A/B测试应当成为一种企业增长行为 | 增长科学第1谈

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文 | 《增长五线》作者 王赛

今天的企业营销决策正在发生质的变化，落到增长的维度，市场营销Marketing可以分为左右两侧：

左侧是市场导向型战略，即公司业务的市场增长逻辑、增长区间在什么地方，偏战略宏观；

右侧是消费者行为策略，即如何形成用户增长、促使消费者偏好、研究消费者为什么购买，趋向微观。

左边是增长结构；右边是增长行为。

而今天，数据以及数据应用的理念、模式、思维，都在革新左右侧的增长逻辑。而数据本身是一个中性词，重要的是如何决策，即BD（bigdata）大数据应该走向DD（decision data决策数据）。在BD走向DD的过程中，A/B测试扮演着营销科学的催化剂角色。

过去我们只谈“消费者中心”，很容易陷入空洞的理念，难以落地。但今天，数据的可获得性，为我们带来了全新的连接关系。这种连接直接促成了消费者行为的比特化，一个最终的消费决策被分割成无数微观的行为切面。

而A/B测试，就是一个把消费者行为数据化、用数据对行为进行量化反馈的过程。

什么是A/B测试？

简单来说，当企业面临决策的不确定时，可以从整体流量中划出小部分流量，随机、均匀地分出两组，分别由两组用户进行测试，最终通过实验数据对比确定更优方案。实证科学本质就是一种A/B测试，将实验对象分组、比较、校准，形成可复制的经验。用胡适的话，是“大胆假设、小心求证”，而今由于行为数据的丰饶、可得性，A/B测试变成营销科学的底牌之一。

从心理上，消费者往往不知道自己要什么；但从行为上，我们能知道他们的选择偏好，企业也由此可以动态做出决策。通过A/B测试，我们就可以把“消费者中心”往前再推一步，变成“消费者决策中心”，确保每个决策都为企业带来正向收益，实现复利效应，带动持续增长。

认知：A/B测试是一种企业经营行为

今天的营销，已经不是二十多年前的“大众化营销”，或者十几年前的“细分化营销”时代了，而是进入了以信息碎片化为特征的“经济丰饶化”时代。今天的消费者买一瓶化妆品，面对的不是以前的几十种选择，而是从线上到线下的成千上万种选择。消费者的时间份额、胃部份额、钱包份额、时空序列却是有限的，而市场的供给是无限的。

此时，在“丰饶经济”下，研究消费者的“时空切片”就变得非常重要。

以前，对于消费者的一个消费旅程，企业很难进行“时空切片”式的衡量。但现在通过A/B测试，企业可以获得“某个产品在某个场景中对某些人有效”的具体数据，并据此做出反复调整。

在国内大厂中，字节跳动是应用A/B测试的先驱者。自2012年成立以来，字节跳动先后将A/B测试应用在产品命名、交互设计、推荐算法、用户增长、广告优化和市场活动等方方面面的决策中，累计进行了70余万次测试，每天新增1500余个测试，服务于400多条业务线。A/B测试背后，折射出的是字节内部“让数据和事实说话”、“避免拍脑门”的决策机制。对于今日头条、抖音等产品来说，A/B测试堪称是它们成功留住客户、进行商业变现的奠基石。

在消费行业，A/B测试同样可以大有所为。元气森林正是通过系统性的A/B测试，在气泡水这一细分赛道里突围而出：首先进行口味测试，测出天使用户对哪一种口味更感兴趣；再进行电商测试，看看验证型的产品在电商渠道的测试情况，是否达到规模化标准，再去进行线下铺开；在货架测试中，通过人工+数据的方式监测消费者的购买行为，调整货架策略，最终完成整个DTC渠道测试。这套测试方法，本质上就是互联网数据反馈性的逻辑。

大家过去一直把A/B测试理解成一个技术行为，其实它更应该是一种科学经营行为。我们不应当仅仅拿它作为一个工具，而应当将它变成一种思维，一种方法论，一种企业经营策略。

莱斯在《精益创业》中提出的MVP（Mininum Viable Product，最小可行产品）概念，就是先做一个最小化的可量化产品，推出去进行测试，根据反馈判断能否大规模投入。这个概念背后的本质就是A/B测试。

这些年来，A/B测试经历了四个应用阶段：最早大家把它放在流量投放中使用，然后把它放在产品迭代中使用，再后来把它放在消费者行为研究中使用，现在已经逐渐把它放到整个营销策略和增长策略中使用。

有一本管理学著作叫做《循证管理》，讲的是如何将科学管理原理转化为组织行为，落实在企业的日常活动中。A/B测试就是这样一种科学管理原理，它可以帮助企业将最佳研究证据与决策者的专门技术，以及顾客的偏好整合起来，从而将实践导向更为理想的结果。

理解：A/B测试能为企业增长带来什么价值？

以前一个国际品牌进入中国，首先会开招商会，寻找一批经销商和代理商。但现在，就可以先通过电商，测试整个市场规模有多大，考察哪些消费者买了同类产品，如何去攻克他们的钱包风格，通过A/B测试寻找其中的痛点和潜在商机。

回到“增长五线”，A/B测试在五线中都可以发挥“数据驱动增长”的作用。

例如，在撤退线中，可以通过A/B测试，识别出哪些产品或服务，可以被取代、整合、舍弃。在成长底线中，可以通过A/B测试精准定义客户需求，考察客户是没有支付能力还是没有支付意愿，据此调整经营策略。在增长线中，可以在推出新品牌、新产品时，验证消费者会不会买单。在爆发线中，可以监测到哪些是能够引爆的“微时刻”的商机。在天际线中，依据消费者偏好和市场机会做出决策，突破增长天花板。

除了驱动增长之外，A/B测试还可以帮助企业“做减法”。

今天很多企业推出了五花八门的内容服务，用户体验不增反降。而A/B测试，恰能帮助企业精准地“做减法”，帮用户简化场景中的选择。

一位悟空租车的朋友告诉我，以前，用户在其平台从选车到付款中，有一个必经环节——押金缴纳，而这一环节大大影响了下单转化率。于是，他们通过字节跳动推出的火山引擎A/B测试，用小流量进行对比实验：

•  对照组：现行支付流程，用户在下单页面需要同时支付租金与押金；
•  实验组：新方案，用户在订单支付完成后，再进入押金缴纳页。

测试运行两周后，团队发现实验组比对照组上升了7%，增长非常明显。于是，悟空租车对产品进行了迭代，在提升用户体验的同时，也为平台带来了7%的收入增长。

过去大家都在讲“消费者中心”，但对于消费者的认知依然模糊。而A/B测试则是向前推进一步，以“消费者决策中心”为逻辑，深入消费者行为中，了解Ta的点击行为、收藏行为、购买行为等，从而找到最能打动用户的那个决策。

除了拉动新客之外，A/B测试在老客维系方面也可以发挥作用。例如，你作为某个品牌车主，该品牌APP的会员商店提供了很多商品，但都不是你想要的，这就很影响客户体验。但通过A/B测试，品牌就会知道你的兴趣爱好，有针对性地推送你需要的产品或服务，满足你的各种需求，由此提升客户黏性。

应用：如何将A/B测试应用于营销全链？

“数字营销链路”（Digital Marketing Chain,DMC）是继舒尔茨的“整合营销传播”（Integrated Marketing Communication,IMC）之后，近两年来在营销传播领域最炙手可热的新概念。学界、企业界（包括BAT+TMD）都在提链路。

业界为什么对“链路”如此乐道？根源在于，整合营销传播实施土壤被颠覆，“一个洗脑广告驱动全国购买热潮”的时代一去不复返。同时，从平台商来看，腾讯、阿里、抖音、小红书都基于自身链路，提出了自己的营销传播方法论，呈现“百家争鸣”的局面。于是，营销费用往哪儿投，越发成了品牌主的难题。

去年中国营销界发生所谓“流量广告VS品牌广告”之争，其实是个伪问题。现实是，流量与品牌之间并非对立概念。流量广告是一个品牌接触点，品牌广告也是一个流量集散点，关键在于企业将它放在营销链路的哪个环节。比如拼多多的崛起，你说它打的是流量还是品牌？

今天的企业需要的是更大视野的“消费者-数字驱动全景”。如果把A/B测试应用到这个全景当中，就会发现它涉及的不是1条链路，我最近在业界提出5条链路：

链路1：消费者心理链路——消费者的心理进程

链路2：消费者行为链路——对应心理进程的消费者行为路径

链路3：企业行为管理链路——企业采取什么行动影响消费者行为

链路4：媒介链路——通过什么媒介影响消费者行为

链路5：营销效率测量链路——如何管理以上营销过程中的营销效率

在消费者行为学中，消费者认知与心理链路可大致分为四大阶段和六个具体阶段：顾客需求唤醒、购买动机产生、广告信息处理和记忆、情绪和态度形成，而消费者在每个心理阶段，表现着不同的认知习惯和偏好。

科特勒的5A模型将心理进程，换成用户的行为进程，即《营销4.0》所提出的5A，“了解（Aware）→吸引（Appeal）→问询（Ask）→行动（Act）→拥护（Advocate）”，企业数据管理要到更微观行为，于是我将5A演化到第二条链路——消费者行为链路。

基于可以管理的行为，我将消费者行为链路总结为八个关键行为：看见（见）、搜索（搜）、进入落地页（入）、比较（比）、进（进店）、购买（购）、与企业平台连接（联）、裂变和推荐（扩）。

• 消费者行为链路——见/搜/入/比/进/购/联/扩

很多用户在看到品牌投放后，会进行主动搜索。这时企业就可以通过A/B测试，看哪些人在进行搜索；点开视频的人，是看了1分钟就关掉，还是看完了5分钟。

通过这些测试，企业就可以对消费者行为链路进行管理，决定在这个用户行为触点，是否要干预以及如何干预顾客的行为，影响消费者的决策。比如，一个企业在活动推广时，通过A/B测试，就可以知道怎样的文案效果更好。

确定在哪几个环节干预顾客行为后，企业就能够匹配出营销传播需要的媒介，打穿媒介-触点-顾客行为-顾客心理的闭环，直指顾客决策。

最后，通过效率测量链路，有针对性地补足薄弱环节，达到整体效率最优，并对市场工作进行量化管理。这个过程中也可以通过A/B测试，考察什么样的监测指标最优。

• 企业的效率测量链路

既然A/B测试这么有用，为什么国内很多企业用不好？

据我观察，这里大致可分为两种情况：第一种企业，意识到了A/B测试的重要性，但缺乏坚固的数据基建，并不具备使用A/B测试的能力；第二种企业，已经具备数据基建，但在对数据进行联动打通后，发现市场上并没有成熟、可靠的A/B测试产品；又或者，他们想要一个统一的实验平台，通过统一定义用户、公用的指标进行A/B测试。

这就引出了另一个问题：为什么市场上缺乏可靠的A/B测试产品？事实上，一场AB测试的成功，不仅仅是搭建测试平台那么简单，还要在落地过程中克服种种难关——如何科学地分流、设置目标、精确统计？如何做模型，如何做测试方案，如何衡量信息指数、难易程度？一旦失误，结果可能相差千里。而市场上的一些A/B测试服务商，一来测试模型的精度有限，不能确保结果的准确性，二来缺少C端场景，三来主要面向开发者，而不是产品人员，上手难度很大。

好在，情况开始有了起色。以火山引擎A/B测试为例，这款最初仅在字节跳动内部使用的工具，在自动分流、正交互斥上经历了字节早期推荐算法的数次迭代打磨，并在2020年正式商业化。企业使用这一工具，不仅拥有了字节同款“增长秘笈”，而且可以获得字节内部业务线专家的一线实战经验。如今，字节开放这一工具，并已帮助金融、零售、汽车、地产等行业的大量企业实现精细化运营，甚至直接拉动业务增长。

巴菲特把投资比喻为滚雪球，一要有很长的坡，一要有湿的雪。使用火山引擎A/B测试，就像是企业管理里“滚雪球”，一方面可以通过数据，精准预测这条“坡”的长度，另一方面可以不断优化经营策略，帮助企业在滚动中不断获得“湿的雪”。

结语

总的来说，AB测试中有两个核心要素：第一，它可以精准洞察商机，把不确定的决策变成确定的决策。第二，它可以叠加所有的消费者行为数据，为企业带来复利式增长。

按照英国哲学家波普尔提出的“证伪主义”理论，任何科学理论都是试探地被提出，然后加以检验。如果检验的结果表明这个理论是错误的，这个理论就要被放弃，为新的理论所代替。而A/B测试恰为企业提供了一种证伪方式，帮助企业不断调整策略，这才是营销科学的核心。

最后，我再问一个问题：A/B测试应该放在哪个部门？是CTO决策，还是CMO甚至CEO来决策？我们会发现，只有把A/B测试放在它应有的战略与科学融合的高度，才能完成整个“数据驱动科学决策”的闭环，带来复利式增长。这是今天很多企业在设计营销战略时需要理清的核心逻辑。

【钛媒体作者介绍：王赛 CEO顾问，《增长五线》作者，科特勒咨询（KMG）管理合伙人，即将推出新书，王赛增长系列第二部《增长结构》】

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