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市面上大多數關于增長實驗的建議都聚焦于如何執行。但是，真正的秘訣不在于執行，而在于如何識別并停止那些注定無效的實驗。

01 通過多輪數據分析提升假設質量

當你完成了三類數據（定量分析、定量分析、參考最佳實踐）的收集和分析后，如果仍然沒有形成清晰的實驗假設，或者假設過多，可以通過多輪數據分析來提升假設質量。

接下來我們以“社交APP小恩愛注冊轉化率優化”作為案例，詳解去粗留精的優化過程。

1. 分析數據發現問題，形成初步假設

首先第一步通過漏斗數據分析發現，小恩愛APP的注冊流程，第三步資料填寫頁的轉化率非常低。

據此產品運營同學形成了一些初步的假設，比如說是不是資料轉化頁上添加頭像的字體不明顯，或者我要的信息太多了，或者用戶找不到照片上傳，或者上傳照片太慢等等，很多個初步假設。

接下來就要去通過進一步數據分析的方式去篩選這些假設。

2.細查流失用戶路徑，篩選優化假設

第二個動作是細查流失用戶的操作路徑。這個時候就發現了很有意思的現象，在所有流失的用戶里面，有兩個路徑是最常見的：

• 第一，用戶在這個整個過程中沒有找到合適的頭像，數據顯示點擊了添加頭像，然后等了一會兒，但最后也沒有上傳，就走掉了。
• 第二，用戶點了添加頭像，并且上傳了照片，但是怎么都傳不上來

這兩種路徑是比較普遍的路徑。

據此，他們進一步篩選出兩個假設:

• 優化注冊頁面邏輯，頭像上傳改為非必須
• 優化上傳服務，提升上傳速度

最終，經過實驗驗證，這兩個改動使注冊轉化率提升了20%。從這個案例可以看出，多輪數據分析能夠幫助產出高質量的實驗假設。只要以數據分析去尋根問底，驗證假設就能點石成金。

02 產生高質量實驗想法的兩種方法

1. 應用三類數據

（1）定量數據：通過定量數據分析，可以發現具體問題所在。

（2）定性數據：運用定性數據和用戶調研，可以深入理解問題發生的原因。

（3）參考最佳實踐：參考業內最佳實踐，可以獲得問題的解決思路。當然最佳實踐也不是需要盲目的去遵從，還是通過自己的測試和實驗得到最終的結論。

上一篇文章有詳細說明，本文就不贅述了。

2.通過多輪數據分析提升假設質量

如果一輪數據分析沒能找到高質量假設，或假設過多，可以通過多輪分析提升假設質量。

因為我們知道開發一個實驗是非常成本高昂的，如果能通過數據分析的方式排除掉那些不靠譜的實驗，相當于間接的就節省了實驗開發的成本，瞄準高質量假設，顯著提高增長實驗的整體效率。

三、形成清晰的實驗假設

在產生大量想法后，需要將它們整理成清晰的實驗假設。清晰假設應具備以下特征：

1. 清晰實驗假設的特征

（1）明確可衡量

（2）有時間限制

（3）可被證偽

（4）可解釋背后原因

什么是清晰的實驗假設？

舉例：

• “寫公眾號可以帶來新用戶注冊”——這是個清晰的假設嗎?顯然不是，它只是非常虛的一句話。
• “寫公眾號可以帶來 100 個新用戶注冊”——這個會比上面一個強一點，因為它有數字去支持，但是它還是不是特別清晰，因為清晰的實驗假設必須有時間限制，寫公眾號如果等一年可能可以帶來 100 個新用戶注冊，這件事就沒有什么意義了。
• “寫一篇公眾號可以在發表兩周內帶來 100 個信用戶注冊”——這個就已經清晰很多了，有非常明確的可以去衡量的結果。
• “寫一篇關于產品的公眾號長文，可以在發表兩周內帶來 100 個新用戶注冊，因為這篇公號會給大家清晰的介紹產品的價值主張?！?/b>——這就是一個非常清晰的實驗假設，它有非常明確的指標，也時間的限制，同時解釋了背后的原因，且是可以被證偽的，也就是可以根據實際的結果去推翻它。