A/B 实验与增长体系
A/B 实验不是一个按钮，也不是一个报表，而是一套让产品、算法、运营和增长团队能持续学习的贝叶斯系统（先验基础上指导后验）。
我提供实验平台与增长测量体系的诊断、设计和实施陪跑，尤其关注 AI / Agent 决策是否具备可信反馈闭环。
六维诊断框架
| 模块 | 诊断对象 | 核心问题 |
|---|---|---|
| 流量管理与分流能力 | 分层、分桶、互斥、正交 | 是否支撑实验规模和复杂度 |
| 实验管理与流程规范 | 创建、审核、发布、回滚、归档 | 是否有完整生命周期管理 |
| 统计分析引擎能力 | p-value、置信区间、CUPED、序贯检验 | 结论是否科学可信 |
| 指标体系健康度 | 北极星指标、护栏指标、长期指标 | 是否避免短期指标误导 |
| 工程架构与稳定性 | SDK、配置、日志、容灾 | 是否稳定可靠 |
| 实验文化与组织效能 | 假设质量、复盘机制、决策习惯 | 是否真正用实验学习 |
实验即增长
通过实验的方法不断优化用户体验、产品特性、买量和营销效率以及商业化收益。 企业内部典型的实验场景
- 用户体验：通过持续的实验优化用户体验，通过时长、留存、GMV/局数/得分等进行衡量
- 产品特性：通过持续实验探索产品发展方向，解决用户需求，提供更多功能或者内容
- 买量和营销效率：通过持续的实验（产品内、媒体侧）优化买量和传播效率，提升ROI，持续提供外延增长动力
- 商业化收益：通过持续的实验优化ecpm，提升用户ltv，为产品和买量提供弹药
典型交付物
- 《实验平台成熟度诊断报告》
- 《流量分层与分桶模型建议》
- 《实验流程与治理方案》
- 《统计分析引擎能力清单》
- 《指标体系与护栏指标设计》
- 《Agent-ready Measurement 检查清单》
- 《实验平台 30/60/90 天改进路线图》