一、用户增长实验，你了解多少？
（一）定义与核心流程
用户增长实验，简单来说，是一种通过科学方法来探索如何有效提升产品或服务用户数量与质量的实践过程。它的核心工作流主要包含几个关键环节。
首先是分析数据，这需要收集并深入研究与用户相关的各类数据，比如用户的基本属性（年龄、性别、地域等）、行为数据（使用频率、使用时长、操作路径等）以及业务相关数据（转化率、留存率、活跃度等）。通过对这些数据的梳理和分析，去发现目前用户增长过程中可能存在的问题、机会点以及用户的喜好与痛点所在。例如，若发现某个产品的新用户注册后次日留存率较低，那这就是需要重点关注并分析原因的数据表现。
接着是形成假设，基于数据分析得出的洞察，提出一些有可能推动用户增长的设想。比如，分析数据发现用户在产品的某个功能页面停留时间过短，可能就会假设优化该功能页面的交互设计或者展示内容，能够提高用户的参与度，进而促进用户增长。
最后是实验验证，针对所形成的假设，设计相应的实验去进行验证。通常会采用随机对照实验（常称为 AB 实验），将用户随机分成实验组和对照组，对实验组应用假设中提出的策略调整，对照组保持原状，然后对比两组在各项关键指标（如留存率、转化率、活跃度等）上的差异，以此来判断假设是否成立，该策略是否真的能对用户增长起到积极作用。
（二）重要性及作用
用户增长实验对于企业以及各类产品而言，有着至关重要的作用。
从扩大用户规模方面来看，在如今竞争激烈的市场环境下，仅仅依靠传统的推广方式很难实现用户数量的快速、持续增长。而通过用户增长实验，可以精准地找到吸引新用户的有效策略。比如，通过实验对比不同广告投放渠道、不同文案风格、不同的优惠活动形式等对新用户注册量的影响，从而选择出投入产出比最高的获客方式，不断拓展新的用户群体，为企业和产品积累更多的用户资源。
在提升影响力上，成功的用户增长实验意味着产品能够更好地满足用户需求、优化用户体验，用户在使用过程中满意度提高，自然会愿意向身边的人推荐，形成口碑传播，进而扩大产品的知名度和影响力。像一些社交类产品，通过实验优化分享功能、社交互动玩法等，使得用户之间的互动更加频繁和有趣，产品在社交圈子里的影响力就会逐步提升。
对于盈利能力来说，用户增长实验有助于优化产品的付费策略、提升用户的付费意愿和付费转化率。例如，电商产品可以通过实验来测试不同的商品推荐算法、优惠组合、会员权益等对用户购买行为的影响，找到最能刺激用户消费的方案，从而提高产品的销售额和利润空间。
同时，它还能助力优化增长策略，因为市场是动态变化的，用户的需求和喜好也在不断改变。借助用户增长实验，可以持续地去探索、验证新的思路和方法，及时调整和完善增长策略，让产品始终保持在一个良好的增长轨道上，适应不同阶段的发展需求。
二、以抖音为例，看用户增长实验实操
（一）为何要做这个实验
1. 关注策略目标
在刷抖音时，部分用户可能会留意到，完成 2 次播放后分享按钮变成了自己的好友头像，而部分用户依然是常规的分享图标，这其实就是一个简单的用户增长实验。抖音下发这个策略，其直接目的就是提升用户点击分享按钮的比例，也就是分享率。毕竟用最常分享的 “好友头像” 替换 “分享按钮”，是否真的能让用户更愿意去点击分享，这是需要通过实验来进行验证的。
2. 目标背后的深层意义
从过往经验来看，用户群的互动率（转评赞的用户占比）与其留存率呈现出很好的正相关。从产品逻辑上也很好理解，用户之间有互动，就能收到反馈，持续互动就会产生粘性。就好比微信，如果好友很少，收不到信息，人们打开它的频率自然会降低；每次发朋友圈，要是没人点赞评论，发圈的积极性也会大大削弱。所以抖音进行这样的策略调整，更进一步的目标是提升用户留存，而用户留存和用户规模又是高度相关的，其最终想要达成的还是提升日活跃用户数（DAU）、使用时长、收入这些规模数据。不过，“提升分享率能够提升 DAU 和时长” 这只是一个假设，需要通过具体实验来进行验证。由此可见，这个看似简单的实验，背后其实关联着最核心的增长目标，在评估实验效果时，不能只关注分享按钮的点击率、分享完成率、分享的回流率等过程指标，更要关注上述提到的这些结果指标。
（二）实验的设计和下发
1. 实验设计要点
通常我们会采用随机对照实验（一般用 AB 实验来代指）来进行用户增长实验。通过对比实验组和对照组的各项指标差异，来验证下发不同策略的两组间，是否产生了显著差异。随机对照实验最核心的两个要点是 “随机分组” 和 “单一变量”。
所谓 “随机分组”，目的在于保证实验组和对照组用户的组成、特点尽可能一致，只有这样，两组之间才具备可比性，后续观察到的差异才能确定是源于策略的不同，而非用户群体本身的差异。而 “单一变量” 则是方便将实验结果的差异准确地归因到某个具体的策略差异上。例如在上述抖音的实验中，除了分享按钮变为好友头像这一变量外，其他影响因素要尽量保持相同，这样才能明确知道分享率等指标的变化是不是由这个按钮变化所引起的。
2. 实验下发的具体操作
要实现随机分组，常用的做法是将用户 ID（通常是在用户首次使用 app 时自动生成的一个字符串）经过一些随机算法（比如常用的 hash 算法）进行处理。从理论上来说，这样能保证用户原本的特征与经过随机算法处理后的用户 ID 不存在依赖关系，之后就可以依据处理后的 ID 来进行分组。不过，即便如此，要做到分组的充分随机，在行业内依然是个难题。所以，往往还需要通过实验前的空跑期（也叫 AA 实验）来确认不同组间在实验前是否无偏差。
以抖音这个案例来说，假设我们随机从大盘活跃用户中选取一部分人群，再通过上述方式将他们随机分为实验组和对照组，就可以开始实验了。在实际工作中，可能会碰到各种各样的复杂情况。比如流量比较少，同时又需要做多个实验的情况，这时就需要引入正交分层的方法。正交分层的目的在于形成一系列互不干扰的 “平行宇宙”，便于在流量不足时，能够同时开展多个实验，但正交分层是有其适用条件的，后续可以单独详细介绍它的要点和容易出现的问题。而像这个抖音的案例相对没那么复杂，只需要给实验组下发 “分享按钮替换为好友头像” 的指令，给对照组下发 “保持原状” 的指令（要注意对照组不是 “不下发指令”，不然可能会涉及到一些其他问题）。另外，实际工作中还可能碰到存在多个实验变量的情况，如果要准确评估每一个变量的影响，就需要确保存在仅有一个变量差异的两个实验组。
（三）实验分析环节
1. 关注哪些指标
回归到实验目的，我们首先要直接关注分享率是否有提升，然后进一步关注用户留存率的变化情况，最后还希望看到对用户的日活跃用户数（DAU）、使用时长等指标是否产生积极影响。所以，在这个实验中，需要重点关注的指标就包括分享率、用户留存率以及 DAU、时长等。这些指标对于评估实验效果有着重要意义，比如分享率能直观反映出策略对用户分享行为的刺激程度，用户留存率关乎产品能否长期留住用户，而 DAU 和时长等则体现了产品整体的活跃程度和用户粘性，综合这些指标才能全面判断此次实验策略是否真正对用户增长起到了推动作用。
2. 结果可信度判断
这里涉及到一个 “显著性” 的概念，判断实验结果是否可信，关键就是看实验组和对照组的指标差异是不是能满足统计显著性。所谓统计显著性，意味着我们所观察到的指标提升，并不是因为随机波动造成的，而是确实受到了策略的影响。通常会用 P-value（P 值）、统计功效等指标来说明结果的显著性情况。现在有一些比较完善的实验平台，能够直接输出差异是否显著的结论。如果对显著性相关内容感兴趣，建议可以找一本统计学的专业书籍详细了解学习。参照相关数据，就能分析出该策略是否能够显著提升分享率、次留（次日留存率）、DAU 和时长等指标。
3. 样本量的选择
直观来讲，当样本量足够大时，即使是很小的差异也有可能是置信的；而样本量太小时，即便出现比较大的差异，也可能是不可信的。只要分组是充分随机的，更大的样本量往往更有可能得到置信的结果。但在实际操作中，会受到各方面成本的限制，所以需要评估选择合适的样本量，这就引出了 “最小样本量” 的概念。通过对实验差异的预估，来推算出每一组最少需要用多少样本量，才能确保实验结果差异是置信的，而不是由于随机误差导致的。例如，在预估分享率可能提升的幅度等因素后，利用相应的样本量计算公式或者借助一些专业工具（如在线工具、Excel、R、Python 等），综合考虑第一类错误概率（α，通常取 0.05）、第二类错误概率（β，通常取 0.2）等参数，来确定合适的样本量，从而在成本和结果准确性之间找到一个平衡点。
三、其他常见用户增长实验案例分享
（一）大转盘抽奖活动实验
1. 用户旅程梳理
以常见的大转盘抽奖活动为例，用户旅程通常从发现活动入口开始。比如，用户可能在 APP 的主页弹窗看到活动提示，或者在首页 VIP 版面发现有大转盘抽奖活动的入口等，通过这些入口进入大转盘活动主页。这里面，前七个入口往往是为了促进活动付费而设置的引导，而最后一个则可能是消耗权益的入口。
进入活动主页后，用户会点击相应按钮，此时可能需要进行登录操作（若未登录状态），登录成功后正式进入活动页面。在页面上，用户可以看到大转盘的样式、奖品设置以及参与规则等信息。接下来，用户会根据活动要求，比如有的是消费满一定金额获得抽奖次数，有的是通过分享活动获取次数等方式来获取抽奖机会，然后点击大转盘进行抽奖。
抽奖结束后，如果中奖了，会提示用户中奖的奖品是什么，引导用户去进行奖品兑换，可能是填写收货地址等待实物奖品邮寄，也可能是直接获得优惠券、代金券等可在后续消费中使用的权益；要是没中奖，也会有相应提示，鼓励用户继续参与或者完成其他任务来获取更多抽奖机会。而在这一系列过程中，部分用户在看到奖品的吸引力或者感受到活动的趣味性后，可能会进入付费转化流程，比如购买商品来获取更多抽奖机会或者直接购买相关会员权益等，完成整个从知晓活动到参与抽奖再到可能付费转化的完整路径。
2. 指标拆解与分析
当我们通过历史数据进行漏斗分析对比时，发现某次大转盘抽奖活动的数据出现了下滑情况，活动参与率以及付费转化率都有大幅度的下降。这时候就需要对用户行为展开深入分析来探寻原因。
一方面，我们可以研究用户在页面上的点击分布情况。比如经过数据分析发现，登录按钮有着较高的点击率，通过和同期其他类似活动的点击热力图对比来看，这次大转盘活动中登录按钮达到了 15% 的点击率，由此推测很有可能是用户进入活动页之后还需要登录，而一旦登录失败，很多用户就流失了，从而影响了整体的参与率和后续的付费转化率。
另一方面，分析用户参与活动的心理时间成本也非常关键。通过对用户行为的分析判断有点击行为的用户和无点击行为的用户是否存在特征差异，从中得到一些有价值的洞察。例如，抓住用户进入活动后 20 秒这个黄金时间点，增加有效的互动交互环节，能够有效提升用户的活动参与度；在 40 秒内能够让用户有效地开启活动环节；在 2 分钟内能让用户完成一次活动或游戏的互动，这个 “魔法数字” 是很重要的模型参数，关乎用户参与活动的心理时间成本。同时，基于全量精细化的人群分析，还能洞察所有对活动感兴趣的人群所具备的特征，像是他们的时段特征、家庭画像特征、行为特征等，这些都可以为后续活动改进以及运营提供宝贵经验。
此外，还要抓住目标群体高付费意愿时段。先精准定位目标群体，接着解析他们的需求，最后设计出基于数据决策的科学有效的活动方式，来撬动用户付费意愿。
3. 改进方案与效果
基于上述的分析结果，我们汇总出了相应的改进方案。首先是优化登录流程，简化登录步骤，提高登录的成功率，减少因登录问题导致的用户流失。例如，提供多种便捷的登录方式，像手机号验证码登录、第三方账号授权登录等，并且优化登录界面的提示信息，让用户能更清晰地知道如何操作。
其次，优化活动节奏的流程，减少多余环节。从购买消费时间节点来看，整体黄金时间 17:00 开始购物转化率持续高涨，在 19:00 – 22:00 达到顶峰，付费和非付费用户的黄金消费时间均为 19:00 – 20:00，其中付费用户在此时间段的付费意愿更强，那么在这个时间段，可以针对付费用户增强优惠折扣和促销活动，一方面提升付费用户的购物转化，另一方面吸引非付费用户向付费用户转移；而上午 8:00 – 12:00 时间，非付费用户购物意愿更强，就应抓住对非付费用户的营销意愿，推出非付费用户的营销和促活套餐，提升购物转化。
这些改进方案实施后，取得了非常好的效果，大幅提升了流量的转化和复购，同时也有力地促进了业务的增长。可以明显看到，在发现问题并修复后，整体的活动参与人数很快就上升了。而且，通过调整活动中每个环节的节奏，把控用户的时间心理成本，针对高付费人群和时段加强推送频次，提升曝光，付费转化率和人均购买次数也有了大幅度的提升。
（二）不同类型产品的用户增长实验
在不同行业、不同类型的产品中，都有着各自独特的用户增长实验案例。
比如在线教育领域的火花思维，曾开展过借助大转盘抽奖形式的 618 抽奖活动转介绍案例。其活动基本形式是用户完成火花思维官方制定的邀请（分享）赚金币任务，可获得金币，每拥有一枚金币，就能参与一次大转盘抽奖。活动目的在于以抽奖奖品为激励点，吸引用户完成分享海报、邀请新用户试听体验课等分享和邀请行为，进而增加产品口碑传播，为产品带来潜在新目标用户，完成老带新的转介绍任务。在这个过程中，用户分享海报的操作路径也较为清晰流畅，从登录账号，到选择 “分享我的专属海报”，再选择已制作好的海报，生成普通海报或创意海报，最后长按保存图片、复制邀请语去朋友圈等平台发布。而且海报在设计上很有创意，文案配备有趣表情包等，增加了分享的真实性和亲和力。
再看电商行业，不少电商 APP 会在用户支付完成后，弹出大转盘抽奖界面，比如支付宝的 “支付有惊喜” 活动，用户使用支付宝支付完成后，就会跳转至活动大转盘抽奖界面。这一设计能够有效提高用户的参与度，同时刺激用户进行再次消费，对于提升用户的复购率以及拉新等方面都有着积极作用。
还有母婴产品品牌美赞臣，在用户下载 APP 后，提示用户注册，注册即可参与大转盘抽奖活动，这对于用户下载后的激活非常有帮助，让新用户有继续使用下去的动力，有助于提高新用户的留存率以及后续的转化。
这些不同类型产品开展的用户增长实验，虽然形式和目标各有侧重，但都充分体现了用户增长实验的多样性和广泛适用性，通过巧妙的实验设计和实施，都在各自的领域为产品的用户增长、业务发展等方面发挥了积极的推动作用。
四、用户增长实验的总结与启示
（一）归纳关键要点
在用户增长实验的整个过程中，有以下几个关键要点值得重点关注和把握。
首先是目标设定环节，要明确北极星指标，也就是最基本、最核心的增长指标，它能够清晰衡量增长团队为驱动和扩大整个用户漏斗（从获客到留存）所做主要工作以及结果，像常见的周活跃用户（WAU）或者日活跃用户（DAU）等都可作为北极星指标。目标设定还需涵盖新用户获取量、老用户留存率、用户活跃度等多方面，确保增长方向的全面性与针对性。
实验设计方面，多采用随机对照实验（常说的 AB 实验），其核心要点为 “随机分组” 和 “单一变量”。“随机分组” 要保证实验组和对照组用户的组成、特点尽可能一致，使两组具备可比性，确保后续观察到的差异源于策略不同，而非用户群体本身差异；“单一变量” 则便于将实验结果的差异准确归因到某个具体策略差异上。同时，若遇到流量少却需同时开展多个实验的情况，可引入正交分层方法，但要留意其适用条件。另外，在设计时还需考虑样本量的选择，要基于对实验差异的预估，推算出每组最少需要的样本量，在成本和结果准确性之间找到平衡，确保实验结果差异是置信的，而非随机误差导致。
结果分析环节，要依据实验目的确定关注的指标，比如开展分享相关的实验，就要关注分享率、用户留存率以及 DAU、时长等指标，综合这些指标来全面判断实验策略是否对用户增长起到推动作用。此外，判断实验结果是否可信，关键看实验组和对照组的指标差异能否满足统计显著性，可借助 P-value（P 值）、统计功效等指标来说明，也可利用完善的实验平台直接输出差异是否显著的结论。
总之，用户增长实验各环节紧密相连，每个关键要点都关乎最终能否找到有效的增长策略，助力产品或服务实现用户数量与质量的提升。
（二）分享实践心得
在多次开展用户增长实验的实践中，我积累了不少心得体会。
关于流量思维，在当下市场竞争激烈的环境下，流量获取成本越来越高，单纯依靠大面积、多渠道的拉新手法来引来大量新客户源的传统流量思维已经逐渐难以满足持续增长的需求。我们更需要注重流量的质量以及后续的运营转化，不能只追求流量的数量。例如，通过精准分析不同渠道的流量特点、用户画像等，将有限的资源投入到能带来高价值流量的渠道上，并且注重把引来的流量转化为实实在在的用户增长，像把新用户通过有效的引导和激励措施，促使他们完成注册、首次消费等关键行为，进而沉淀为产品的长期用户。
超级用户运营也至关重要，“二八定律” 告诉我们，往往 20% 的重要客户创造了 80% 的利润，这部分超级用户虽然占比不多，但消费力强、忠诚度高、复购频繁，还乐于分享。在实验过程中，我们要着重考虑如何满足这部分用户的需求，为他们提供更优质、个性化的服务和体验，让他们成为产品口碑传播的核心力量。比如一些产品会为超级用户设置专属的权益、服务通道、优先体验新功能等，增强他们的归属感和认同感，从而带动更多新用户的加入，实现以老带新的裂变式增长。
在转化分析上，它是有一套科学体系的，而且当转化环节复杂的时候，快速做决策可能会形成彼此之间的干扰，所以要分层分析转化。在不同的节点去做转化分析，研究这些节点之间是否有关联，并通过相应指标来验证。比如分析用户从进入产品页面，到产生兴趣、进行操作、最终完成付费等各个环节的转化率，找出转化率较低的环节，针对性地提出假设并通过实验去优化改进，像优化页面布局、调整操作流程、改变激励方式等，不断提升各环节的转化效率，最终实现整体用户增长和业务的提升。
总之，用户增长实验不是一次性的简单尝试，而是需要在不断实践中，结合流量思维、超级用户运营以及科学的转化分析等多
