完美的增長實驗從來不是靈光乍現 ， 一蹴而就 ， 它背后往往有著合理的方法論和可落地的實驗設計步驟 ， 以嚴謹科學的姿態 ， 檢驗一次增長的可能 。聰明的增長人 ， 在一個閃著靈光的黑夜里 ， 預想著通過這一次微小而巧妙的調整 ， 數據發生了意料之中的顯著變化 ， 無數次迭代后 ， 交上了令人側目的增長成果 。
然而 ， 現實卻是 ， 看一眼玻璃窗上自己的倒影 ， 感嘆下越來越稀薄的發量 ， 抿一口咖啡 ， 苦惱著下面的難題：
- 實驗想法“靠天吃飯” ， 來源不穩定 ， 沒有依據；
- 又要靠直覺來決定先做什么；
- 實驗做完發現數據收集的不夠 ， 無法分析 ， 需要返工 ， 迎來了大量吐槽；
- 實驗成功 ， 但是沒能最大化實驗結果 。
按照優秀增長人的表現來看 ， 理想的狀態應該是這樣的：
- 有成型的方法和思路去持續產生高質量的實驗想法
- 通過實驗想法科學排列優先級 ， 永遠專注于效果最大化的事情
- 能夠準確定義出實驗指標 ， 考慮到所有重要因素 ， 從而得出可信結果
- 有詳細的實驗設計和開發文檔 ， 和清晰的實驗流程 ， 從而保證質量和效率
- 不僅了解實驗的成敗 ， 還能分析背后的原因 ， 放大洞察和影響
具體來說 ， 我們可以根據以下步驟完成一次完美的增長黑客實驗設計：
- 針對實驗目標 ， 產生實驗假設
- 按照ICE模型對實驗想法進行優先級排序
- 設計、完成增長實驗并撰寫報告：包括實驗的目標、假設、打分、指標、受眾、設計、結果、洞察、計劃
01 針對實驗目標 ， 產生實驗假設1. 實驗目標當前的工作重點是 ， 提升用戶對其他用戶的“關注”率 ， 即讓更多的用戶“關注”他們喜歡的達人 ， 從而一方面提升內容質量體驗 ， 一方面給分享內容的用戶以激勵 ， 長期促進平臺用戶的活躍程度和互動 。
確定實驗目標的方法：一般實驗目標來自于上級領導 ， 也可以是自己根據北極星目標進行拆解得到的 ， 可以圍繞自己的KPI提出 。
2. 實驗假設提出實驗假設的方法：圍繞實驗目標 ， 梳理用戶使用路徑 ， 分析相關的數據 ， 結合最佳實踐 ， 發現可能的增長點 ， 提出具體的實驗假設 。
02 對實驗想法進行優先級排序（按照ICE模型打分）
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ICE各項指標打分的依據如下：
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根據三個實驗的綜合得分 ， 可以確定評分最高的第三個實驗“關注按鈕醒目” ， 是值得優先進行的實驗 。
確定實驗想法、實驗假設后 ， 需要選取實驗指標、確定實驗的受眾、實驗需要的樣本數量、實驗變量如何作用于樣本 ， 并將實驗設計寫成文檔 ， 提給工程師（實驗設計文檔 ， 也就是下面實驗報告中的實驗目標、實驗假設、實驗打分、實驗指標、實驗受眾和實驗設計幾部分） 。
在一段時間后 ， 收集到了足夠多的數據 ， 就可以進行檢驗 ， 得到實驗結果 ， 驗證或者推翻原有的假設 ， 并根據實驗結果制定下一步的計劃（即完成下面實驗報告的實驗結果、實驗洞察、后續動作部分） 。
03 增長實驗報告1. 實驗目標提升用戶對其他用戶的“關注”率
2. 實驗假設在用戶帖子頁面 ， 如果用戶在某個文章或動態上停留5秒以上 ， “關注”按鈕變亮變大 ， 提示用戶可以關注此博主 ， 可以提高關注率 。 預期這一改動可以將帖子頁關注按鈕的點擊率從當前的5%提升到6% 。
3. 實驗打分4. 實驗指標
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5. 實驗受眾全部用戶 。
因為關注功能是面向所有用戶的功能 ， 不是為某一特定用戶群開發的 ， 同時也希望所有的用戶都積極關注其他用戶 ， 提高內容體驗 ， 同時給生產內容的用戶激勵 。
6. 實驗設計（1）版本及流量設計
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版本設置的原因：該實驗是優化實驗 ， 我們只需要驗證一個假設 ， 所以只需要設計一個實驗組 。 流量在對照組和實驗組間均勻分流 ， 保證兩組的唯一區別是實驗改動 ， 這樣才能進行后續的推斷統計 。
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