運(yùn)營實(shí)戰(zhàn)，我做AB Test遇到的坑

專業(yè)成就職業(yè)

大家好，我是策略產(chǎn)品經(jīng)理夏唬人。

AB測試，是產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)常用于對新老方案上線后的效果進(jìn)行對比的方法，核心目的在于通過AB測試能夠增加需求上線后能夠給平臺帶來正向收益的確定性，

頁面功能的改動(dòng)，需要進(jìn)行AB測試，來觀測用戶對新老功能的使用情況；

策略邏輯的改動(dòng)，需要進(jìn)行AB測試，來觀測流量在不同邏輯下的轉(zhuǎn)化和收益。

總之，AB測試目前已經(jīng)成為了一種大家公認(rèn)的通過數(shù)據(jù)對比，來決策新方案是否上線的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。

但是，我看到一種現(xiàn)象就是，大多數(shù)產(chǎn)品經(jīng)理都是為了做AB ，而做AB。其中涉及到幾個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，稍有不慎就會(huì)入坑。

01 隨意進(jìn)行流量設(shè)置

AB實(shí)驗(yàn)流量的控制是很多產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)忽視的一個(gè)環(huán)節(jié)。先看一個(gè)我經(jīng)歷過的案例。

我記得剛?cè)ニ阉鲌F(tuán)隊(duì)的時(shí)候，有個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理在線上跑了一個(gè)搜索策略優(yōu)化的AB實(shí)驗(yàn)，按照預(yù)期，新策略肯定要比老策略好。

但是她面臨的問題是，一個(gè)AB實(shí)驗(yàn)做了半年了，因?yàn)锳B結(jié)果數(shù)據(jù)經(jīng)常波動(dòng)，導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)結(jié)果很難敲定下來。

也就是有的時(shí)候是實(shí)驗(yàn)組比對照組好，有的時(shí)候是實(shí)驗(yàn)組比對照組差，很難體現(xiàn)出趨勢性。

后來，我看了看他們做的AB方案，發(fā)現(xiàn)了問題所在。

他們給這個(gè)AB Test分了兩個(gè)組，實(shí)驗(yàn)組和對照組。因?yàn)閾?dān)心新策略的影響面太大，因此給新策略，也就是實(shí)驗(yàn)組分了10%的流量，然后直接用這10%的流量，與剩下90%的流量來進(jìn)行AB實(shí)驗(yàn)。

此時(shí)，問題在哪，我估計(jì)大家也看出來了。

AB Test，為了盡量保證結(jié)果的可信，最基本的給到每個(gè)BUCKET（桶，組的概念）的流量是一樣大小的。

就拿這個(gè)實(shí)驗(yàn)來說，考慮降低新策略的影響范圍沒錯(cuò)，但是拿一個(gè)10%流量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和一個(gè)90%流量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，很明顯難以得出可信的結(jié)論。

所以我后來把AB Test的方案進(jìn)行了調(diào)整，整個(gè)AB Test分了三個(gè)組：實(shí)驗(yàn)、對照和空白。其中實(shí)驗(yàn)和對照分別設(shè)置了20%的流量，用于進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對比，空白組60%的流量。

最終收集了4周的數(shù)據(jù)之后，成功把新策略全量上線。

這就是AB Test中大家首先要避免的一個(gè)坑，就是要保證外界變量的一致性，最基礎(chǔ)的就是實(shí)驗(yàn)組和對照組流量是對等的，然后才有可能得到可信的結(jié)論。

02 持續(xù)時(shí)間越長越好

AB測試的時(shí)間越長越好么？

 理論上來說確實(shí)是這樣。

但是大家需要考慮一個(gè)情況是，對于AB實(shí)驗(yàn)來說，每增加一個(gè)實(shí)驗(yàn)組實(shí)際相當(dāng)于線上新開發(fā)一套方案，所以持續(xù)時(shí)間比較長的AB實(shí)驗(yàn)會(huì)給開發(fā)，測試，運(yùn)維等相關(guān)方帶來不少的資源消耗。

所以AB實(shí)驗(yàn)并不是持續(xù)時(shí)間越長越好，實(shí)際操作過程中還是要結(jié)合我們的需求類型和影響范圍來決定。

按照目前我們實(shí)施的方式：

對于策略邏輯類的改動(dòng)，通常AB Test的持續(xù)時(shí)間在2周左右，即可進(jìn)行決策；

但是，對于涉及到用戶交互習(xí)慣改動(dòng)的需求，AB Test的時(shí)間會(huì)拉長，比如持續(xù)1~2個(gè)月。

以上大家可以參考。

03 所有需求都做AB測試

常說，酒雖好，可不要貪杯。

AB Test一個(gè)道理。

雖說AB Test是一種科學(xué)的檢驗(yàn)不同方案效果的手段，但是，大家不要忘了大前提，也就是當(dāng)你對當(dāng)前需求收益不確定，所以才需要做AB Test。

如果一個(gè)需求從收益的角度來說是十分確定的，那么很明顯此時(shí)是無需進(jìn)行AB Test的。我們上面已經(jīng)聊過了AB Test的成本投入還是很大的。

通常對于如下幾類需求是不需要進(jìn)行AB Test的。比如：

1. 業(yè)務(wù)基礎(chǔ)能力搭建需求。也就是你當(dāng)前做的事情是業(yè)務(wù)基礎(chǔ)能力范疇，用戶沒有這個(gè)能力就無法完成一個(gè)完整的業(yè)務(wù)流程。

比如在電商中的黃金流程：首頁-列表-商品詳情頁-購物車-提交訂單-支付完成，在你剛開始搭這些流程功能的時(shí)候，是完全無需進(jìn)行ABTest的。

2. 業(yè)務(wù)戰(zhàn)略類需求。這類需求通常都是公司從長期戰(zhàn)略方向需要支持的產(chǎn)品迭代，因此無論它是否能夠給當(dāng)前業(yè)務(wù)帶來收益，都需要進(jìn)行支持和上線。

所以，并不是所有需求都需要進(jìn)行AB Test，更不要以為只有做AB Test的需求才是科學(xué)的。

總之一句話，不要為了做AB，而做AB。

04 有數(shù)據(jù)即做決策

當(dāng)你拿到AB數(shù)據(jù)的時(shí)候，是不是就覺得萬事大吉了呢？

很多產(chǎn)品經(jīng)理在拿到AB Test數(shù)據(jù)之后，接下來就是對比實(shí)驗(yàn)組和對照組的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)。如果實(shí)驗(yàn)組在核心指標(biāo)上優(yōu)于對照組，那么就認(rèn)為可以全量實(shí)驗(yàn)組，否則，就不可全量。

但是這種做法實(shí)際上是忽視了AB Test背后的實(shí)際含義。

AB Test的本質(zhì)上是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的獨(dú)立雙樣本檢驗(yàn)（具體概念百度一下），最終基于大量用戶的行為數(shù)據(jù)上的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，得出對原假設(shè)的判斷。

因此，A/B測試實(shí)際上對一個(gè)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)的過程。具體大家可以網(wǎng)上搜尋一下AB測試與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的一些介紹文章。

所以，當(dāng)我們拿到AB Test的數(shù)據(jù)時(shí)，首先應(yīng)該做的事情就是看一下這些數(shù)據(jù)是否能夠支持我們得出可信的結(jié)論。

這里給大家一個(gè)常用的方法：P值。

具體概念我也不解釋了，總之P值是檢驗(yàn)不同結(jié)果之間是否具有顯著性差異的一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)。因此我們可以用它來檢測實(shí)驗(yàn)組和對照組之間的指標(biāo)差異是否具有顯著性。

常用的判斷標(biāo)準(zhǔn)：

1. P<0.01 極具顯著性差異

2. 0.01<P<0.05  有顯著性差異

3. P>0.05   無顯著性差異

前兩種表明當(dāng)前ABTest實(shí)驗(yàn)組和對照組的之間的差異是顯著的，也就是我們可以用當(dāng)前實(shí)驗(yàn)結(jié)果來進(jìn)行決策；否則就需要重新進(jìn)行AB Test。

關(guān)于P值這個(gè)指標(biāo)如何計(jì)算，這里就不講了，我給大家做了一個(gè)AB Test的數(shù)據(jù)分析模板，公眾號回復(fù)【AB模板】就能拿到。

那么大家知道，如果一次AB Test中，所有指標(biāo)的P值均大于0.05，那么如何解決這個(gè)問題，我下篇文章公布。

以上幾個(gè)就是我做AB測試遇到的坑，希望能幫到你。