编者按：本文来自微信公众号“红杉汇”（ID：Sequoiacap），作者 洪杉，36氪经授权发布。
作为创业者或公司高管，你对A/B测试一定并不陌生。每年，有数万个这样的测试被许多互联网公司应用于线上优化迭代。但我们所仰仗的A/B测试，也许其结果并不可靠。Web Arts的创始人兼首席执行官Andre Morys甚至断言：“ 这些测试结果90%都是假的。”
诚然，A/B测试本质上是问一个问题：A和B哪个更好？但是，如果你问错了问题呢？假如A和B都不怎么样，用户也只是选出其中不那么讨厌的一个罢了。
如何保证不盲目使用A/B测试呢？本文提出了两个关键性的问题，也许会对你有所启发。
问对问题，再做A/B测试
如果你是一个数据驱动的人，你很可能不会想到什么就马上去做，而是倾向于先做一个A/B测试，把胜出的版本投入市场。这确实是个好方法。但假如一开始你就选择了错误的测试方向呢？为了尽最大可能避免在产品迭代上浪费金钱和时间，在下一次测试前，不妨先回答一下本文提出的两个问题。
A/B测试
A/B测试是一个随机试验。在保持其他因素不变的基础上，对单一特性的两个版本进行比较。这个特性可能是一个新按钮，或是不同的字体，又或者是营销信息的改变，等等。客户随机分成两组，每一组看到不同的版本。收集用户的反馈，比较两组对不同版本的看法，最终正式运行那个能达成你的目标的版本。通常版本A是当前版本（对照组），版本B是带有新特性的版本（实验组）。
一次成功的A /B测试需要具备三个要素：
1. 一个要实现的目标和相应的指标来衡量变化。
2. 版本A和版本B的分配是随机的。
3. 控制其他变量不变，只测量一个特性。
现在我们已知道了A/B测试的定义，让我们来看看第一个问题。
问题1：你爬的是正确的山吗？
换句话说，A/B测试是实现你目标的正确方法吗?
A/B测试的本质是产品优化。假设你在登山，想要尝试不同的路线，来看哪一条能更快登顶。但是，如果一开始你就选错了山峰呢？你爬的实际上只是一座小山丘。你被困在一个有限的区域中，浪费很多的时间，只能找到一个次优的解决方案。
Marissa Mayer在担任谷歌副总裁时，曾就40种深浅不同的蓝色进行了多次的A/B测试，以找到最适合谷歌链接的颜色。A/B测试非常适用于这类任务，因为蓝色只有这么多种，而且谷歌清楚地知道他们想要的是什么：找到一种能得到最多点击量的颜色。
这种情形无疑是适合A/B测试的。但如果对每个问题都用相同的处理方法，你会发现了自己沉迷于成功爬上小山丘所带来的兴奋感，却错过了登山过程中抬头可见的北极星。
举个例子：一个DVD出租网站想要测试不同的登录页面设计。假设他们真的找到了完美的设计，又能带来多少收入增长呢？难道是因为设计不够精美所以缺少客户吗？还是因为比起租DVD，人们更希望在Netflix上观看节目？如果整个行业都在更新换代，而你的商业模式已经过时了，那么A/B测试是无法告诉你失败的真正原因的。
如何找到正确的山峰呢？
1. 记住你要去的地方。
我们都喜欢挂在较低的枝条上的果实，它们太诱人了，特别是在你迷失方向、需要加快速度进行发展业务的时候。但它们是否与你的产品目标一致呢?
轻松的胜利会把你带入多个方向。但10个方向上得到10个简单的胜利会很快耗尽你的资源，你更应该做的是在正确的方向上迈出一小步——专注最重要的目标，进行有方向感的迭代。
2. 与真正的客户交谈。
有时候你需要忘记大数据。
我们被困在大数据的世界里，却忘记了数据不过是顾客声音的浓缩而已。与一些真正的客户交谈未必能帮助你扩大业务规模，但会让你更接近真实的人类需求，它能够在一定程度上帮助你发现那些真正有价值的问题。
你也许会担心：如果在一小群人中得到的答案过于具体，不能推广到更大的客户群中，该怎么办？好消息是，世人在很多方面都很相似，所以一个人的奋斗可以引起世界上很多人的共鸣。在用户研究中，这被视为小数据的力量。
3. 在处理问题之前找到真正的瓶颈。
A/B测试只会给客户有限的选择。如果真正的解决方案既不是A也不是B，那么这两种方案客户一个也不会喜欢，而你最终推出的只是他们不那么讨厌的一种，真正的问题依然得不到解决。
如果你正在利用A/B测试来修复某些东西，请确保你已经找到了造成问题的根本原因。
举个例子，你发现付款页面上的放弃率增加了，希望通过改进页面上的内容来修复这样的一个问题。但是，放弃率的升高可能是因为主页出了问题，或者是太多的弹出窗口分散了客户的注意力，或者是页面本身加载时间太长。它可能不有必要进行测试来改进诸如“购买”按钮或付款页面上的消息之类的功能——问题可能在客户看到内容之前就出现了！
问题2：当你爬山时，风景会改变吗？
换句话说，你有没有控制其他因素来减少测试中的干扰项？
让我们把你实验中的所有因素都称为“环境”。当你在测试一个按键的两种版本时，其他的因素就包括浏览器、设备类型、地区、月份、促销活动和竞争对手的活动等。
下图就是一个类比：你想比较路线A和路线B哪条路线可以让你更快登顶，唯一想测试的不同之处在于路径。然而，在你的测试期间，这两条路径都有不同的风力、降雨、空气和植被模式。因为这种环境和气候在测试阶段之外的其他季节都可能会发生明显的变化，这就使得测试结果在一年中的其他时间都是没有意义的。
如果在你控制变量的实验中，其他的因素也发生了改变，那你就相当于是在拿苹果和橘子做比较。
如何管理不断变化的环境
环境有两种类型:
你可以控制的事情称之为内部环境。比如公司的营销活动、程序代码更改、产品规划等。
你无法控制的事情称之为外部环境。比如季节变化、行业趋势、竞争对手、客户行为等。
聪明的人控制他们所能控制的东西，知道他们所能控制的东西和不能控制的东西之间的区别。
注意两种常见的内部环境变化
营销活动。人们会受到营销活动的影响，导致你测试的结果失效。改善的信号可能会被夸大，或者在营销推广中丢失。所以，如果公司正进行推广活动，那就把你的实验推迟到活动结束后。
产品的变化。你不能在测试一个新产品图像的效果的同时，又在每个页面的顶部推出一个新的横幅广告。横幅会消耗客户的注意力，你测试的产品图像可能就无法获取足够的流量。当你分析测试的结果时，也无法知道是你的新产品图像还是横幅+产品图像的组合驱动了改变。
如何控制内部环境
测试特性时，确保其他因素不变。如果你想测试多个特性，请与你的团队进行沟通，依序进行。
与其他团队沟通，以确保他们没有测试竞争特性或更改任何特性。你们应该有一个共享的文档来核对彼此的测试时间表。
当然，当多个因素发生明显的变化时，你能够正常的使用多变量回归来分析测试结果，但可能会有更多的干扰项出现。所以，不要贪心，一次只测试一个特性，除非你是一个专家。请记住，在正确的方向上迈出一小步比漫无目的地大踏步要好。
外部环境
现在你已经确定你正在测试的功能是网站上唯一不同的东西，让我们看看你无法控制的两种外部环境。
1. “可以调整”的外部环境：季节性和趋势
季节性: 这是一种不断重复的模式。季节效应包括春夏秋冬、返校、节假日等带来的影响。
趋势：会跟着时间的推移而变化，但并不是周期性变化，也不一定是线性的。
季节性和趋势的影响不仅仅是简单的乘数效应；它们对测试的影响可以表现出不同的结果。例如，你的功能可能在4月份没有一点影响，但它在6月份让销售额提高了10%，而在8月份将产生5%的负面影响。
如何把控:
建立时间序列回归模型来调整季节效应和趋势。如果没有足够的数据来构建时间序列模型，则可以收集行业的历史数据或产品过去的性能作为基准。
2. “无法调整”的外部环境：竞争对手、客户行为和行业变化
竞争对手可能会推出一个新功能，与你正在测试的功能直接竞争；你的客户可能会清除浏览器cookies或更换浏览器；你所在的行业正在经历类似从实体到数字化、从石油天然气到电力、从劳动密集型到自动化的转变，你的测试结果则可能会被这种转变“污染”。
该怎么做：
在这种情况下，你可以用模拟数据来估计外部影响的范围，并尽可能地评估风险，做好准备。
最后请记住，世上可能不会有一座完美的山或一个完美的静态环境，但你应该检查你的选项，并选择最靠近目标的一系列选项。按照本文中的提示执行成功的A/B测试。
情报
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持续学习很重要。虽然看起来有悖常理，但保持忙碌实际上有助于管理压力。当你的大脑处于活跃状态并学习新的东西时，可以使你更专注于日常工作。
平衡好独处和与他人社交的时间。有很多事情你可以自己解决，但也有很多事情需要别人的帮助。在这种情况下，与董事会、团队、家人合作是更好的选择。当需要依靠别人的时候，请明确是要发泄，还是在寻求反馈。
关注你的健康。作为一个忙碌的初创公司创始人，很容易把健康放在次要地位。改善你的饮食上的习惯，并坚持锻炼。
改善你的旅途习惯。出差是最容易脱离日常、扰乱身心健康的方式。旅途中，把一些简单的产品和习惯引入你的日常生活中：睡觉前，洗脸、沏杯热茶，同时回复当天最后的邮件。在早上的会议之前，坚持锻炼身体。尽可能的避免在旅途中生病。
给自己一段远离工作的时间。每隔一段时间，按下“暂停”键，暂时离开工作状态是让你回到高效状态的最好方法。
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支架图。用作针对真实的对象或情况，而不是概念或想法。
树状图。最适合分类和组织信息，设计本身就代表了一个实际的树。
圆形图。以中心思想为核心的圆，每个圆都包含了前一层的相关思想。
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