意向保护：你的 A/B 测试数据期骗你了吗？

如果企业通过 A/B 测试发现可以实现 10% 以上的提升，但是在实施后并没达到获得 10% 提升的效果。这就是一个令人愤怒的体验，但是，你做了一个可以实现 10% 提升的实验，并根据实验调整了渠道，那么你的收入、下载量、注册量等指标中的任何一个真的能如预期提升 10% 吗？

事实上，不可否认会有这种情况的发生，但往往产生的效果是会上升一点，甚至有的根本不上升。

这是为什么呢？这种现象我们称之为“ 意向的保护 ”（受动量守恒定律的启发）。

高意向用户和低意向用户之间的区别

对于企业的所有用户来说，其中只有一些用户是高意向的。所以仅仅通过简化一些步骤来增加这种高意向是很困难的，这样大多只会增加你的低意向目标用户，如做一些战术性的事情，像减少按钮、优化标题、删除表单字段等方式，尽管这些手段都很棒，但增幅很难超出你的预期。

换句话说，系统中的意向总量是固定的。这就是“保护意向”的法则！

A / B 测试结果的正确评估

如果你的企业喜欢通过 A / B 测试来测验公司的各个模块并总是有很好的反馈确实非常赞，但如果企业只是将所有 A / B 测试结果汇总在一起，并查看整体的最大化理想结果，这样往往与现实很难匹配。

最明显的验证方法是通过漏斗测试转化，例如观察新用户点击的目标网页或者为召回用户发送电子邮件相关的漏斗，你可以看到用户会从漏斗顶部不均匀地流下来，每一个节点的摩擦都会消耗掉一些意向没有那么强烈的用户。

解锁高意向用户的增加方式

首先，要了解什么是真正阻止了你的高意向用户按照你期望的“路线”走下去，不管出于什么原因，也不能让那些想要从漏斗离开的人轻易流失。对于 Uber 来说，这些流失点可能是支付方式、App 反应速度、密码的忘记与找回方式等因素。举个例子，如果你无法付款或无法重新进入你的帐户，那么即使你每天都使用这个 App，你也可能会丢弃该 App，切换到另一个不那么痛苦的 App。

因此，你可以通过漏斗进一步使高意向用户增加。如你可以查看交易流程周围的步骤，比如通过参考购物车和添加地址信息的电子商务网站或 SaaS 产品的请求发票流程等信息。考虑这些高意向情景，例如当你点击付费按钮或进行付款后的场景等，所有这些都可以进行优化，并迅速达到用户流失率和转化率的优化。

你的规划图反映现实了吗？

当涉及到产品规划时，很多企业都可以策划一场头脑风暴后设立一些增长 10% 的目标，但需要注意的是企业要在规划图中添加各种影响因素来反映现实因素的不可控影响，不能只是依据所有理想结果进行规划。

最后我想强调一点，“意向的保护”实际上反映了企业产品增长的实际状况受到心理学和数据驱动有机组合共同影响，因此，你不能只在某一块单一地查看这些内容，并假设每一步的理想结果都会如期而至，而要更有“弹性”地综合应用。

来源：https://andrewchen.co/conservation-of-intent/

原作者：Andrew Chen

编译：策小编

编译过程中有所删减，本文仅代表作者观点。

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