自如如何实现用户增长？Testin A/B测试让数据运营更简单

随着数字化营销时代的到来，数据运营手段在营销获客中的角色越发重要。和传统营销不同，数字营销更依赖科技之下新渠道的开发和建立，以及对数据运营的运用。可口可乐设置了首席增长官(CGO)以取代首席市场官(CMO)，《增长黑客(Growth Hacker)》一书更是卖得火热。以上这些实例，都强调了数据与技术应用，在营销创意与决策中的作用。

而A/B测试正是这样一种数据驱动产品增长的方法，它主要采取对比试验的方式，在APP和Web/H5产品的迭代过程中，为产品页面或操作流程设计多个版本。通过A/B测试科学分流机制，分别让一定比例的用户群体访问不同的版本，然后比较数据优劣，继而将最优版本发布给所有用户。

国外的A/B测试应用较早，在国内则方兴未艾。但Testin的可视化编辑A/B测试产品，在上线伊始，就达到了业内先进水平。无需代码、无需应用市场审核、可视化编辑、一键发布等多种先进功能让A/B测试得以进入一众CTO、CMO、CEO的视野。

自如是国内租房品质服务的领导品牌，最近获得了40亿人民币的A轮融资。从2011年到现在累计服务了120万自如客，拥有20多万业主，管理资产超过6000亿人民币的量级。而数据运营与A/B测试的科学运用，是自如得以快速发展的重要手段。

2018年1月末，在Testin举办的年终软件应用发展论坛上，Testin A/B测试负责人陈冠诚特别采访了自如(Ziroom)业务增长高级总监张春婵。在会上，她为我们分享了自如通过A/ B测试实现用户增长的独到经验。

以下为整理后的访谈内容——

陈冠诚：总结过往的发展经验，自如在线上线下环节的运营现状是怎样的?数据驱动在发展过程中起到了怎样的作用?

张春婵：从2017年开始，自如正式开启了在A/B测试方面的探索。因为自如一直以来就对数据运营非常在意。

自如有一套非常完善的运营指标体系，会评估哪些核心指标对业务的发展最重要，然后将这些核心指标细分、拆解，转化形成运营团队的OKR。

自如业务有两个核心漏斗需要管理，一个是收房漏斗，包括从业主的房源获取到最后的签约转化。另一个是出房漏斗，即从品牌露出、广告投放、App访问到客户约看和签约的转化漏斗。这一系列环节，我们都会有非常完善的指标体系进行数据监控，据此来评估如何提升。

陈冠诚：可以说，数据就是自如基因的一部分。那能不能请您分享一下，自如为什么在2017年开始关注A/B测试,?使用Testin的A/B测试是要解决自如的哪些问题?

张春婵：自如最先推出的产品是自如友家，之后推出了自如整租，自如寓等产品。截止目前，自如服务过的自如客数量超过了120万人，房源数量超过了50万间。这个产品是非常成熟的，自如也是这个行业的绝对领先者。

但是从2016年开始，自如做了一个新业务，就是我们的民宿业务，这是一个更加平台化的业务，在这个领域里已经有了一些比较成熟的玩家，比如Airbnb，小猪等。

那么，我们面对的问题就是，在民宿领域，自如如何能找到自身的优势，快速增长?自如的理念一直是，凡是不能被衡量的，都不能被管理。对于自如友家自如整租这些比较成熟的业务板块，我们是有丰富的经验和数据可以做决策依据的，但像民宿这个业务，是一个创新性的尝试，我们的数据积累是不够的，只根据我们一点点积累的数据经验来做产品改进就太慢了，我们需要先验性的设定目标和策略，最后再来看我们的想法是不是对的。

我们了解到Google、Facebook这样的公司都有一套通过实验来驱动产品改进的工作流程和文化习惯，也正是这套工作方法让他们实现了高速增长，所以我们就从民宿业务开始，尝试用A/B测试来推动产品改进。

从2016年年末开始，我们开始寻找合作伙伴。因为自如的采购体系非常严格，所以我们前前后后考察了很长时间，最终我们判断Testin云测在A/B测试方面是非常不错的一家公司。现在，我们与云测开始正式进行A/B测试的尝试。

陈冠诚：那能不能请您简单的分享一下自如在A/B测试中的具体案例?

张春婵：如图所示，这是我们最近在做的一个实验，是我们民宿产品改进的一个尝试。

我们的客户在居住体验完成，最后退房环节的时候需要退押金。在最开始支付的时候，客户如果是使用支付宝或者银行卡支付，那么在退押金环节，客户需要再重新绑定银行卡，才可以把钱转到自己的卡上。而微信支付，是可以原路返回到客户的支付卡中。之前在“选择付款方式”这个产品页面上，我们没有把这点提示出来，导致了一定的客诉量，部分选择了支付宝的客户没想到还需要重新绑卡才能退钱，会觉得很麻烦。

为了解决这个问题，我们的产品经理决定优化这个页面，让更多客户可以选择微信支付，这样类似客诉量就能下降。但是如何设计，可以让更多客户选择微信支付呢?

我们的产品经理想了几个方案，设计了上面这个实验。区别主要在于提示文案侧重点不同。A是原始版本，B和C是新设计的两个方案。

但有意思的是，实验结果与产品经理预期的想法并不相同。产品经理觉得，在增加提示的前提下，会有更多客户愿意选择微信支付，但实际的数据结果来看，反而是原始方案中用户选择微信支付的概率更大。

如果没有A/B测试，我们针对之前的方案，产品经理会直接将改版方案上线。但经过A/B测试之后，我们发现，最终的答案可能是不需要进行文案修改。当前，我们现在还在实验积累更多数据的过程中，最终答案现在还没有形成。

对于这个案例，我们的体会是，AB测试下做产品改进看似时间更长，但是如果没有AB测试，可能直接就按自己的想法来修改文案了。但到底这个修改对于达成目标是否有帮助，是未知的。可能自己改的挺开心，但是用户感受反而是下降的。

冠诚：你分享的案例很有代表性，根据我们与合作伙伴的经验来看，可能只有三分之一的实验比原来的版本更好，达到预期。而三分之二的实验，数据证明其结果并不符合理想预期。那您能否畅想一下，未来的1-5年之内，数据驱动有怎样的发展?

张春婵：在我来看，自如的数据驱动有这样几个预期目标。

第一个，我们会建立自如的大数据平台，为各个业务方提供中台服务。

第二个，我们希望在策略算法方面，能够有更好的应用成果。比如对于自如的业务来说，我们希望将价格定的更准确，而这就需要大数据的积累，以及算法的持续迭代与优化，继而能够把许多依靠线下人员完成的工作，通过数据和人工智能实现。

第三，在线上增长这一块，我们也会持续关注从广告投放，到客户约看，到客户签约的转化流程，专注产品服务优化与细节完善，从而提升转化。

陈冠诚：感谢春婵带给我们的分享，自如的经验告诉我们，光凭经验主义是难以达到增长目标的，尤其是在流量红利消失、竞争越来越激烈的今天。

在今后，数据辅助决策的作用将越来越大，同时也期待A/B测试能够在驱动增长方面有更加广泛的应用!