AB实验驱动理性增长
1. 为什么要做AB实验
- 极致细致的测试：谷歌通过测试41种不同颜色的蓝色，选择了最有效的蓝色，每年因此多赚2亿美元。
- 性能提升：Bing通过10毫秒的性能改进，每年额外获得超过1亿美元的收入。
- 广泛的应用：全球各大公司如Google、Facebook、Airbnb等都在广泛应用AB实验。
2. AB实验的关键问题
- 统计学基础：随机抽样、置信区间、显著性水平、P值等。
- 案例分析：假设4位同学抽签决定谁扫地，通过计算小明抽12次未抽中的概率（3.2%），得出小明可能作弊。
- 错误类型：第一类错误（虚伪阳性）、第二类错误（虚伪阴性）、第三类错误（反向差异）。
3. AB实验如何落地
- 平台与工具：选择合适的AB实验平台，如腾讯、字节跳动等。
- 实验流程：设计实验、运行实验、数据分析、结果评估。
- 案例分析：腾讯新闻通过AB实验，视频规格广告收入增长22%，点击率提升约225%。
4. AB实验的应用案例
- ToB案例：线索智能评级引擎，通过AB实验提高高价值线索转化率。
- ToC案例：腾讯新闻通过调整推送策略，提升DAU增长0.27%，视频规格广告收入增加22%。
总结
AB实验是通过精细化测试和数据分析来优化产品和服务的关键手段，能够显著提升用户体验和业务效果。通过合理的设计和实施，AB实验能够帮助企业实现持续的增长和优化。
