A/B 测试是很多公司都在用的方法，但是我们常常发现，当选出来的方案上线之后，实际效果并没有测试出的增长效果好。光涧实验室翻译了硅谷增长专家 Andrew Chen 最近的这篇博客，希望帮助大家解决这个问题。
创业中，总会遇到让人不太开心事情：你通过 A/B 测试，找到了转化漏斗模型里的一个步骤可以提升 10% 的转化率，然后你的收益、app 安装量，或者其他指标，也会刚好增加 10％ 吗？
当然不会☹️
通常的结果是，它会上升一点点，或者根本不会上升。
这是为什么呢？我称这种现象为「意图守恒定律」(Conservation of Intent，受能量守恒定律的启发）。
意图守恒定律
高意图用户和低意图用户之间的情况是不同的，而在所有进入你的漏斗模型的用户中，只有一些是高意图用户。仅仅通过简化一些步骤来提升高意图用户的转化率是很困难的——这只会提升低意图用户的转化。
做一些页面设计上的改变，比如改变按钮的位置，优化标题，或者删除表单字段 ，这些都很棒，但这种低意图用户的增加不会直接延续到你漏斗模型的最下面，他们会在后面的流程中离开。
换句话说，转化漏斗模型里每层的总意图是固定的。这就是「意图守恒定律」！
如果你的公司用 A/B 测试得到了多种方案，你们在脑子里把这些 A/B 测试的结果加起来，然后得到了很好的结果——一切都很美好。将最终实际增长的用户数量与测试结果进行比较，结果却很少能匹配得上。
这一点在靠近漏斗顶部的 test 里看上去会更明显，例如，新用户的登陆页面的点击量大幅增加，或者是用户打开「欢迎回来」邮件的比例大幅增加——你会看到，从模型的顶部开始，用户在转化漏斗模型里并不会均匀流失，相反，每个步骤减少的都是其中的低意图用户。
对用户增长的启示
首先，要真正了解到底是什么正阻止了你的高意图用户。他们是想要穿过漏斗模型每一步的人，但是出于某些原因，最终最终无法实现。对于 Uber 来说，导致这个结果的原因是支付方式、应用程序质量（特别是 Android 的！），找回密码的程序，等等。如果用户不能方便地支付，或者无法找回账户，即使他们现在每天都在使用这个应用，之后一旦出现另一个让他不那么痛苦的，他很可能转向另一个应用了。
此外，你可以集中精力进行实验。在转化漏斗的偏下方，你可以清楚地获得真正的净增量。这时，低意图的人已经离开了，你可以更接近模型底部。看看这里你交易流程中的步骤——对于电子商务网站来说，它可能是查看购物车然后添加送货地址；对于 SaaS 产品来说，可能是申请开发票。想想那些需要高意图才能到达的使用情景，例如，遇到付费失败，或者信用/磁盘空间/资源/等等用完了。所有这些步骤都可以进行优化，这样用户将会迅速抵达模型底部，完成交易。
A/B 测试避免踩雷！
因为「意图守恒定律」的存在，前面模型中某个步骤 A/B 测试的增长用户不一定能坚持到最后，不同步骤 A/B 测试得到的增加更不能简单相加。
首先，要保证你的转化漏斗反映了真实的产品情况。当谈到你的转化漏斗时，是的，你绝对可以头脑风暴，然后每一步想出不止一个方案，带来一系列 10％ 的增长。但你需要在电子表格中添加折扣因子来贴近现实情况，不能只是添加你的所有结果。（越靠近顶部，折扣越大，越靠近底部，折扣越小。）
其次，要注意带来增长的指标。如果你在的是一家大公司，公司里另一个团队发布了测试结果，一定要确认你们在实际针对的的最终指标上已经达成了一致——无论它是收益，深度用户数量还是其他项，并且一定要对其进行反复确认。同样，我们有必要对供应商和第三方提供的案例研究结果保持怀疑。这些研究结果通常会告诉你，通过 X 将会增加你的收益，因为 X 导致广告转化率（或者其他）有增长。这种类型的案例研究，经常会在会议上看到，但是实际上会误导人——因为供应商挑选出的往往是能最支持其结论的案例，还有对其受影响最大的指标！要对他们持怀疑态度，千万不要被愚弄。
你们中的许多人，已经在工作中直接体验过「意图守恒定律」，对你们而言，以后就可以用「意图守恒定律」这个名字来向其他人解释你遇到的情况了。
这一现象实际上反映了，心理学和数据驱动怎样结合起来，共同导致产品增长的。你不能只在电子表格中查看这些内容，然后假设一个地方的增长会自动进入模型的其余部分。
文：光涧/光涧实验室（lightstream0）
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