A/B测试

我们如今看到的各种互联网产品的改版以及创新，其背后都离不开许多上市之前的试验工作，其中被互联网、移动互联网行业广泛应用的试验方法是A/B测试。A/B测试的本质是试验，作为一种新兴的网页优化方法，通过对比试验增加转化率和注册率，带来产品和运营的创新，以实现各项指标的增长，如今它更是增长黑客所必备的核心思维方式和工作方法。在流量日渐昂贵、精细化运营的大环境下，互联网产品、运营和市场营销人员需要具有A/B测试思维，以测试结果为依据做决策，优化页面，提高转化率，迭代产品。

本书作者因在谷歌总部工作时发现了A/B测试的巨大作用而回国创业，并将自己对试验的理解和多年的经验进行梳理，在书中介绍了试验的本质、A/B测试的概念和价值、 A/B测试的方法论和实战步骤，以及电商、金融、教育、旅游、快消品、UGC、PGC、媒体网站、SaaS等行业的应用案例，着陆页、App、...

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我们如今看到的各种互联网产品的改版以及创新，其背后都离不开许多上市之前的试验工作，其中被互联网、移动互联网行业广泛应用的试验方法是A/B测试。A/B测试的本质是试验，作为一种新兴的网页优化方法，通过对比试验增加转化率和注册率，带来产品和运营的创新，以实现各项指标的增长，如今它更是增长黑客所必备的核心思维方式和工作方法。在流量日渐昂贵、精细化运营的大环境下，互联网产品、运营和市场营销人员需要具有A/B测试思维，以测试结果为依据做决策，优化页面，提高转化率，迭代产品。

本书作者因在谷歌总部工作时发现了A/B测试的巨大作用而回国创业，并将自己对试验的理解和多年的经验进行梳理，在书中介绍了试验的本质、A/B测试的概念和价值、 A/B测试的方法论和实战步骤，以及电商、金融、教育、旅游、快消品、UGC、PGC、媒体网站、SaaS等行业的应用案例，着陆页、App、网站、服务器端和推荐算法等不同场景的优化案例，还有针对决策者、产品经理、互联网运营、市场营销和工程师的案例。

王晔（Sando Wang），吆喝科技公司创始人，清华大学电子工程系硕士、耶鲁大学计算机科学博士学位，中国互联网试验创新领域布道师。先后就职于NEC、微软、谷歌等国际知名公司，任职期间负责 P2P 流媒体优化、P 4P/ALTO、Google Adwords 质量与移动广告新产品等前沿项目的设计、开发及优化工作，积累了大量试验创新的理论和实战经验。历任IEEE移动计算、GLOBECOM互联网协议与车辆技术评审专家，ACM外部审核专家，2009年对等网络国际研讨会专家组成员，超现代化的通信和控制系统2010、2011年国际会议TPC专家组成员。

王晔于2014年创立吆喝科技公司，率先将硅谷先进的 A/B 测试理论、方法与技术引入中国，与国内外企业一同探索中国特色的试验创新之路。目前，吆喝科技公司已经帮助数千家企业用户成功运行数万组试验，并荣获融资中国2...

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王晔（Sando Wang），吆喝科技公司创始人，清华大学电子工程系硕士、耶鲁大学计算机科学博士学位，中国互联网试验创新领域布道师。先后就职于NEC、微软、谷歌等国际知名公司，任职期间负责 P2P 流媒体优化、P 4P/ALTO、Google Adwords 质量与移动广告新产品等前沿项目的设计、开发及优化工作，积累了大量试验创新的理论和实战经验。历任IEEE移动计算、GLOBECOM互联网协议与车辆技术评审专家，ACM外部审核专家，2009年对等网络国际研讨会专家组成员，超现代化的通信和控制系统2010、2011年国际会议TPC专家组成员。

王晔于2014年创立吆喝科技公司，率先将硅谷先进的 A/B 测试理论、方法与技术引入中国，与国内外企业一同探索中国特色的试验创新之路。目前，吆喝科技公司已经帮助数千家企业用户成功运行数万组试验，并荣获融资中国2017—2018年度人工智能及大数据产业“zui具投资价值公司”称号、2018年盛景全球创新大奖TOP20等奖项。

目　　录
赞　誉
前　言　试验不息　创新不止
第 1章　数据驱动是试验本质 // 1
1.1　生活处处有试验 // 1
1.1.1　“鸟”生浮沉启示录：达尔文雀的自然进化试验 // 1
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目　　录
赞　誉
前　言　试验不息　创新不止
第 1章　数据驱动是试验本质 // 1
1.1　生活处处有试验 // 1
1.1.1　“鸟”生浮沉启示录：达尔文雀的自然进化试验 // 1
1.1.2　林德试验：现代医学离不开 A/B 测试 // 6
1.1.3　洁面霜卖点效应：现代广告史就是试验发展史 // 9
1.2　数据分析与试验 // 11
1.2.1　数据不只是数字堆叠 // 12
1.2.2　后验数据分析的局限：数据的“漂亮”与“丑陋”// 13
1.2.3　试验：数据驱动业务增长的唯一力量 // 15
1.3　试验的思维 // 17
1.3.1　快速试错的互联网思维 // 17
1.3.2　试验驱动创新，创业依赖试验 // 19
1.3.3　依赖试验的增长黑客 // 21
1.4　试验驱动业务增长 // 23
1.4.1　试验让低成本探索成为可能 // 23
1.4.2　试验驱动增长无处不在 // 25
1.4.3　试验的频率决定发展的速度 // 26
1.4.4　新时代，试验文化正当时 // 28
第 2章　A/B测试是成功的试验方法 // 31
2.1　互联网时代的 A/B测试 // 31
2.1.1　谷歌引领的 A/B测试潮流 // 32
2.1.2　微软、亚马逊、脸书的经验 // 33
2.1.3　新生代 Airbnb的融会贯通 // 36
2.1.4　A/B测试是优秀企业的标配 // 41
2.2　深入解析 A/B测试 // 42
2.2.1　A/B测试的定义 // 42
2.2.2　A/B测试的特性 // 43
2.2.3　A/B 测试的试验类型 // 45
2.2.4　“伪”A/B测试 // 46
2.2.5　A/B 测试的统计学原理 // 51
第 3章　A/B测试的作战计划 // 63
3.1　试验的战略制定 // 63
3.1.1　明确战略目标 // 63
3.1.2　制定战略路线图 // 64
3.1.3　管理试验项目 // 68
3.1.4　搭建试验的基础设施 // 70
3.2　试验的战术执行 // 72
3.2.1　探索、验证闭环：试验驱动业务优化的流程 // 73
3.2.2　试验方案设计 // 78
3.2.3　试验的优先级排序 // 82
3.2.4　高频试验管理 // 85
3.3　快速上手一个试验 // 87
3.3.1　收集数据，发现问题 // 88
3.3.2　建立试验目标 // 90
3.3.3　提出试验假设 // 91
3.3.4　运行试验，验证假设 // 93
3.3.5　分析试验数据，做出决策 // 94
3.3.6　积跬步至千里，持续优化是关键 // 95
3.4　实战：从零开始一次 A/B测试 // 96
第 4章　A/B测试的完整解决方案 // 110
4.1　行业： A/B测试在各行业的应用 // 110
4.1.1　电商经典案例 // 110
4.1.2　金融经典案例 // 113
4.1.3　教育经典案例 // 115
4.1.4　旅游经典案例 // 117
4.1.5　消费品牌经典案例 // 120
4.1.6　其他行业（UGC、PGC、媒体网站、SaaS）// 124
4.2　场景： A/B 测试在各种业务场景中的应用 // 132
4.2.1　着陆页优化 // 133
4.2.2　App优化 // 139
4.2.3　网站体验优化 // 145
4.2.4　技术优化 // 148
4.2.5　算法优化 // 151
4.2.6　基于 A/B测试的高效科学运营系统 // 154
4.3　人群： A/B测试是创新人才的必备技能 // 156
4.3.1　决策 // 157
4.3.2　产品 // 160
4.3.3　运营 // 166
4.3.4　市场 // 172
4.3.5　技术 // 174
第 5章　试验星火，终会燎原 // 178
5.1　人工智能 // 179
5.2　新零售 // 182
5.3　AR、VR、新硬件 // 184
5.4　区块链 // 186
5.5　智慧城市 // 187
附　　录 // 191
附录 A　AARRR模型的介绍 // 191
附录 B　A/B测试术语表 // 194
附录 C　A/B测试需求分析模板 // 202
附录 D　试验档案表格 // 203
附录 E　快速上手一个试验模板 // 204
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