「原理」這個(gè)專題，主要介紹數(shù)據(jù)分析師的常用分析方法和原理。我們先從目前最常用的AB-Test講起。

越來(lái)越多的公司重視AB測(cè)試，按照筆者的經(jīng)驗(yàn)，之前會(huì)Excel就行，SQL是加分項(xiàng)。后來(lái)變成了必須懂SQL，AB測(cè)試是加分項(xiàng)。再到后來(lái)變成了，AB測(cè)試和SQL都是必會(huì)的東西。

因?yàn)閺?5年至今，人口紅利肉眼可見(jiàn)的減少，流量競(jìng)爭(zhēng)從增量競(jìng)爭(zhēng)變成了存量競(jìng)爭(zhēng)。截至2020年底，互聯(lián)網(wǎng)用戶已經(jīng)高達(dá)10億。微信，支付寶，頭條，抖音這些巨型APP基本已經(jīng)瓜分了用戶的大部分時(shí)間，別的APP想要存活及增長(zhǎng)，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)就變成了必須。

精細(xì)化從技術(shù)上，又無(wú)法避免AB測(cè)試。往往產(chǎn)品的認(rèn)知并不是用戶的認(rèn)知，所以我們需要去測(cè)試，去實(shí)驗(yàn)用戶的喜好。選擇一個(gè)用戶偏愛(ài)的功能上線，才會(huì)不斷提高用戶滿意度，我們的APP才能活下來(lái)，并有一定程度的增長(zhǎng)。

AB測(cè)試是借鑒了實(shí)驗(yàn)的思維，目標(biāo)是為了歸因。通俗來(lái)說(shuō)，就是我們想把條件分開(kāi)，明確的知道，哪種條件下，用戶會(huì)買(mǎi)賬。這就需要三個(gè)條件：有對(duì)照組，隨機(jī)分配用戶，且用戶量足夠。

最早的AB測(cè)試本身是起源于醫(yī)學(xué)。當(dāng)一個(gè)藥劑被研發(fā)后，醫(yī)學(xué)工作人員需要評(píng)估藥劑的效果。一般就會(huì)選擇兩組用戶（隨機(jī)篩選的用戶），構(gòu)建實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組。用這兩組用戶來(lái)“試藥”。也就是實(shí)驗(yàn)組用戶給真的藥劑，對(duì)照組用戶給安慰劑，但是用戶本身不知道自己是什么組，只有醫(yī)生指導(dǎo)。之后，在后期的觀察中，通過(guò)一些統(tǒng)計(jì)方法，驗(yàn)證效果的差異性是否顯著，從而去校驗(yàn)藥劑是否達(dá)到我們的預(yù)期效果。

這個(gè)就是最早期的醫(yī)學(xué)“雙盲實(shí)驗(yàn)”。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)其實(shí)也差不多是這么用。我們需要確認(rèn)的是，當(dāng)前改版，是否有效果，也就是說(shuō)，我們需要驗(yàn)證效果的“藥劑”變成了一個(gè)“改版”。

業(yè)務(wù)把將web或者app界面或者流程，拆分為多個(gè)版本。然后將流量分層（或者分流），不同的人群使用的某個(gè)功能或者觸發(fā)的策略不同。但是這里的人群一定要滿足同質(zhì)化的特性。所以無(wú)論分層還是分流，我們都需要將用戶隨機(jī)分配，且同一用戶不能處在兩個(gè)組內(nèi)。

通俗來(lái)說(shuō)，AB測(cè)試是一種互聯(lián)網(wǎng)人口紅利減少的背景下，為了提高用戶滿意度，留下用戶而使用的一種利用數(shù)學(xué)原理來(lái)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的評(píng)估方法。

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