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在采用一套新的產(chǎn)品、運營策略后，我們勢必要對策略效果進行調(diào)研分析，并準(zhǔn)確評估出效果如何、比以往好了多少等。那么除了保證評估結(jié)果的客觀與科學(xué)，有沒有一套準(zhǔn)確的、有說服力的評估辦法呢？
如何準(zhǔn)確評估產(chǎn)品和運營策略的效果，幾乎是所有產(chǎn)品經(jīng)理、產(chǎn)品運營、數(shù)據(jù)分析、市場營銷等同學(xué)日常工作中都會碰到的問題。大到一個新產(chǎn)品上線、一次產(chǎn)品方向調(diào)整；小到一次運營活動、一個文案修改，我們都付出了成本，按理說我們都需要知道有沒有效果（定性），效果比之前好了多少（定量），對KPI貢獻了多少（歸因）。
數(shù)據(jù)總是有的，通常我們會不自覺的挑選利于結(jié)論的數(shù)據(jù)來說明效果。那么，有沒有一套準(zhǔn)確的、有說服力的評估辦法呢？有的，那就是實驗（對了，這就是實驗三部曲之二——準(zhǔn)確量化效果，從之前的數(shù)據(jù)看如果不改標(biāo)題點擊率會很低）。
我們最常見的、也最容易想到的效果分析方法是前后對比。
前后對比非常直觀，比如，上線了一個新功能，配置了一個App閃屏，做了一場線下活動（便于描述我們統(tǒng)稱策略），帶來了多少效果？很多同學(xué)會直接拿這個策略“做之后”對比“做之前”得到增量，即
效果 =策略后 – 策略前
這樣對比的問題非常明顯：
活動前后一段時間，用戶的活躍度是不同的。比如，某打車APP在清明期間做了一個運營活動，用清明節(jié)三天對比清明前三天，可以看到訂單量猛增。這個效果可以歸因于這個策略嗎？
另外一種常見的效果分析，是局部對比整體或者說對比大盤。對比大盤也非常直觀，我們往往會拿需要觀察的人群（或者被策略命中的人群），來對比大盤得到增量，即：
效果 =觀察人群-大盤人群
這樣對比的問題也非常明顯：觀察人群往往是大盤中一個子集，只要不是隨機從所有用戶中抽取的，就有極大概率與大盤均值存在偏差。
比如，電商App運營活動，給進入手機詳情頁的用戶發(fā)100元折扣紅包，最后發(fā)現(xiàn)發(fā)了紅包以后，用戶群購買手機的的比例是同時間段大盤的兩倍。這個效果可以歸因于這個策略嗎？
以上兩個錯誤，在我經(jīng)歷過的大廠，并且就在今天，依然有同學(xué)經(jīng)常會犯，只不過沒有這么明顯。錯誤的根源是用于對比分析的兩組樣本，本身不具備“可比性”。
判斷可比性的原則：對比的人群間，是否僅存在“要評估的策略”這一個差異。一旦兩個人群本身存在差異（非隨機分組），或者其中一個人群中疊加了多個策略（非單一變量），都無法通過對比直接得到該策略的效果。
上面兩個例子，大家都能看出來是不可比的，因為很明顯存在樣本偏差。
反推其原因，我覺得除了分析時不夠謹(jǐn)慎外，還有就是存在惰性：前后對比、對比大盤，之前的數(shù)據(jù)和大盤數(shù)據(jù)往往都是現(xiàn)成的，拿來就比。
而科學(xué)的評估效果，則往往需要設(shè)計隨機對照實驗，成本、時間都增加了不少。而想要準(zhǔn)確的評估策略效果，實驗盡管有些麻煩，但是繞不開。
正確的評估方法是隨機對照實驗。實驗的設(shè)計和下發(fā)，我們在《以抖音為案例，講清楚“用戶增長實驗”在做什么》已經(jīng)大概講過，涉及到隨機分組的方法，以及置信度等問題，不是本篇重點。本篇不妨先假設(shè)隨機分組完美，實驗下發(fā)理想，實驗結(jié)果置信，僅討論分析方法（這些問題可以交給實驗工具）。
接上一部分，正確的效果評估，需要拿實驗組-對照組獲得增量，即
效果= 實驗組- 對照組
假設(shè)我們已經(jīng)拿到了數(shù)據(jù)，分析前需要確定分析方法。這里的分析方法包含三個要素：樣本、指標(biāo)、維度。
不同的實驗場景，需要我們組合不同的分析方法，下面我通過3個典型案例來具體介紹。
流量型實驗最為常見，也最為理想。它指從整個流量（活躍用戶群）中以某些條件篩選一部分，隨機分組下發(fā)不同策略。
之所以理想，是因為整個樣本可以看著是一段時間內(nèi)狀態(tài)穩(wěn)定的群體，即實驗前也是活躍的，可以進行理想的空跑期（即分好實驗組和對照組后，并不立刻下發(fā)策略，而是觀察一段時間以驗證分組的均勻性，并且可以在實驗分析時消除空跑期的差異；而拉新實驗，新用戶就沒有空跑期數(shù)據(jù)）。
流量型實驗，我們可以輕易對比實驗組和對照組需要看的指標(biāo)，例如：
常見的流量型實驗場景：短視頻App的feeds流推薦算法實驗、App首頁底部入口實驗、電商詳情頁樣式實驗等。
喚醒型實驗也比較常見，比如我們?nèi)Χ矨pp的沉默人群（不妨定義為14天內(nèi)不活躍用戶），實驗組通過App下發(fā)Push，而對照組不下發(fā)。實驗的目的是評估下發(fā)Push對用戶活躍度的影響。
為什么這類實驗處理人均值要小心？
人均時長為例，人均值指標(biāo)通常會拿總時長/活躍用戶數(shù)。實驗組通過Push喚醒用戶后，其活躍用戶數(shù)增多，但是由于喚回了部分沉默用戶，其總體時長增加，人均時長可能反而會減少，最終可能造成“push降低了人均時長”的誤判。
為什么需要看累積用戶？（過于細節(jié)，可以跳過）
這個問題很容易被忽略，相對復(fù)雜，后續(xù)可以單獨展開一篇文章，先簡單介紹：
類似Push這樣的喚醒實驗，有經(jīng)驗的同學(xué)會知道，隨著Push下發(fā)次數(shù)增多，一部分用戶會轉(zhuǎn)化為主動打開用戶、而一部分用戶可能就會關(guān)掉Push甚至卸載。
當(dāng)我們在分析“持續(xù)發(fā)了一段時間的Push”對今天用戶活躍度的影響時，需要看這一段時間以來所有命中過Push策略的用戶，而不僅僅看今天命中Push的用戶，否則我們會漏掉Push可能造成的負(fù)面影響（很多關(guān)閉Push用戶和卸載用戶不在今天命中Push的用戶之中了）。
常見的喚醒型實驗，除了對沉默用戶發(fā)Push，還有App的圖標(biāo)紅點實驗，以及某些App通過短信下發(fā)優(yōu)惠券實驗等。
分享型實驗，由于涉及到分享者和接受者，會更加復(fù)雜。例如，我們想看不同的分享文案，對分享點擊率的影響，我們可以將對分享者隨機分成AB兩組，對應(yīng)分享文案分別為A文案和B文案。
這里會有一個問題：A組和B組中的用戶（分享者），很可能存在共同好友（接受者）；這些共同好友，有可能會在朋友圈先后看到A文案和B文案的分享鏈接。而這些用戶點擊分享鏈接，很大程度上取決于先看到哪一條，而不是文案。所以，從看A、B兩組分享鏈接的點擊率，很可能無法發(fā)映出文案的影響。
設(shè)計實驗時，我們無法保證用戶分享給誰，也就無法預(yù)先設(shè)置“分享者-接受者”這樣的用戶對。對于這個case，我們應(yīng)該設(shè)計成所有分享者隨機出A、B兩個文案，最終我們只需要分析的是A文案和B文案的點擊率，而此時共同好友的影響就被抹平了。
現(xiàn)在分享裂變做的很多，裂變的文案、卡片樣式、紅包金額，等等都是關(guān)鍵的實驗變量，由于其復(fù)雜性，我們后面可以針對具體案例來做專門的分析。
上面介紹了正確評估產(chǎn)品和運營策略效果的方法，就是實驗，以及針對不同類型實驗的分析要點。限于篇幅，只列出三類比較有代表性的實驗類型，這些是我長期工作實戰(zhàn)中的總結(jié)，應(yīng)該在任何書籍、文章中都沒見過，如有疑問還請指出~~
準(zhǔn)確的效果，才能夠幫助我們判斷策略是否真正值得去做放大，進一步去爭取更大的資源。雖然有些復(fù)雜的地方，但是相信大家都值得一試。
最后請記住：有條件，快上實驗；沒條件，創(chuàng)造條件做低成本的實驗，用戶ID包隨機下發(fā)也是可以的，后端需要簡單的支持。
真的不能實驗怎么辦？——還有一招，通過因果推斷方法，近似構(gòu)造實驗組和對照組，后面我們詳細介紹。
預(yù)告：實驗三部曲-3 準(zhǔn)確量化進階版，我們將討論更多可能導(dǎo)致分析結(jié)論錯誤的要點，比如SRM問題（Sample Ratio Mismatch）。當(dāng)然，需要看下這一篇的反饋排優(yōu)先級了~
《用戶增長實驗三部曲（1）：生活中需要實驗思維》
《以抖音為案例，講清楚“用戶增長實驗”在做什么》
作者：jinlei886；5年+用戶增長的一手經(jīng)驗，前騰訊、滴滴出行用戶增長產(chǎn)品經(jīng)理，專注增長策略挖掘、增長工具搭建、實驗設(shè)計分析。本碩博均就讀于浙江大學(xué)高分子系。微信公眾號：用戶增長實戰(zhàn)筆記
本文由 @jinlei886 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載
題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議
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6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
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