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摘要：移動測試就是指把這個試驗用來對比優(yōu)化移動應(yīng)用。移動端測試應(yīng)該測試什么對于移動端，幾乎所有都可以并應(yīng)該進行測試。對消極和積極影響的權(quán)衡評估會是優(yōu)秀測試平臺的重要組成部分。那么，準備好開始你的第一個移動端測試了嗎本文作者吆喝科技
做A/B測試的理由很多，F(xiàn)acebook、Google、BAT、滴滴、美團……大公司都在做。但知道它們?yōu)槭裁醋觯吭趺醋觯緼/B測試有哪些方法論來指導最近實踐，讓我們來看點干的。
什么是移動端A/B測試？
A/B測試簡單講，就是我們同時對同一個網(wǎng)站的兩個版本進行試驗，測量關(guān)鍵指標，選出最優(yōu)版本。移動A/B測試就是指把這個試驗用來對比優(yōu)化移動應(yīng)用。
通常為了將變量與測試結(jié)果相關(guān)聯(lián)，A/B測試一次只改變一個變量。同時改變多個變量的A/B測試我們把它叫多變量測試，或 MVT 。這些測試對于測量同一個頁面上的不同變量之間的相互作用是有用的，但必須精心設(shè)計，以找到有意義的相關(guān)性。
移動端A/B測試應(yīng)該測試什么？
對于移動端，幾乎所有都可以（并應(yīng)該）進行A/B測試。許多人認為只是粗淺的以為A/B測試只能用在設(shè)計變化上，比如調(diào)整登陸按鈕顏色等，這是不對的。理想情況下，A/B測試過程囊括比用戶界面元素多得多的內(nèi)容。通常來說，移動端可進行A/B測試的包括：
對于 App 擁有者來說，如果你想優(yōu)化轉(zhuǎn)化和內(nèi)容，對每個變量進行測試都是有意義的。
從移動端A/B測試中能得到什么？
除了轉(zhuǎn)化率的明顯提升，關(guān)于為什么要對你的 App 進行A/B測試有一個很大的原因在于，A/B測試是確保你所做的更改不會意外的讓用戶體驗更糟糕的唯一方法。
我們從案例研究發(fā)現(xiàn)，比起提升轉(zhuǎn)化率企業(yè)應(yīng)用更擔心的是產(chǎn)品崩潰等迭代風險。一個流行應(yīng)用程序的A/B測試務(wù)必要確保必要的變化（如更新和升級）不對用戶體驗造成負面影響。這也是一款A/B測試工具好壞的評判標準。
對消極和積極影響的權(quán)衡評估會是優(yōu)秀A/B測試平臺的重要組成部分。如果能提供雙邊測試，對A/B測試里積極的改變跟消極的改變同時觀測。比如，不必擔心一個推送通知增加了你的打開率，但同時也增加了應(yīng)用的卸載率。具有雙邊測試功能的A/B測試會根據(jù)得到的全面的 App 表現(xiàn)來權(quán)衡決策。
在理想的情況下，我們可以認為一個改變能提升轉(zhuǎn)化，沒有任何后果，但在現(xiàn)實中，每一個變化都是權(quán)衡折中的結(jié)果。不知道你放棄了什么，是做不出好的優(yōu)化決策的。
怎么做好A/B測試？
決定為你的產(chǎn)品進行A/B測試是朝正確方向邁出的第一步，但不是最后一步。還需要設(shè)計一個有效的測試，讓分析軟件來幫你分析。
通常，A/B測試應(yīng)該是徹底的，花時間為你能想到的每個有意義的變量設(shè)計測試。優(yōu)秀A/B測試平臺設(shè)計哲學的一部分是：發(fā)現(xiàn)你不知道你不知道的（通常來說知識或信息有四種類型，你知道你知道的、你知道你不知道的、你不知道你知道的、你不知道你不知道的，你不知道你不知道的對我們的價值可能是最大的）。所以需要平臺能顯示用戶在A/B測試中所有的統(tǒng)計顯著場景。即使一個變量對你似乎不重要，數(shù)據(jù)也可能會告訴你一個不同的故事，而這就是好的A/B測試工具的價值。
一旦開始A/B測試，就不得不考慮測試用戶群體細分，這取決于你的測試目的是什么。
如果打算發(fā)布一個新功能，最好把這個功能先發(fā)布給最忠實的用戶。你可以給這些忠實用戶發(fā)一些消息宣布新功能，并提供反饋渠道。他們更容易理解新功能，并能提供有價值的使用數(shù)據(jù)。
測試了部分用戶的反應(yīng)之后，準備推出這個功能給全部用戶，這時候就可以給全部用戶發(fā)送更新消息。
另外，如果你正在做一個小的布局更改，你可以根據(jù)用戶使用頻次把他們放到不同的類別里，也許是不活躍的用戶對更新感到困惑（或反之亦然）。如果兩類用戶集中在一起的，你可能不會得到一個有意義的結(jié)果，因為它不會告訴你布局變化的好壞。事實上，所有用戶雜糅在一起，導致即使我們做了A/B測試，也得不出有效結(jié)果。所以，我們需要按用戶群體細分去做A/B測試，高質(zhì)量用戶、留存用戶、低質(zhì)量用戶、不活躍用戶，它們的行為是怎么的？這才是有效A/B測試的關(guān)鍵。
分類發(fā)現(xiàn)區(qū)別，區(qū)別找到差異，差異引爆增長，事實上 Facebook 、 Twitter 、Dropbox 等公司就是通過這種方式發(fā)現(xiàn)增長密碼的。這里可能會引出同期群分析相關(guān)的概念及實踐，感興趣可以參看我們的這篇文章：找到產(chǎn)品中的Aha moment，像Facebook一樣增長。
那么，準備好開始你的第一個移動端A/B測試了嗎？
本文作者：Zoran @ 吆喝科技
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