科技猎策略产品经理A/B测试的上线流程是什么样的？（下）
A/B测试是一个重要的流程，它的整个过程也比较复杂，策略产品经理必要掌握它的整个环节，这样才能让产品成功上线。那么策略产品经理A/B测试的上线流程是什么样的呢？今天我们来继续介绍这个内容。
在上一篇文章中，我们介绍了A/B测试的前几个环节，下面是后面的几个流程：
一、结束点
实验结束时需要终止实验，根据多天累积的数据，对相关指标进行数据分析，形成数据报告。
在终结点的选择方面，不同类型的产品及不同的观测指标有差异，具体选择方法如下：
日活级产品(DAU/MAU大于50%的产品)：一般指标需观察3个完整天以上(一般为4天)，次日需观察7个完整天以上(一般为8天)，次周(一般为15天)需观察14个完整天以上。
就周活级产品而言(DAU/MAU小于50%的产品)：这类产品的用户并非每天都在使用，而且周期很长。由于需要一个周期的用户行为对比，一般指标需要观察7整天以上，一般为8天。日间保留指标需观察10整天以上，一般为15天，因为需要两个周期，两个分组进行用户行为对比。分周保留指标需要14个整周，一般为15天，因为需要在两个循环中对两个分组的用户行为进行对比。
上述数据为经验性数据，主要依据作者所经历的大部分A/B测试，次日存留指数在第7天基本稳定，在第8天、第9天、第10天和第7天基本一致。
其它度量的终点时间也是相同的，这基本上是因为用户行为数据逐渐得到一个固定的值。
二、分析实验结果
策略产品经理需要对实验结果进行分析，并给出如下书面分析。
对试验结果进行分析，以确定其结果是否符合预期。通常需要参考原始的实验假设，并与自己的主观经验报告一起试图回答这个问题。
与预期的试验一致，下一个优化步骤是什么。没有达到预期的试验，分析是假设错了还是验证错了，下一个改进点在哪里。
三、灰度上线
假如实验获得了统计上可信的正收益，那么就需要灰度发布该策略，但在处理过程中，是否需要发布客户端的新版本将有所不同。
如需发版，走版本审核的一般都是灰度流程，一般需要在小渠道放量，观察不同手机型号的产品是否有漏洞。
如无需求，请关闭原始测试，并在A/B测试平台上将测试状态调整为“灰度发布状态”(平台需要支持此功能)，调整实验组用户的比例，观察天级指标的变化情况。例如首日销量30%，观察目标指标(如人均停留时间)对总用户数量的影响。灰色上线的目的是为了观察A/B测试对全量用户的实际效果，此时A/B测试虽然没有严格进行验证，但也是非常必要的。
四、回测机制
一般情况下，KPI考核周期前，都需要对绩效实验进行有组织的回测，所谓“回测”，实际上就是对历史实验的重新测试。
由于在试验过程中有收益并不代表长期有收益(A/B测试有限制，可能用户群的特征分布有变化)，因此需要对试验进行重新测试，测试在评估周期内(比如一个季度内)获得更大收益，预期得到的收益也是相同的正向收益(正常情况下，数据幅度可能会有差异)。
通常A/B测试的成功率低于20%(成熟产品A/B的成功率更是低于10%)，但是我们可以通过以假设为基础的实验方法来挖掘知识，并挖掘出新的优化点，即使是失败的实验。
虽然整个流程的步骤比较多，只要掌握了技巧还是能够轻松完成的。策略产品经理一定要熟悉整个的A/B测试流程，在实践项目中不断的积累经验，不断优化，形成一套自己的模式，这样就能提高效率，还能达到预期的结果。
以上就是“策略产品经理A/B测试的上线流程是什么样的？（下）”的内容了，如果你还想了解其他相关内容，可以来 产品壹佰 官方网站。
在上一篇文章中，我们介绍了A/B测试的前几个环节，下面是后面的几个流程：
一、结束点
实验结束时需要终止实验，根据多天累积的数据，对相关指标进行数据分析，形成数据报告。
在终结点的选择方面，不同类型的产品及不同的观测指标有差异，具体选择方法如下：
日活级产品(DAU/MAU大于50%的产品)：一般指标需观察3个完整天以上(一般为4天)，次日需观察7个完整天以上(一般为8天)，次周(一般为15天)需观察14个完整天以上。
就周活级产品而言(DAU/MAU小于50%的产品)：这类产品的用户并非每天都在使用，而且周期很长。由于需要一个周期的用户行为对比，一般指标需要观察7整天以上，一般为8天。日间保留指标需观察10整天以上，一般为15天，因为需要两个周期，两个分组进行用户行为对比。分周保留指标需要14个整周，一般为15天，因为需要在两个循环中对两个分组的用户行为进行对比。
上述数据为经验性数据，主要依据作者所经历的大部分A/B测试，次日存留指数在第7天基本稳定，在第8天、第9天、第10天和第7天基本一致。
其它度量的终点时间也是相同的，这基本上是因为用户行为数据逐渐得到一个固定的值。
二、分析实验结果
策略产品经理需要对实验结果进行分析，并给出如下书面分析。
对试验结果进行分析，以确定其结果是否符合预期。通常需要参考原始的实验假设，并与自己的主观经验报告一起试图回答这个问题。
与预期的试验一致，下一个优化步骤是什么。没有达到预期的试验，分析是假设错了还是验证错了，下一个改进点在哪里。
三、灰度上线
假如实验获得了统计上可信的正收益，那么就需要灰度发布该策略，但在处理过程中，是否需要发布客户端的新版本将有所不同。
如需发版，走版本审核的一般都是灰度流程，一般需要在小渠道放量，观察不同手机型号的产品是否有漏洞。
如无需求，请关闭原始测试，并在A/B测试平台上将测试状态调整为“灰度发布状态”(平台需要支持此功能)，调整实验组用户的比例，观察天级指标的变化情况。例如首日销量30%，观察目标指标(如人均停留时间)对总用户数量的影响。灰色上线的目的是为了观察A/B测试对全量用户的实际效果，此时A/B测试虽然没有严格进行验证，但也是非常必要的。
四、回测机制
一般情况下，KPI考核周期前，都需要对绩效实验进行有组织的回测，所谓“回测”，实际上就是对历史实验的重新测试。
由于在试验过程中有收益并不代表长期有收益(A/B测试有限制，可能用户群的特征分布有变化)，因此需要对试验进行重新测试，测试在评估周期内(比如一个季度内)获得更大收益，预期得到的收益也是相同的正向收益(正常情况下，数据幅度可能会有差异)。
通常A/B测试的成功率低于20%(成熟产品A/B的成功率更是低于10%)，但是我们可以通过以假设为基础的实验方法来挖掘知识，并挖掘出新的优化点，即使是失败的实验。
虽然整个流程的步骤比较多，只要掌握了技巧还是能够轻松完成的。策略产品经理一定要熟悉整个的A/B测试流程，在实践项目中不断的积累经验，不断优化，形成一套自己的模式，这样就能提高效率，还能达到预期的结果。
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