用灰度发布功能实现A/B测试_a/b测试 灰度落地方案

A/B 测试，听起来好像就是在 A 和 B 两个方案中择优选择一个的样子。但是判断的标准是什么，如何实现一直没有思考过。正好最近在做数据分析方面的工作，稍有接触，Mark 一下。

A/B测试，互联网巨头的标配

2000 年 2 月 27 日，谷歌搜索部门的一位工程师进行了互联网时代的第一次 A/B 测试——他想知道搜索结果每页展示多少条是效果最好的，当时默认为 10。

实验是这样设计的：对于 0.1% 的搜索流量，每页显示 20 条结果；另外两个 0.1% 分别显示 25 条、30 条。

这次测试从直接结果看并不成功——由于技术故障，实验组页面的加载速度明显慢于对照组，最终导致实验的相关指标下降。

但谷歌因此获得了意外收获——他们发现即便是 0.1 秒的加载延迟也会显著影响用户满意度。很快，谷歌将改善响应时间提升为高优先级事项。

以这次实验为开端，A/B 测试在谷歌内部快速流行起来。

2013 年，今日头条在起名字的时候，创始团队没有头脑风暴，没有投票，没有老大拍板儿，而是采用科学实验的方式，通过数据确定了头条的名称。

首先将 App Store 上各类免费榜单的前 10 名整理出来；然后根据名字归类（朗朗上口白话类，内涵情怀类，模拟特殊声音类，公司名+用途类等），分析各类的占比，分析结论是朗朗上口的大白话效果最好。再然后，对于设计的名称，分渠道 A/B 测试，确定先验效果类似的发布渠道，分别投放，界面功能 logo 完全一样，统计各个渠道的用户下载和活跃等核心数据指标，最后测得《今日头条》效果最好。

在 Facebook，CEO 扎克伯格曾公开宣称：“在任何给定的时间点，都不会只有一个版本的 Facebook 在线上运行，而是有超过一万个，我们的实验框架能随时发现和感知用户最细微的行为差异。”

三、增长离不开 A/B 测试

在了解如何科学进行一项 A/B 测试之前，我们需要对“A/B 测试是什么”有一个定性的认识。

相信绝大部分人对 A/B 测试的认知是这样的：

两套产品方案，分别让 50% 的用户各自访问不同的两个方案，观察谁的数据效果更好。

A/B 测试 3 个最主要的特征：

1）A/B 测试是多方案并行的，并不是传统认知上的 A、B 两种方案：就像达尔文雀同时进化出了多达 18 种鸟喙。

2）一个 A/B 测试只有一个变量：达尔文雀的演化只影响了鸟喙这一个部位，而其他部位并没有变化。

3)一定遵循了某些规则或特定环境：只有在群岛自然环境的影响下，才能让它们进化出适合当前环境的鸟喙。

正如达尔文雀通过进化出更优的新形态来适应当前的自然环境那样，A/B 测试也是在当前环境下找到最适合用户的产品方案的过程。

A/B测试的真正价值

第一点，最直观的一点，A/B测试能真正落地数据驱动，帮助企业科学决策。

在传统的经验主义运营模式下，业务负责人能力再强，也难免有失手的时候。但作为一种前置验证的手段，A/B测试的价值不仅能帮助企业准确评估哪个方案更好，还能评估出好多少、为决策提供量化参考。

第二点，同时也是科学决策的另一面，A/B测试能帮助企业规避风险。

假如一个带有错误特性的新版本全量推给用户，影响的可能是千万、甚至上亿用户的体验，后续挽回损失的代价也同样让企业难以承受。A/B测试可以通过分流出小部分流量进行测试，将负面影响控制在实验范围内，防止错误决策造成更大的损失。“A/B测试本质上，是帮助我们提高选择、判断的准确性，以及提升决策时的效率，降低成本。”

第三点，从企业发展的长远角度看，A/B测试是企业复利式增长的新标配，其尽可能地让企业的每个决策都带来正向收益，持续循环，最终实现指数级增长。

一家公司，从初创企业到独角兽，再到成为行业巨头，整个过程中最令人惊叹的地方往往是：这家企业需要在每个重要节点都做出正确的选择。如果稍有不慎，哪怕只是一次错误，也可能让原处于高歌猛进状态的企业走起下坡路。道理不难懂，难点在于，没有人能看到未来，只能尽最大努力基于已有信息作判断。而A/B测试，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，这对企业预判趋势大有裨益。

A/B测试的重要性日益凸显，价值已经非常明确。挑战当然有，但当企业真正掌握这把增长利剑时，业务增长路径就会豁然开朗。

如何借助 FinClip 在业务决策中作出明智选择

FinClip 致力于帮助企业移动应用实现模块化开发，企业可以将不同业务功能以小程序形式替代，每个业务模块自行更新、迭代，不再受限于整体 App 发版流程，业务灵活度、开发敏捷度，都将获得极大提升。

通过这种开发模式，有利于运营人员针对移动应用进行 A/B test：

• 通过小程序自身的热更新机制，可以绕过 App 应用市场漫长的审核周期，快速完成功能上线；
• 在测试过程中，可实现实时回滚，纵使线上版本出现问题，也能够回滚至发布前版本；
• 借助「小程序容器」将 App 各个业务模块的代码完美隔离，不影响宿主 App 。

FinClip不仅提供自定义规则发布引擎，帮助运营人员有效进行业务决策。还可以将复杂的规则配置可视化，只需简单几步，即可完成个性化业务规则推送设置。

• 这些设置既可以是最常见的用户列表、年龄、地域、时间；
• 也可以是一些技术指标，如手机型号、系统版本；
• 更可以自由的添加具有业务特征的规则，如是否为高级付费用户、是否关联过公司其他产品等。

同时，FinClip SDK 可自动上报相关数据，实现测试发布完整闭环，无需对每一个小程序都进行业务埋点开发，并且针对需要复杂业务数据回传的小程序而言，由于 FinClip SDK有规范的数据上报协议，因此只需完成少量开发，即可实现最准确的数据上报回传。