶級產(chǎn)品標準：

• 每周使用天數(shù)超過3天
• 新增日活躍用戶DAU超過100
• 30%新用戶次日留存
• 達到10萬用戶量

SaaS 產(chǎn)品標準：

• 5%付費轉(zhuǎn)化率
• LTV/CAC>3，即用戶終生價值/用戶獲取成本>3
• 月流失率<2%
• 月銷售流水達到10萬
• 用戶獲取成本的回本時間<12月

如何激發(fā)用戶的動機，吸引用戶并快速達到PMF？

Simon Sinek，在《START WITH WHY》書中說到“人們不會購買你所做的，他們購買的是你為什么這么做。 你只需要做什么來證明你的信仰”，他們認同你的“WHY”，其實他們也是為了滿足自己的信念。Apple公司的iphone銷售的好，不僅是因為他們做了一款更易用，更好看的手機，而是因為認同他們挑戰(zhàn)現(xiàn)有產(chǎn)品的現(xiàn)狀，Think differen的理念。

通過思考WHY，讓產(chǎn)品具備了?格化屬性，也形成了?個?戶天然的篩選器，與用戶精神?度共鳴，讓用戶發(fā)?內(nèi)?認同你的產(chǎn)品或服務(wù)，占據(jù)?智?地，建立持久的用戶忠誠度。

2.2 提升轉(zhuǎn)化率方法論之：明道

取勢務(wù)虛，明道求實，虛實結(jié)合，方可行事。道者，規(guī)律也。明道者，確定思路、尋求路徑。?通過 用戶決策模型、行為動機模型、北極星指標 可以幫助我們在追求提升轉(zhuǎn)化率的過程“明道”。

（1）用戶轉(zhuǎn)化模型

AARRR轉(zhuǎn)化漏斗和市場營銷學(xué)中的消費決策模型保持高度一致：獲客與用戶需求對應(yīng)，了解用戶如何找到我們; 激活與用戶收集信息的過程對應(yīng)，這個過程中用戶完成首次激活; 留存與評價方案對應(yīng)，對于好的體驗，用戶會留下來; 收入和決定購買對應(yīng)，當(dāng)用戶完成購買，平臺也獲得了收入; 用戶購買完成后有持續(xù)良好的體驗，則會導(dǎo)致產(chǎn)品的再傳播。

（2）行為動機模型Fogg’s Behavior Model

那么用戶是如何完成上述的激活、留存、交易轉(zhuǎn)化行為的呢？ 我們需要了解行為背后的原因是哪些？ 斯坦福大學(xué)的Fogg提出的行為模型(B＝MAT)顯示，三個要素必須在同一時刻收斂才能發(fā)生行為：動機，能力和觸發(fā)器。當(dāng)行為沒有發(fā)生時，這三個元素中至少有一個缺失。當(dāng)動機高時，人們可接受的行為難度也比較高，動機低時，行為難度相應(yīng)較低，因此在產(chǎn)品設(shè)計觸發(fā)機制時，需要考慮到這幾個因素的影響，好的產(chǎn)品擁有足夠低的行為門檻。

小結(jié)：市場營銷學(xué)的消費決策模型，讓我們明確每個階段的目標; 動機行為學(xué)模型(FBM)，指導(dǎo)我們不斷提升動機; 產(chǎn)品化的實現(xiàn)漏斗(AARRR)，知道每一步要做什么。它們不是孤立的，他們的終極目標，都是讓用戶產(chǎn)生購買行為。三個模型結(jié)合起來，分別是why，how，what。

（3）北極星指標

① AHa moment

AHa moment也叫頓悟時刻，在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中的AHa moment指的是影響用戶留存的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化行為，F(xiàn)acebook、Twitter等公司的AHa moment如下圖：

這些量化指標不能完美的代表你所有的?戶，僅簡單的代表?多數(shù)用戶，在發(fā)?某個數(shù)量的?戶為后，真正體會到產(chǎn)品價值的那個時刻，有些?戶進?狀態(tài)的速度快，有些速度慢。（如同有些?慢熱，有些??點就燃），AHa moment 應(yīng)該是?個具體的，可量化的，?且是在轉(zhuǎn)化漏?中偏早期的行為/體驗。

那么，如何量化你產(chǎn)品的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化行為呢？

以互聯(lián)網(wǎng)理財平臺為例：行為與留存交集的最大化，就是關(guān)鍵轉(zhuǎn)化行為。

② 北極星指標

“North Star Metric” 北極星指標，又叫做“OMTM” One metric that matters, 唯一重要的指標。之所以叫北極星指標，是因為這個指標一旦確立，就像北極星一樣，高高閃耀在天空中，指引著公司全體人員，向著同一個方向邁進。北極星指標是一個輸出性指標，遲滯性指標，只能代表業(yè)務(wù)的某一個維度，不為其它指標間的相互犧牲所負責(zé)。

如何選擇北極星指標：

• 什么樣的一個指標是公司所有人都為之努力的？
• 所有的策略規(guī)劃都是為了提升那個指標？
• 這個指標一定是與你所提供的價值相關(guān)聯(lián)的
• 是不是所有人都能理解這個指標的含義？
• 不要輕易的放棄和更改這個指標，一定要堅持一段時間

一個企業(yè)的健康運行是受多個維度的指標所影響的，每個維度都會對應(yīng)一個關(guān)鍵指標，至少每個產(chǎn)品應(yīng)該包含以下三類:留存度 (Breadth of retention)、產(chǎn)品互動性 (Depth of engagement)、商業(yè)化 (Monetization)。

③ 從AHa moment到北極星指標

AHa moment 關(guān)鍵轉(zhuǎn)化行為就是北極星指標的輸入性指標，如果用戶體會到A-HA moment, 那么它一定能提升你的北極星指標，盡快推動用戶體驗到A-HA moment，讓他們對你的產(chǎn)品上癮。

2.3 提升轉(zhuǎn)化率方法論之：優(yōu)術(shù)

“術(shù)”是能力，能力是知識、方法、策略和經(jīng)驗的集合體，很多企業(yè)在勢和道方面有優(yōu)勢，但最后失敗在術(shù)的層面，“術(shù)”是可解決實際問題的流程和策略，是可以提高效果和效率的技巧。?漏斗分析、微轉(zhuǎn)化分析等6種轉(zhuǎn)化率提升秘訣幫助我們“優(yōu)術(shù)”。

（1）基礎(chǔ)分析方法

① 細分分析

細分分析是一切分析方法的本源，因為單一維度下的指標數(shù)據(jù)的信息價值很低，細分幾乎幫助我們解決所有問題。比如轉(zhuǎn)化漏斗，實際上就是把轉(zhuǎn)化過程按照步驟進行細分。所謂下鉆，就是在分析指標的變化時，按一定的維度不斷的分解。比如，按地區(qū)維度，從大區(qū)到省份，從省份到城市，從省市到區(qū)。所謂上卷就是反過來。隨著維度的下鉆和上卷，數(shù)據(jù)會不斷細分和匯總，在這個過程中，我們往往能找到問題的根源。

流量渠道的分析和評估也需要大量用到維度交叉細分的方法，比如我們將渠道的數(shù)量和質(zhì)量交叉分析，就能找出優(yōu)質(zhì)渠道。第一象限? 渠道質(zhì)量又高流量又大，應(yīng)該繼續(xù)保持渠道的投放策略和投放力度; 第二象限 渠道的質(zhì)量比較高但流量比較小。應(yīng)該加大渠道的投放，并持續(xù)關(guān)注渠道質(zhì)量變化; 第三象限 這個象限里渠道質(zhì)量又差，帶來流量又小，應(yīng)該謹慎調(diào)整逐步優(yōu)化掉這個渠道; 第四象限 渠道質(zhì)量比較差，但是流量較大，應(yīng)該分析渠道數(shù)據(jù)做更精準的投放，提高渠道質(zhì)量。

② 對比分析法

對比分析法，是將兩個相互聯(lián)系的指標數(shù)據(jù)進行比較，從數(shù)量上展示和說明研究對象的規(guī)模大小、水平高低、速度快慢等相對數(shù)值，通過相同維度下的指標對比，發(fā)現(xiàn)和找出業(yè)務(wù)在不同階段的問題。

對比分析的方法：

1）對比類型包括絕對數(shù)對比與相對數(shù)對比，兩種數(shù)據(jù)需要結(jié)合起來進行對比。

2）對比標準分為以下4種：

• 時間標準：同比、環(huán)比、定基比。通過這三種方式，可以分析業(yè)務(wù)增長水平、速度等信息。
• 空間標準：分為三類：與相似空間比較、與領(lǐng)先空間比較、與擴大空間比較
• 經(jīng)驗或理論標準：例如，恩格爾系數(shù)、活躍度;
• 計劃完成標準：例如：KPI。

3）對比分析原則：

• 指標的內(nèi)涵和外延可比
• 指標的時間范圍可比
• 指標的計算方法可比;
• 總體性質(zhì)可比。

③ 聚類分析

聚類分析就是根據(jù)事物彼此不同的屬性進行辨認，將具有相似屬性的事物聚為一類，使得同一類的事物具有高度的相似性。聚類分析具有簡單、直觀的特征聚類分析在網(wǎng)站分析的應(yīng)用：用戶分群、用戶標簽法; 來源聚類主要包括渠道、關(guān)鍵詞等; 頁面聚類，相似/相關(guān)頁面分組法，例如：在頁面分析中，經(jīng)常存在帶?參數(shù)的頁面，比如：資訊詳情頁面、商品頁面、店鋪頁面等，都是屬于同一類頁面

3. 提升轉(zhuǎn)化率的六大秘訣

3.1 轉(zhuǎn)化率提升法則

轉(zhuǎn)化率的提升是一個持續(xù)和長期的過程，在某個階段通過數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化方法提升指標，但經(jīng)過一段時間后，因為環(huán)境的變化、用戶習(xí)慣的變化等各種原因，有些方法和措施需要進行調(diào)整才能持續(xù)保持高轉(zhuǎn)化率。因此，我們需要掌握轉(zhuǎn)化率提升的閉環(huán)，持續(xù)進行改進。

轉(zhuǎn)化率提升的過程就像飛機起飛的過程一樣，動力就是用戶感知的好處(動機)減去感知的成本(行為難度)，而良好的用戶體驗(觸發(fā)機制)能讓轉(zhuǎn)化率提升更快。 我們所有的分析方法都是為了優(yōu)化這個等式：提升體驗、降低門檻。

3.2 漏斗分析法

轉(zhuǎn)化分析常用的工具是轉(zhuǎn)化漏斗，簡稱漏斗（funnel）。新用戶在注冊流程中不斷流失，最終形成一個類似漏斗的形狀。用戶行為數(shù)據(jù)分析的過程中，我們不僅看最終的轉(zhuǎn)化率，也關(guān)心轉(zhuǎn)化的每一步的轉(zhuǎn)化率。

（1）如何科學(xué)地構(gòu)建漏斗

以往我們會通過產(chǎn)品和運營的經(jīng)驗去構(gòu)建漏斗，但這個漏斗是否具有代表性，優(yōu)化這個漏斗對于整體轉(zhuǎn)化率的提升有多大作用，心里沒有底氣，這時我們可以通過用戶流向分析去了解用戶的主流路徑。

圖：用戶流向分析

用戶流向分析，非常直觀，但需要分析人員有一定的經(jīng)驗和判斷能力。為了解決這個問題，數(shù)極客研發(fā)了智能路徑分析功能，只需要選擇轉(zhuǎn)化目標后，一鍵就能分析出用戶轉(zhuǎn)化的主流路徑。將創(chuàng)建漏斗的效率縮短到了幾秒鐘。

圖：智能轉(zhuǎn)化分析

（2）漏斗對比分析法

轉(zhuǎn)化分析僅用普通的漏斗是不夠的，需要分析影響轉(zhuǎn)化的細節(jié)因素，能否進行細分和對比分析非常關(guān)鍵。例如：轉(zhuǎn)化漏斗按用戶來源渠道對比，可以掌握不同渠道的轉(zhuǎn)化差異用于優(yōu)化渠道; 而按用戶設(shè)備對比，則可以了解不同設(shè)備的用戶的轉(zhuǎn)化差異(例如：一款價格較高的產(chǎn)品，從下單到支付轉(zhuǎn)化率，使用iphone的用戶比android的用戶明顯要高)。

圖：漏斗對比分析

（3）漏斗與用戶流向結(jié)合分析法

一般的轉(zhuǎn)化漏斗只有主干流程，而沒有每個步驟流入流出的詳細信息，當(dāng)我們在分析用戶注冊轉(zhuǎn)化時，如果能知道沒有轉(zhuǎn)化到下一步的用戶去了哪，我們就能更有效的規(guī)劃好用戶的轉(zhuǎn)化路徑。例如下圖中的轉(zhuǎn)化路徑，沒有進入第二步的用戶，有88%是直接離開了，而還有10%的用戶是注冊用戶選擇直接登錄，只有2％的用戶繞過了落地頁去網(wǎng)站首頁了; 而沒有從第二步轉(zhuǎn)化至第三步的用戶100％都離開了。這是比較典型的封閉式落地頁，因此只需要優(yōu)化第三步的轉(zhuǎn)化率即可提升整體轉(zhuǎn)化率。

3.3 微轉(zhuǎn)化分析法

很多行為分析產(chǎn)品只能分析到功能層級和事件層級的轉(zhuǎn)化，但在用戶交互細節(jié)分析方面存在嚴重的缺失， 比如：在上圖的漏斗中我們分析出最后一步是影響轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵，但最后一步是注冊表單，因此對于填寫表單的細節(jié)行為分析就至關(guān)重要， 這種行為我們稱為微轉(zhuǎn)化。

例如：填寫表單所花費的時長，填寫但沒有提交表單的用戶在填哪個字段時流失，表單字段空白率等表單填寫行為。

圖：表單填寫轉(zhuǎn)化漏斗

圖：表單填寫時長

通過上述表單填寫的微轉(zhuǎn)化分析，用戶從開始填寫到注冊成功轉(zhuǎn)化率達85％，而流量到填寫只有8%，可以得出影響轉(zhuǎn)化的最大泄漏點就是填寫率，那么如何提高填寫率就是我們提升注冊轉(zhuǎn)化的核心。有效的內(nèi)容和精準的渠道是影響填寫的核心因素，渠道因素我們在獲客分析中已經(jīng)講過，這就引出我們微轉(zhuǎn)化分析的第4種工具：用戶注意力分析。

3.4 熱力圖分析法

用戶在頁面上的點擊、瀏覽、在頁面元素上的停留時長、滾動屏幕等用戶與頁面內(nèi)容的交互行為，這些都代表用戶對產(chǎn)品要展示的信息的關(guān)注程度，是否能吸引用戶的眼球。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可以可視化，那么行為數(shù)據(jù)如何可視化呢？? 數(shù)極客把上述行為轉(zhuǎn)化成了分屏觸達率熱圖、鏈接點擊圖、頁面點擊圖、瀏覽熱圖、注意力熱圖這5種熱圖，通過5種熱圖的交叉分析，可以有效的分析出用戶最關(guān)注的內(nèi)容。

圖：注意力熱圖

只有能掌握微轉(zhuǎn)化的交互行為分析，才能更有效的提高轉(zhuǎn)化率。而一切不能有效提高平臺轉(zhuǎn)化率的分析工具都在浪費企業(yè)的人力和時間資源，這也是眾多企業(yè)沒有從用戶行為分析中獲益的根本原因。

3.5 定性分析法

用戶體驗是企業(yè)的頭等大事，在產(chǎn)品設(shè)計、用戶研究、研發(fā)、運營、營銷、客戶服務(wù)等眾多環(huán)節(jié)，都需要掌握用戶的真實體驗過程。但如何優(yōu)化用戶體驗向來是內(nèi)部爭議較多，主要原因還是通過定量數(shù)據(jù)分析難以具體和形象的描述。通過行為分析分現(xiàn)異常用戶行為時，能否重現(xiàn)用戶使用你的產(chǎn)品時的具體場景，這對于優(yōu)化產(chǎn)品的體驗至關(guān)重要。

以前我在淘寶時，用戶體驗部門會通過邀請用戶到公司進行訪談，做可用性實驗的方式來進行體驗優(yōu)化，但這種方式需要化費比較多的時間和費用投入，樣本不一定具有代表性。為了解決這個難題，數(shù)極客研發(fā)了用戶行為錄屏工具，無需邀請用戶到公司實地錄制節(jié)省成本，直觀高效的以視頻形式還原用戶的真實操作，使得企業(yè)各崗位均能掌握用戶體驗一手信息，幫助產(chǎn)品研發(fā)提高用戶體驗。

圖：用戶行為錄屏播放界面

3.6 A/B測試

（1）什么是A/B 測試？

A/B 測試是一種通過數(shù)據(jù)分析科學(xué)優(yōu)化產(chǎn)品的方法，為同一個優(yōu)化目標制定兩個或多個方案，隨機選擇兩部分用戶，讓一部分用戶使用 A 方案，另一部分用戶使用 B 方案，統(tǒng)計并對比不同方案的點擊率、轉(zhuǎn)化率、活躍留存等指標，找到最優(yōu)的產(chǎn)品決策方案。在精益創(chuàng)業(yè)思想中，不要做一個大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西?？焖衮炞C，如何驗證的？主要方法就是A/B測試。

需要注意的是，A/B 測試 不是簡單的對比測試，國內(nèi)99%的企業(yè)都會誤認為僅僅是對比測試，通過簡單的比例指標，選擇表現(xiàn)較好的一組方法上線后，發(fā)現(xiàn)這一組方法反而導(dǎo)致了整體指標的下降。 原因就是A/B 測試的方法不正確，沒有使用統(tǒng)計學(xué)的方法從流量的隨機分配到測試結(jié)果進行科學(xué)的解讀。

（2）A/B測試的價值

• 避免風(fēng)險： “后驗”主義產(chǎn)品驗證，如未達到預(yù)期，回滾導(dǎo)致開發(fā)成本高，客戶流失風(fēng)險高；
• 科學(xué)決策：大部分產(chǎn)品經(jīng)理依靠直覺去決策，但實際情況是我們想的不一定是用戶想的；再厲害的PM也跑不過一半的A/B測試；
• 低成本高效：傳統(tǒng)的開發(fā)流程，上線需要排期，開發(fā)迭代效率低，AB測試不需要發(fā)版，直接可以快速驗證方案。

（3）A/B測試的應(yīng)用場景

• 新頁面能否提升停留時間，提升關(guān)鍵行為的轉(zhuǎn)化率？
• button樣式調(diào)整，能否帶來更多的點擊，提升轉(zhuǎn)化率？
• 新流程是否流暢，比舊流程更好的用戶體驗？
• 新算法是否能有效提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率？

（4）如何做好A/B測試

• 制定清晰的測試計劃(時間、數(shù)量、目標、成功標準)
• 定義可衡量的轉(zhuǎn)化標準
• 找出測試元素、發(fā)布測試方案、分配流量
• 跟蹤數(shù)據(jù)表現(xiàn)，調(diào)整測試要素，找到最優(yōu)方案
• 持續(xù)改進

不應(yīng)犯的錯誤：

• 無清晰測試計劃
• 流量太少、分配不一致、時間太長
• 缺乏監(jiān)測
• 沒有評價標準

總結(jié)

在宏觀層面(戰(zhàn)略和規(guī)劃)通過增長方法論中的魚塘理論、機會井理論幫助規(guī)劃企業(yè)的目標市場、客戶群體，明確企業(yè)提供的核心價值深度，用AARRR、消費決策模型、行為動機模型完成PMF(產(chǎn)品-市場匹配)，找出Aha moment(留存關(guān)鍵行為) 快速轉(zhuǎn)化為北極星指標;。

在微觀層面（實戰(zhàn)方法論）通過6種轉(zhuǎn)化率分析模型 提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率、用戶體驗; 大家如果能掌握好增長方法論和提升轉(zhuǎn)化的秘訣，就一定可以通過實現(xiàn)業(yè)務(wù)快速增長。

作者：謝榮生 ，數(shù)極客CEO。對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)MBA，擁有16年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)成功經(jīng)驗。曾任國美金融創(chuàng)始團隊成員&產(chǎn)品總監(jiān)、百合網(wǎng)婚禮聯(lián)合創(chuàng)始人，先后負責(zé)產(chǎn)品、運營、營銷團隊；曾任淘寶網(wǎng)高級產(chǎn)品經(jīng)理，負責(zé)淘寶千億級交易產(chǎn)品（家具、生活服務(wù)）；曾幫助多家知名平臺成功實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長。

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