一文看懂“AB实验”: 统计学原理, 分析思路, 业务应用

  • 2025-07-10 22:49:38
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AB实验是数据分析和业务优化中不可或缺的工具,但很多人对其原理和应用仍感到困惑。本文从统计学原理出发,详细介绍了AB实验的设计思路、实施步骤、结果解读以及在业务中的应用案例,帮助读者快速掌握AB实验的核心要点,是一篇实用性强的入门指南。

AB实验(ABtest)是一个经常被提起,但是很多同学听得云里雾里的东西。因为网上太多文章都在讲统计学公式,但:

1、为什么非得是AB实验?

2、到底AB实验该怎么设计?

3、到底业务该怎么用?

网上的案例非常少。今天一文跟大家讲清,包教包会!

一、AB实验的原理

之所以做AB实验,是因为:影响结果的因素很多,我们想剔除其他因素的干扰,只看我们关心的。比如用户的消费率,可能受:

1)业务派发的优惠券

2)用户自身需求

3)特定的商品

的影响,我们想剔除X2,X3,只看业务发券对用户消费率的影响,此时就得做实验。

在统计学上,有两种常用方法剔除干扰:

方法一,随机实验:随机分成两组,一组有作用,一组没有,组间对比。充分的随机性,能消除一切干扰因素!因此,随机实验被称为“因果推断的黄金法则!”

方法二,找特征相似的个体作对比,所谓分组法,PSM,DID,RDD都是此原理。

这里可能有人疑惑:为什么仅靠随机分组,就能消除所有因素影响?统计学上有一个经典的种豆子故事(如下图)简单来说:随机分组,构造了一个“平行世界的你”实现了相似特征对比。

二、AB实验的设计

AB实验设计,包括五个步骤

1、业务提出行动目标(改善XXX指标)

2、业务提出行动方案(页面改版/派优惠券)

3、根据业务方案,抽取部分用户进行随机分组

4、推送业务方案,收集用户响应的数据

5、利用统计学知识,对比组间差异,得出结论

典型的ABtest场景,有以下3种,牢牢记住哦。

这里要注意,现在是2025年,不是所有工作都需要从0开始做的!市面上有火山引擎(DataTester)/神策(ABtest)等工具,很多公司也有自建的ABtest平台,可以实现全流程配置与管理。除了数据产品要搞研发以外,产品经理/运营/数据分析师的精力应更多放在:如何设计一个靠谱的实验。

三、什么是靠谱的实验

第一:实验本身符合业务逻辑。

比如:

派优惠券:消费满1万元,减1元

首页banner,把“快来看看”改成“马上看看”

你自己觉得这些玩意能有多大作用!

这种屎上雕花的东西,再测也测不出效果来,穷折腾。

第二:用户分组随机性验证。

理论上,最好先做AA实验。即随机分组后,不上线任何政策,空跑一段时间。如果分组是随机的,那么此时组间不会出现任何差异。

实际上,人们经常懒得做AA就直接上了。那么至少,分组后,组间用户在关键特征(性别,年龄,收入,消费力等)保持一致(也可以做T检验)。

第三:实验时间设计,符合业务周期,避开特殊时间段。

比如:

1、要测优惠券,那么不要赶在618前后测,618的巨大影响,会把你那点券冲掉的。

2、要测游戏功能,不要赶在学生快放暑假,快开学的时候。选择正常时间

3、要测商品详情页,至少测够1周(包含工作日和周末)

第四:做好多个实验之间的协调。

业务动作有可能很多,多重动作叠加很可能引发用户体验下降,比如:

1、单独上一个“猜你喜欢”,效果很好

2、单独上一个“福利炸弹”,效果很好

3、单独上一个“好运降临”,效果很好

结果实际上线,用户打开页面哐哐哐弹了一堆东西,吓得用户赶紧关上……

综上可见,好的实验,建立在充分的前期分析,对用户和产品有足够分析积累之上,不是闭着眼睛上个页面就测了。

四、实验结果的解读

AB实验,对应的统计学知识是“双样本T检验”,而且常用的AB实验平台会直接通报结果,所以直接看P值是不是小于0.05就好了。P值大于0.05说明没有组间差异,业务动作做了白做,回去重做!

这里,经常有业务部门会搬来厚厚的统计学书,试图证明P值大于0.05,也能说明业务做的很好。反正业务做的不好,测到它好为止!最后结论必须是“好!”……我们常说:放过统计学吧,它老人家已经300岁了,经不起产品经理和运营这么折腾。

反而是,很有可能出现:明明测试看起来有效,上线没效果,比如:

测的东西本身就是小因素,很快泯然众人

有影响更大的其他事件发生

业务动作之间相互干扰,拉低效果

持续动作下,用户需求/市场结构发生变化

新奇效应,上线时候好玩,过两天懒得完了

就比如给优惠券,给太多了,用户习惯了发券,没券就不消费,导致越往后效果越差。这都是常事。

因此,AB实验并不是“一炮定输赢”,紧密围绕业务目标,不断寻找优化方法,才是关键。而不是对着P值大喊:给我显著!快给我显著!