哈喽大家，从业至今，做了无数个ab实验，显著正向的其实并不多，大部分是不显著或者显著负向。今天来分享下，当ab实验效果不好怎么办？ 1️⃣检查实验设置和执行过程。确保实验组和对照组的分组方式正确，实验条件的随机性得到了保zheng。同时，确认实验期间没有发生其他干扰因素，如运营活动变化、产品功能更新等。 [向右R]检验随机性的一个方法：比较实验组和对照组在实验开始前的基准指标，比如对常用维度（不同渠道、城市线、性别、职业）进行分组查看实验组对照组下的用户数，是否均匀分布。如果每个维度值的实验组占比都接近，那么分流随机性应该没问题。 2️⃣检验数据准确性。看分析选取的指标是否公平可比、指标计算逻辑是否准确。有时候实验组可能在设计之初就相比对照组不够公平，那我们在选择评估指标的时候就要考虑到这点，找一个实验组对照组都共有的起点作为检验指标的分母。当以上这些都没问题的情况下，再看实验组对照组指标之间差异的显著性。 3️⃣分析“为什么不好”。ab实验检验指标通常绕不开付费、留存，我们除了在计算这些付费留存等结果指标的时候，也要看下造成这些结果的过程指标，也就是看实验组对照组各层漏斗转化率的对比。这样可以帮助我们观察实验组对照组的差异是从哪些步骤开始产生变化的。 4️⃣得出什么“反向经验”。对于效果不好的实验，不是说直接就否定了做这个实验的价值、下线关停实验组就完事儿的哦，我们可以从中得出一些“失败经验”。这些反向经验对于未来的实验设计和执行非常有价值，没有一个实验是白做滴。 5️⃣下一步的尝试方向。基于这次的实验结论、反向经验，我们可以调整策略，再进行下一步尝试，说不定就可以逆转结论！ [彩虹R]近期工作中挖掘到了一个宝藏app夸克，它的AI听记功能可以录音速记各种会议关键内容，还能区分不同发言人和多国语言音频视频，生成关键词、全文概要和章节预览，转写结果支持word、PDF格式导出，便于分享和整理数据，是咱们职场上的得力小助手哦！上夸克搜“夸克听记免费时长”还可领取120分钟音视频转写时长。