用户增长实验系列

产生实验想法，优先级排序，介绍了产生实验想法、优先级排序、实验设计、开发上线、分析和应用结果的知识，有兴趣的可以看看哟。

用户增长的实验

• 产生实验想法
  • 1、明确试验目标
    • 正确操作：从用户和业务问题出发
    • 提升单店转化率
      • 文案测试
      • 设计测试
      • 单页面测试
    • 提升全漏斗转化率
      • 路径测试
    • 对比新旧版本指标
      • 新功能或版本上线
    • 新功能探索
      • 复杂实验、MVP、功能、算法
  • 2、从数据中寻找洞察
    • 高质量的实验想法
      • 表明
        • 实验假设的成功率高
        • 实验指标提升幅度大
      • 原因
        • 实验假设没有数据支撑
    • 形成高质量假设
      • 3类数据支持
        • 定量数据
        • 定性数据
        • 最佳实践
          • 吸引注意力
          • 提升动力
          • 降低阻力
          • 考虑场景
      • N轮数据分析
        • 分析数据，发现问题
        • 形成初步假设
        • 进一步分析数据，提升假设质量
    • 最佳实验：Lift模型
      • 价值主张
        • 明确有力的营销口号，用户准确感知自己能获得什么好处
      • 相关性
        • 落地页、转化页符合用户预期，与价值主张紧密相关联
      • 清晰度
        • 体验流程清晰流畅，用户清楚知道下一步怎么做
      • 焦虑感
        • 做减法，不要给用户太多选择
      • 注意力分散
        • 减少视觉干扰，信息噪音，只为一个核心目的服务
      • 紧迫感
        • 促使用户做决策，损失厌恶
  • 3、形成实验假设
    • 输出模板
      • 如果【具体的改动】
      • 预计【某指标可以提升X%】
      • 因为【深层的原因-被数据支持的假设】
    • 利用模板，输出清晰的实验假设
  • 产生实验想法
  • 一、产生实验想法的背景和意义
  • 1. 背景介绍
  • 2. 实验想法在科学研究中重要性
  • 3. 实验想法在解决实际问题中的价值
  • 二、实验研究的基本流程
  • 1. 确定研究问题
  • 2. 查阅相关文献
  • 3. 设计实验方案
  • 4. 实施实验并记录数据
  • 5. 分析数据并得出结论
  • 6. 撰写研究报告或论文
  • 三、如何确定研究问题
  • 1. 从实际需求出发
  • 2. 从学术前沿中寻找灵感
  • 3. 通过与同行交流获取启示
  • 4. 对已有研究进行深入思考
  • 四、如何设计实验方案
  • 1. 根据研究问题设定假设
  • 2. 确定实验目的和意义
  • 3. 选择合适的实验方法和材料
  • 4. 设计实验步骤和流程
  • 5. 考虑可能出现的干扰因素和误差
  • 五、实验操作的细节和规范要求
  • 1. 实验前的准备工作
  • 2. 实验过程中的注意事项
  • 3. 实验数据的记录和处理
  • 4. 实验安全和环保要求
  • 5. 实验后期的数据处理和结论总结
  • 六、如何分析实验数据并得出结论
  • 1. 数据处理的常用方法和技巧
  • 2. 结论撰写的规范和要求
  • 3. 结论与假设的对比和分析
  • 4. 结论在解决实际问题中的应用价值
  • 5. 对后续研究的建议和展望七、撰写研究报告或论文的要求和规范1. 撰写前的准备工作
  • 2. 论文结构的组织和安排
  • 3. 论文写作的规范和技巧
  • 4. 论文的投稿和发表流程
  • 5. 对作者的素质和能力要求
  • 6. 对参考文献的引用和管理规定八、研究过程中可能出现的问题和解决方法1. 实验失败或数据不理想的情况处理办法2. 研究进度受到阻碍的应对策略3. 如何有效与同行、编辑沟通交流意见和建议4. 提高实验研究的创新性和科学性的方法九、如何评估和提升学术研究水平1. 研究成果的评价指标和体系建立2. 文献阅读和总结能力培养3. 如何积累和拓展学术人脉资源4. 在学术研究中保持良好心态和积极向上的精神状态十、学术道德与规范1. 学术诚信的重要性及违规后果2. 避免学术不端行为的方法和意识3. 处理学术论文中抄袭、篡改等问题的原则和措施4. 在研究过程中尊重知识产权和相关法律法规
• 优先级排序
  • ICE模型
    • 预期影响（impact） 试验成功后的影响有多大
    • 成功概率（confidence）试验成功的概率有多大
    • 容易程度（ease） 实验需要多大资源或成本才能上线
  • 提升影响力
    • 绝大多数核心产品团队只关心核心用户
    • 覆盖更多用户
      • 主动扩大覆盖面，关注非核心用户
      • 从流量高的页面和路径开始，并多次实验
  • 提升容易程度
    • 通过MVP以最近成本验证实验假设
      • 如何投入最小资源，最快证明实验假设
      • 实验是否可以提供有效的结果和洞察
    • 不要追求绝对的精准排序，而要提高实验频率和数量
  • 1. 优先级排序概述
    • .概念和定义
    • .基本原则
  • 2. 优先级排序的原理
    • .为什么要进行优先级排序
    • .如何进行优先级排序
      • .确定任务的重要性和紧急性
      • .根据任务情况选择排序方法
      • .制定执行计划
  • 3. 优先级排序的实践方法
    • .时间管理
      • .番茄工作法
      • .时间矩阵
    • .紧急程度管理
      • .四象限法则
      • .紧急-重要程度矩阵
    • .重要程度管理
      • .关键绩效指标(KPI)
      • .工作分解结构(WBS)
  • 4. 优先级排序的应用场景
    • .项目管理
      • .项目计划制定
      • .任务分配和执行
    • .个人工作
      • .时间规划
      • .任务分配和执行
  • 5. 优先级排序的挑战与应对
    • .常见的挑战
      • .如何处理不重要但紧急的任务
      • .如何处理不重要且不紧急的任务
      • .如何处理重要但不紧急的任务
    • .应对方法和策略
      • .制定合理的执行计划
      • .时间管理和优先级排序的平衡
      • .提高工作效率和效果
• 实验设计
  • 1、选择实验指标
    • 正确的实验指标能够全面准确地检验实验假设的真伪，从而衡量实验成败
    • 衡量实验成功失败的三类指标
      • 核心指标（1个）
        • 决定实验成败的关键指标
      • 辅助指标（＜10个）
        • 漏斗细分步骤转化率
        • 重要的下游指标
        • 其他关键用户指标
      • 反向指标（1-2个）
        • 实验可能的负面影响
  • 2、确定实验受众
    • 哪些人会被包含在实验里
      • 对待特定用户组群进行实验
    • 实验大概需要多少样本数
      • 统计显著性
        • 对照组和实验组之间的转化率差异多大是真实存在的，而不是随机误差引起的
      • 影响实验所需样本数的因素
        • 原版本转化率
        • 新版本转化率
        • 统计显著性要求
      • 流量或用户越少，实验的改动要越大
  • 3、设计实验版本
    • 设计几个版本？区别是什么？
      • 要点1：版本取决于实验假设的数量
      • 要点2：明确是优化实验，还是探索实验
      • 要点3：版本越多，需要的总样本数越多
    • 流量在版本间如何分配？
      • 分流均匀
        • 消除一切外在因素的影响
  • 实验设计
  • 1. 实验目的与问题
    • 明确研究目的与核心问题
    • 确定研究假设与变量
  • 2. 实验参与者
    • 确定目标参与者群体
    • 招募与筛选参与者
    • 参与者特征与伦理考虑
  • 3. 实验材料与设备
    • 准备实验所需材料
    • 选择合适的实验设备
    • 设备校准与标准化
  • 4. 实验设计与流程
    • 确定实验设计类型
    • 制定实验流程与时间表
    • 随机化与控制组设立
  • 5. 实验执行与数据收集
    • 确保实验执行严谨准确
    • 收集并记录实验数据
    • 数据分析与清理
  • 6. 结果解释与呈现
    • 分析实验数据并解释结果
    • 制作图表与可视化数据
    • 撰写实验报告与论文
  • 7. 研究结论与反思
    • 总结实验结论并回答研究问题
    • 对研究不足进行反思与改进
    • 展望未来研究方向
• 开发上线
  • 具体步骤
    • 开发实验
      • 开发实验版本
      • 进行数据埋点
    • 实验QA和UAT
      • 检查实验版本和数据埋点
    • 上线实验
      • 上线代码
      • 开始实验
  • 实验指标埋点方法1 第三方A/B测验工具
    • 确定实验指标
    • 找到对应的用户行为
    • 定义需求：行为事件埋点
    • 开发完成埋点，数据返回A/B测试软件
    • A/B测试软件自动计算实验指标
  • 实验指标埋点方法2 手动分析实验结果
    • 确定实验指标
    • 定义需求：记录实验中包含哪些用户？他们看到的实验版本是什么？
    • 开发完成，数据返回数据库
    • 手动分析，实验指标
  • 以下是我为您生成的关于“开发上线”的思维导图多层级大纲。
  • 一、开发上线流程
  • 1. 需求分析
    • 确定项目目标和范围
    • 搜集用户需求和反馈
    • 制定项目计划和时间表
  • 2. 设计与规划
    • 确定系统架构和技术选型
    • 编写系统设计文档
    • 制定测试计划和上线计划
  • 3. 开发与实现
    • 根据设计文档进行编码和实现
    • 完成单元测试和集成测试
    • 进行代码审查和质量控制
  • 4. 测试与验证
    • 执行系统测试和性能测试
    • 进行安全性和稳定性测试
    • 识别和修复潜在的问题
  • 5. 上线与部署
    • 准备上线环境并进行部署
    • 进行预发布和用户验收测试
    • 监控系统运行状态并进行调整
  • 6. 运维与支持
    • 提供持续的运维支持和维护
    • 收集用户反馈和优化产品
    • 进行系统的升级和改进
  • 二、技术栈和工具
  • 1. 前端开发
    • HTML/CSS/JavaScript
    • React/Vue/Angular等前端框架
    • Webpack/Gulp/Grunt等前端构建工具
  • 2. 后端开发
    • 服务器端语言如Java/Python/PHP等
    • RESTful API和Web服务
    • 数据库管理系统如MySQL/MongoDB/PostgreSQL等
  • 3. 移动开发
    • iOS和Android的原生开发
    • React Native/Flutter等跨平台开发框架
  • 4. 云计算和部署
    • AWS/Azure/Google Cloud等云服务提供商
    • Docker容器技术和Kubernetes等容器编排技术
  • 5. 版本控制和协作工具
    • Git/SVN等版本控制系统
    • Jira/Trello等项目管理工具
  • 6. 测试与质量保证工具
    • 单元测试工具例如Junit/pytest等，以及接口测试工具例如Postman/Jmeter等，以及持续集成工具例如Jenkins/Travis CI等，还有代码分析和代码覆盖率工具例如SonarQube/JaCoCo等。
• 分析和应用结果
  • 1、评估结果可信性
    • 判断结果是否达到统计显著
  • 2、分析实验结果
    • 实验成功还是失败
      • 观测周期
        • 短期观测
        • 长期观测
    • 背后的原因是什么？
      • 细分漏斗
      • 用户调研
      • 结果分群
      • 后续实验
  • 3、决定实验下一步
    • 实验完成→分析结果
      • 产品化
      • 放弃
      • 继续迭代
    • 放大实验影响
      • 乘胜追击
      • 举一反三
      • 调整方案
  • [1][-简短主题: ]分析和应用结果
  • [2][-简短主题: ]分析结果
  • [3][-简短主题: ]分析准确度
  • [4][-简短主题: ]影响因素
  • [4][-简短主题: ]样本量
  • [4][-简短主题: ]样本代表性
  • [4][-简短主题: ]分析方法
  • [4][-简短主题: ]仪器设备精度
  • [5][-简短主题: ]实际应用
  • [6][-简短主题: ]针对不同场景的方案选择
  • [6][-简短主题: ]案例1:医疗诊断
  • [6][-简短主题: ]案例2:环境监测
  • [6][-简短主题: ]案例3:农业生产
  • [7][-简短主题: ]应用效果评估
  • [8][-简短主题: ]应用价值与局限性评估
  • [8][-简短主题: ]价值评估准确度及影响因素
  • [8][-简短主题: ]价值评估有效性验证方法