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想象一下，如果能預先知道哪些實驗最成功，并將資源和精力集中于此，會對你的增長效能產生怎樣的影響？本文將告訴你，如何利用ICE模型讓你的每一次實驗都能產生最大的效益。

ICE模型是一種對實驗想法進行優先級排序的綜合評估框架，其目的是幫助我們最大化實驗效果。

ICE三個字母分別代表：影響力（Impact）、成功概率（Confidence）和易實施性（Ease）。

通過對每個實驗想法從這三個維度進行打分，并綜合得到總分，我們就可以對實驗的優先級進行排序。

一、ICE模型定義

1. ICE模型定義媒體

（1）影響力

指的是實驗成功后對關鍵指標的提升程度。主要考慮兩個因素：實驗覆蓋的用戶量以及實驗能夠將指標提升的幅度。

（2）成功概率

取決于是否有充分的數據洞察支持實驗假設。數據來源可以是定量數據、定性數據或行業最佳實踐等。

（3）易實施性

需要考慮上線實驗需要投入的各項成本，如研發資源、設計資源、經濟成本等。我們希望以最低的成本快速驗證實驗假設。

2. 通過ICE模型進行實驗想法評分和排序

針對每個實驗想法，從影響力、成功概率和易實施性三個維度打分，再綜合得到總分。總分越高，代表實驗想法的優先級越高，越值得優先執行。

要注意的是，在做增長實驗想法優先級排序的過程中，不要去盲目的追求精確性。

因為 ICE模型或者其他的一些優先級排序的模型也好，都只是一個參考的框架，不是一個絕對的科學，不需要花太多的時間去追求每個打分的絕對的完美和科學，而是要把重點放在提高實驗頻率和數量上。

二、ICE模型應用案例分析

接下來我們通過一個案例，演示如何利用ICE模型對實驗想法優先級進行排序。

1. 提升新用戶預定成功率的實驗想法

假設我們是一個訂房網站，希望提升新用戶預定房間的成功率，現有以下三個實驗想法：

（1）微信一鍵登錄功能的開發

我們發現很多新用戶在注冊環節就流失了，考慮開發微信一鍵登錄功能以優化注冊流程。

（2）頁面上添加全網最低價保證

通過在頁面上添加全網最低價的標語，降低用戶對價格的顧慮，促進用戶下單。

（3）為熱門房源添加精選標簽

對熱門房源添加醒目的精選標簽，吸引新用戶點擊和下單。這三個實驗想法初看都有一定道理，但資源有限，我們需要決定先做哪個，后做哪個。此時就可以借助ICE模型來評估每個想法的優先級。

2. 訂房網站實驗想法的ICE評分

1）微信一鍵登錄

高影響力、高成功概率、中等易實施性

影響力：9分

微信一鍵登錄可以顯著提升新用戶的注冊轉化，覆蓋幾乎所有新用戶，影響力很大。

成功概率：9分 wsc

微信登錄已是主流APP標配，成功概率非常高。

易實施性：6分

開發微信登錄需要一定的研發資源投入，易實施性中等。

ICE總分：24分

2）全網最低價保證

中等影響力、高成功概率、高易實施性

影響力：7分

全網最低價承諾可以直接影響用戶下單決策，且如果展示在一些高流量頁面比較明顯的位置，那預期的影響會更大，但相比登錄環節影響力略低。

成功概率：9分

價格優勢承諾符合消費者心理，成功概率很高。

易實施性：8分

只需修改頁面文案，易實施性非常高。

ICE總分：24分

（3）精選標簽

中等影響力、中高成功概率、較高易實施性

影響力：6分

精選標簽可以在一定程度上引導用戶選擇，但相比價格承諾，影響力稍弱。

成功概率：7分

競品大多有此做法，但精選效果需要進一步驗證，成功概率中等偏上。

易實施性：7分

技術實現不復雜，但需要一定的數據分析支持，易實施性較高。

ICE總分：20分

從ICE模型打分結果看，微信一鍵登錄和全網最低價的綜合得分最高，達到24分。精選標簽得分相對較低，為20分。

綜合考慮三個維度，全網最低價承諾無論在影響力、成功概率還是易實施性上都有不錯的表現，各項指標均衡，非常值得嘗試。

微信一鍵登錄的影響力和成功概率雖然更高，但實施起來有一定難度。所以我們建議優先嘗試全網最低價，其次是微信一鍵登錄，最后是精選標簽。

增長目標如同瞄準鏡中的靶心，ICE模型可以幫你的AB實驗更精準地命中靶心。

三、提升實驗的預期影響

通過ICE模型，我們可以較為準確地估計每個實驗想法的綜合價值。但在實踐中，我們往往會面臨一個問題：絕大多數實驗的影響力都不夠大。

這主要是因為我們的關注點過于局限在最核心用戶身上，而忽視了更大范圍的用戶群體。比如，一般來說活躍用戶只占所有注冊用戶的 50% 甚至更低，而注冊用戶其實又是遠遠小于存在于外部渠道未注冊人群的。

因此從這個角度來看，增長實驗如果只關心在核心用戶上的話，影響力是受到非常大的局限的。

1. 擴大實驗的用戶覆蓋范圍

那如何提升影響力？最重要的方法，就是是擴大實驗的用戶覆蓋面，不僅要關注核心用戶，更要把眼光放到更廣泛的用戶群體上。

核心用戶雖然是產品的中流砥柱，但在整體用戶中的占比往往不高。我們要主動將視角擴展到活躍用戶、注冊用戶、過客用戶，甚至尚未接觸產品的潛在用戶身上，積極為這些非核心用戶策劃有價值的實驗項目。

比如Airbnb就開發了很多面向非房客用戶的功能，如旅游攻略、社區論壇等，以擴大實驗的觸達面。

2. 利用高流量頁面和路徑進行多次實驗

要想撬動更大的影響力，第二個方法就是鎖定高流量頁面和用戶路徑，在這些關鍵節點上反復實驗，持續優化。因為這些位置聚集著大量用戶，每一次小幅優化帶來的效果提升都會被放大。

舉例，咪咕視頻為了提升APP下載量，針對下載頁反復進行AB測試。最終，相比初始版本，優化后的頁面點擊率提升了56%。可見在高流量頁面上，持之以恒的實驗優化，往往能收獲驚人的效果。

其實平時的工作中就可以有意識的去找各種關鍵路徑，一般來說漏斗上游的路徑，新用戶注冊激活的路徑，購買轉化的路徑等等都是值得去做多輪實驗反復提升的路徑和頁面。

四、提高實驗的成功概率

ICE模型中的C代表成功概率，即實驗達到預期效果的可能性。我們在設計實驗時，一定要盡可能提高成功概率。而這需要扎實的數據洞察作為支撐。

回歸到上一篇文章，講的就是如何從數據中找到足夠有力的洞察和支持，包括各類定量和定性的分析。

定量數據能揭示用戶行為模式，定性數據如用戶反饋則能還原用戶心理。除此之外，競品分析、行業報告等也能為實驗假設提供有價值的參考。唯有將各類數據高度整合，才能真正洞察用戶需求，找到最有可能成功的解決方案。

舉例，如果我們想要測試是否延長訂單支付的有效時間，可以提升訂單支付成功率。

首先可以通過數據分析，觀察不同支付時效下的訂單支付轉化情況。

其次可以收集用戶反饋，了解他們對支付時限的看法。

最后再參考同行業優秀產品的做法，形成完整的決策依據。

五、降低實驗的實施難度

除了影響力和成功概率，易實施性也是評估實驗價值的重要指標。資源總是有限的，我們需要以最小的成本，最快地驗證實驗效果。最好的方法就是通過 MVP 的方式與最低成本去驗證實驗假設。

1. MVP（最小可行產品）策略的應用

MVP的核心思想是用最低成本快速開發原型，盡早與用戶見面，通過獲取用戶反饋來驗證產品假設，進而不斷迭代優化。

這種策略也非常適用于增長實驗的設計。設計增長實驗 MVP 的時候，你要去考慮2個問題：

1）如何用最小資源快速驗證假設

如果實驗假設可以僅通過數據分析就證明或者證偽，那這個其實也是增長實驗的MVP，你甚至不需要去開發這個實驗，只是通過數據就證明或者證偽了，這也是非常好的結果。

如果無法通過數據分析直接驗證，是否有可能不用做完整的版本，而是開發一個小版本，就足以驗證假設是對的還是錯的？

2） MVP實驗是否能提供可信的決策參考

我們需要的是有效的結果和洞察，所以不能把實驗的版本過分簡化，導致最終的結論不完整，無法證實或證偽實驗想法，那這就不是一個可信的增長實驗MVP。

2. 個人化注冊流程的MVP設計案例

實驗假設是不同的用戶畫像需求不同，需要設計個人化的流程可以更好地滿足需求，提升成功注冊轉化率。

針對這樣的實驗假設， 如果貿然開發一整套個性化方案，會發現工程資源投入、設計資源投入、數據資源投入都是非常高的，那增長實驗的容易程度的得分就會非常低。

所以，不妨想辦法把它轉化成一個輕量級MVP。比如只選 25 歲左右的女性，只針對這種人群來做個人化的注冊流程， 然后對該人群進行小流量AB測試，驗證效果。

如此一來實驗資源投入會大大降低，如果提升明顯，再擴大實驗規模。

3. 無限滾屏功能的反面案例

艾奇是美國的一家創意手工電商平臺，他們的產品團隊花了半年時間開發出了無限滾屏功能，上線后發現各項指標非但沒有提升，反而出現下降。整個團隊灰心喪氣，最終只能回滾到老版本。

再來一次的話，他們應該怎么做呢？其實可以通過 MVP 方案測試，比如將原本只展示 50 個商品的頁面，變成展示 100 個，通過這樣的方式去驗證是不是更多的商品能夠提升用戶的購買轉化。

所以，更高效的做法是：先小范圍試錯，觀察數據表現，成功后再迭代，而不是一口氣追求完美 。

從0到1快速驗證，從1到100再反復打磨，這是一條極大提升實驗成功概率和投入產出比的有效途徑。

4. Facebook通過MVP快速驗證實驗假設

事實上，很多優秀的產品在實驗設計上已經形成了一套成熟的方法論。以Facebook的增長實驗流程為例，從想法提出到正式上線，每個階段都經過了縝密的數據驗證：

1. 通過各類分析初步驗證想法可行性，排除不靠譜的想法
2. 快速開發一個MVP進行小流量AB測試
3. 根據實驗結果迭代優化原型
4. 擴大實驗流量，進一步驗證效果
5. 評估是否達到全量發布的標準

這套流程能最大限度降低實驗風險，確保每一個新功能都能經受住市場檢驗，避免盲目開發。

六、實驗優先級排序的實際應用

介紹了ICE模型的原理和案例之后，我們再來談談在實際工作中應該如何靈活運用這一工具。

1. 不追求評分的絕對精確，重在提高實驗頻率和數量

ICE模型的價值在于為實驗排序提供參考，而不是追求每個維度評分的絕對準確。我們要把更多時間放在提高實驗的頻率和數量上，而不是過度糾結于評分標準本身。

一個月能做10個有價值的實驗，遠比花一個月時間只做1個經過精細評估的實驗更有助于增長。大膽假設，小步快跑，用最短時間完成從想法到數據驗證的閉環，才是實驗的正確打開方式。

2. 形成個性化的排序指標

ICE模型是一個可塑的框架，我們完全可以根據自己的實際情況對評分指標進行調整。比如某些B端產品會格外重視用戶體驗，甚至愿意為此犧牲一些短期的轉化率。這時不妨增加”用戶體驗”作為第四個評分指標，甚至給予更高的權重。

畢竟實驗初衷是為了給用戶帶來價值，如果實驗傷害了用戶利益，再高的指標提升也是南轅北轍。

3. 實驗想法的定期更新和優先級調整

保持實驗想法庫的常青，也是一個增長團隊應該養成的好習慣。每隔一段時間，就要對想法庫進行一次升級迭代，淘汰那些已經過時的想法，補充新的靈感。

同時基于最新的數據分析對實驗優先級進行重新評估，確保我們在每個階段都在優先執行最有價值的實驗，而不是被之前的評分所禁錮。

實驗成功的要義不在于數量，而在于質量。ICE模型作為實驗想法的優先級排序工具，其價值在于能夠幫助我們明確哪些實驗應當優先執行。

記住三個關鍵詞：影響力、成功概率、難易程度。掌握這一模型，意味著在高速變化的互聯網世界中，能夠更快地找到并執行那些最有價值的實驗假設。