【实战案例】如何从0到1设计增长项目？看这篇就够了(2)

（web商城）关于产品方案设计这块属于产品经理日常工作这里就不展开赘述了，此次主要分享关于增长项目设计的流程及部分细节。活动流程图关于产品方案设计部分属于产品经理需求落地的日常工作，这里就不展开赘述了，此次主要分享关于增长项目设计的流程及部分细节。

A/B实验设计A/B测试一般应用在下面四类需求上：

A/B实验设计的核心思路：

分析可设置a/b test的活动环节，合理排列优先级；

选择1-3组，设定可验证指标，完成参照和对照组实验设计；

梳理满足实验可验证指标的数据采集需求。

实验环节设计在确定了活动业务流程之后，可以根据实际需求找出可做实验的流程节点。这里我们最终确定了先以邮件推送的优惠策略和活动落地页的商品推荐两个地方做AB测试实验，并设计了实验可验证指标，如下图：

顺便解释一下各类指标的含义：

直接效果指标：该实验影响的最直接的指标，用来决策实验是否符合预期，一个实验只能设置一个直接效果指标。

间接指标：实验影响的间接指标，可以有多个间接指标进行辅助性参考。

正向指标：实验有可能间接提升的指标。

负向指标：实验有可能导致下降的指标，视具体实验而定，不一定必须有该指标。

用户流量分配确定好在哪里做AB测试之后，要考虑流量如何分配的情况。流量分配有两种形式：

互斥分离法：——如果两个实验之间的结果存在互相干扰的情况，是建议用互斥分流法（当然也得流量数据足够的情况下）。

交叉分流法——如果两个实验之间的结果并不会存在相互干扰，可以使用交叉分流法（我们的项目就选择了交叉分流法）。

实验设计细节以该案例为例，最后我们确定的实验内容为两个：

第一，为了验证低客单价用户对本次活动的敏感度，我们打算其中一批用户多发放一张低门槛满减券，所以在触达用户的邮件内设置第一个A/B实验：

实验组：90-15、60-10、19-3三张满减券；

对照组：90-15、60-10 两张满减券。

第二，为了验证什么样的商品推荐策略对用户的最终转化影响大，我们打算在活动落地页设置第二个A/B实验：人工配置商品和基于用户行为的策略推荐产品：

实验组：个性化策略选品；

对照组：运营人工选品。

四、搭建指标体系

搭建数据指标体系的维度可以很多，也可以很深，主要目的是为了为以后优化做数据支撑，不同的业务形态，不同的方案设计都需要根据实际情况针对性的搭建指标体系。下面是我们本次搭建活动指标体系，参考以下四个维度：

1. 基于业务流程的漏斗转化

每个环节需要采集哪些基础数据、定义每个环节的转化指标及计算公式、每个环节的转化数据历史基线（如果有）。

2. 基于A/B test的实验数据

两个实验分别设定的直接指标和间接指标、直接和间接指标的计算公式。

3. 基于用户模型的行为数据

按用户分组统计用户行为基础数据、按用户分组统计每个环节的转化数据。

4. 基于活动日常的监控数据

单用户的用户行为基础数据、每个环节的小时/日趋势数据。

最后针对本次活动搭建了一套较为完善的数据指标体系。

小结：以上是一个增长项目的孵化流程，我们在策划一个项目的同时，除了要考虑项目本身如何实现，还要提前规划一下后期项目该如何优化，并提前做好相应的数据准备和搭建指标体系，这样我们才能地将一个项目通过数据驱动的形式，不断地深耕和优化，产生最大的项目价值。

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