硅谷的那些明星产品是如何进行AB测试的？

于是Netflix在2013年做了一次大规模的A/B测试（实际上是A/B/N测试），看看围绕同一部电影，他们是否能够在海报上做些个性化文章，提高转化率。

图1是默认海报，图2提高了14%的点击率、图3提高了6%。

NETLIX随后开发了一个系统级方案，可以自动将节目图片根据不同的宽高比、裁切效果、修饰程度、本土化元素等维度进行分组。他们把这套方案逐渐应用到越来越多的节目上，跟踪相应的用户点击转化率，以下是一些例子，绿色箭头是用户转化率较高的内容：

四、经验总结

1、为何要使用A/B testing

如果你给产品设计了一个新功能或新的运营手段，使用A/B测试可以帮你扭转两个关键指标：留存和收入。使用A/B测试，彻底改变产品，跟踪用户行为，你可以看到你的产品如何一步步提升留存和收入的。如果测试有效，就尽快放进基线版，做成标配。这种手段可以帮你持续优化产品和运营。

2、你的用户是否按照你的设定在操作

我的经验是，用户在绝大多数时候都不会按你期望的方式操作，有时候他们连你精心推敲、放得好好的按钮都找不到。个中原因很多：可能因为你的设计不够直观、颜色不够突出、不理解某种操作、可交互的选择太多无法决定从何下手……等等。

3、你的直觉准确吗？

很遗憾，对于用户行为来说，多数时候我们的直觉都是错的。唯一能证明对错的方式就是A/B测试。在用户体验领域，这是最好的鉴别指针。以一个房产网站的经验举例，他们想提高Google广告的注册转化率。于是做了几版设计，他们认为只要隐藏房产图片的效果会更好，结果同时隐藏房产图片和价格的设计转化率反而更好。

4、一起探索边界

一个人的边界太有限，因此最好的主意不是憋出来的，是一起探索出来的。好的产品团队应该擅长通过各种不同的新项目，推动跨团队的协调和交流。经常把设计师、工程师、产品经理、运营聚在一起，围绕产品大开脑洞。很多好的产品点子就是在测试了原型产品后，通过这样的跨团队讨论迸发出来的。

5、关注用户做什么，而不是他们说什么

当你和用户直接对话时，请务必记住这个原则：用户总是说一套做一套。这周我亲自做过的一次用户测试，可以完美地证实这一点。我问用户，平时用通讯录时会不会使用筛选功能，用户表示并不用，因为靠滚动就可以搞定，没必要使用。但在用户看到这个新的筛选下拉菜单时，这个功能的便利性马上吸引了他，用户迅速地学会了使用多种维度进行筛选，然后马上问我们：“这个功能什么时候能在产品里用到？”

6、用户数据的多少决定了你的成功几率有多少

有数据，才能分析用户行为的背后原因。数据能助你构筑方案无需人肉撕逼，A/B测试可以告诉你哪个方案更有效。

注：本文由新晋成立的三节课翻译组出品。在此衷心感谢三节课翻译组全体成员（目前共计19人）为此付出的努力，三节课正在努力成为一个“既性感，又有温度”的互联网人学习社区。

编译：姚帅，三节课翻译组首任组长，前风软电影组组长，破烂熊字幕组创始人之一，前着迷网产品总监，现任考拉FM运营总监。公众号：filmbeartalk，欢迎交流。

翻译：翠平，2年级产品经理。

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（编辑：济南站长网）

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