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☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Dan Siroker

出品人:

頁數:208

译者:

出版時間:2013-9-24

價格:GBP 18.99

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9781118536094

叢書系列:

圖書標籤:

數據科學
讀書
營銷
英文
經管勵誌
design
數據分析
産品
A/B測試
實驗設計
數據分析
用戶體驗
轉化率優化
營銷
統計學
産品管理
增長黑客
用戶行為

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具體描述

A guide to delivering a better user experience through A/B testing A/B Testing outlines a simple way to test several different versions of a web page with live traffic, and then measure the effect each version has on visitors. Using A/B testing you can determine the most effective way to increase conversion rate-the rate at which visitors convert into customers. The average conversion rate across the web is only 2%. That means 98% of visitors to most websites don't end up converting. Using A/B testing, companies can improve the effectiveness of their marketing and user experience and in doing so can sometimes double or triple their conversion rates. In the past, marketing teams were dependent on IT and engineering to implement A/B tests, and that proved to be a costly bottleneck. Today, the market for A/B testing is growing very fast, in no small part due to this transition from IT to marketing. Offers best practices and lessons learned from over 100,000 experiments run by over 2,000 Optimizely customers Details a roadmap for how to use A/B testing to personalize your customer's web experience and a practical guide to start A/B testing today Authors Dan Siroker and Pete Koomen are cofounders of Optimizely.com, an user-friendly testing system that more than 2,000 organizations use Marketers and web professionals will become obsolete if they don't embrace a data-driven approach to decision making. This book shows you how, no matter your technical expertise.

《A/B Testing》：探索用戶行為的奧秘，驅動産品與業務的卓越增長在數字化浪潮席捲全球的今天，如何精準理解用戶需求，優化産品體驗，從而實現業務的持續增長，成為企業生存與發展的關鍵。而“A/B Testing”，作為一種科學、數據驅動的決策方法，已經從一個小眾的營銷工具，演變為幾乎所有麵嚮用戶的産品和業務的必備實踐。本書《A/B Testing》並非僅僅是關於技術操作的指南，更是一次深入探索用戶心理、行為模式，並將其轉化為切實可行增長策略的旅程。本書將帶領讀者撥開迷霧，領略A/B Testing的真諦。它不僅闡述瞭A/B Testing的核心原理——通過設置對照組和實驗組，比較不同版本（A和B）的各項指標錶現，從而找齣最優方案——更重要的是，它著眼於A/B Testing在實際應用中的深度和廣度。我們將從最基礎的概念入手，清晰界定A/B Testing與其他測試方法的區彆，例如多變量測試（Multivariate Testing）和分割測試（Split Testing），幫助讀者建立起堅實的理論基礎。然而，理論的理解隻是起點，本書的重點在於如何將A/B Testing融入日常運營，並産生實際價值。我們將深入探討A/B Testing的完整生命周期，從明確測試目標開始。一個成功的A/B測試，絕非憑空産生，而是緊密圍繞業務痛點和增長機會。無論是提升轉化率、降低跳齣率、增加用戶留存，還是優化某個特定功能的易用性，明確的目標是驅動整個測試過程的靈魂。接著，本書將詳細講解假設的構建。優秀的假設是成功測試的基石，它需要基於對用戶行為的洞察、市場趨勢的分析，以及對現有産品問題的深刻理解。我們不會止步於“改變按鈕顔色”，而是引導讀者思考“為什麼改變按鈕顔色會影響點擊率？”，從而提齣更有深度的、可驗證的假設。實驗設計是A/B Testing過程中至關重要的一環。我們將細緻講解如何選擇閤適的測試指標，例如關鍵性能指標（KPIs）和次要指標，以及如何平衡這些指標的考量。同時，我們會深入探討樣本量計算的重要性，以及如何在保證統計顯著性的前提下，優化測試效率。如何選擇閤適的測試時長，避免外部乾擾因素的影響，例如節假日、市場推廣活動等，也是本書著重闡述的內容。當實驗設計就緒，落地執行便是關鍵。本書將提供實踐性的指導，如何有效地創建並部署不同的測試版本，無論是網站上的UI調整、App的功能迭代，還是電子郵件營銷的文案優化。我們會關注技術實現的細節，以及如何與開發、設計團隊協同工作，確保測試的順利進行。然後，我們步入數據分析與解讀的核心環節。本書將提供一套係統性的數據分析框架，幫助讀者理解如何解讀測試結果，識彆統計學上的顯著性，以及避免常見的分析誤區，如“幸存者偏差”或“過度優化”。我們將教導讀者如何區分“虛假顯著”和“真實有效”的差異，並學會如何處理“未達顯著”的結果。將測試結果轉化為 actionable insights，是A/B Testing最終價值的體現。本書強調，一次成功的A/B測試，不僅僅是得齣“A更好”或“B更好”的結論，而是要從中提煉齣關於用戶偏好、行為模式的深刻洞察，並將其應用於後續的産品迭代和策略調整。我們將探討如何將一次測試的發現，轉化為更大範圍內的産品優化，或者啓發新的測試方嚮。此外，《A/B Testing》還將觸及A/B Testing在不同場景下的應用，例如電商平颱的轉化率優化、內容平颱的推薦算法調整、SaaS産品的用戶增長策略，以及移動應用的用戶體驗提升。我們還將討論個性化測試的進階概念，以及如何利用A/B Testing構建動態化的用戶體驗。本書的另一大亮點在於，它將幫助讀者識彆和規避A/B Testing過程中的常見陷阱。從避免過度測量，到理解測試的局限性，再到如何應對失敗的測試，我們都將提供坦誠的經驗分享和實用的建議。我們深知，並非每一次測試都會帶來預期的積極結果，學會從失敗中學習，同樣是A/B Testing旅程中寶貴的一部分。《A/B Testing》麵嚮的是所有希望通過數據驅動産品和業務增長的專業人士，包括産品經理、營銷人員、數據分析師、設計師、工程師，以及尋求提升決策科學性的企業管理者。本書並非高高在上的理論說教，而是以實操性強、案例豐富為特色，旨在幫助讀者掌握一套科學、有效的方法論，真正將A/B Testing的力量轉化為看得見的業務成果。閱讀本書，你將不僅學會“怎麼做”A/B Testing，更能理解“為什麼這麼做”，並最終學會“如何做得更好”。它將是你從經驗驅動轉嚮數據驅動，從猜測轉嚮驗證，從原地踏步轉嚮持續優化的強大助力。讓我們一起，用A/B Testing的智慧，解鎖用戶行為的奧秘，驅動産品與業務的卓越增長。

作者簡介

目錄資訊

讀後感

評分☆☆☆☆☆

看完了发现是 Optimizely CEO 写的书。相比 Optimizely 这个产品，这本书确实很无聊，连个入门书都谈不上。Anyway 翻了一遍，尽管书里的内容几乎没有任何价值，还是在持续读 AB 书的时候，为自己的工作产生了部分的灵感，算是小有收获。比较认同里面说的，一家公司一定要有一个...

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

我嚮來對那些試圖將復雜問題簡單化的書籍持保留態度，但這本書的優秀之處在於，它承認瞭復雜性，卻依然為我們提供瞭清晰的路徑。它對實驗的生命周期管理，尤其是“如何解讀失敗的結果並快速迭代”的論述，極具實戰價值。許多團隊在實驗結果不理想時就輕易放棄，這本書則教導我們，失敗的結果本身就是最有價值的信息輸齣，關鍵在於如何從中提取信號。作者對“指標漂移”和“長期價值指標”的闡述，也及時地提醒瞭我們，不要被短期熱度濛蔽瞭雙眼。全書的敘事風格是那種沉穩而有力的，不嘩眾取寵，但字字珠璣，充滿瞭對細節的敬畏。閱讀過程中，我多次停下來，在自己的實際工作中尋找對應的場景進行套用和反思，發現很多睏擾已久的決策難題，竟能在這個框架下找到閤理的解釋和齣路。這本書無疑是為那些真正想在競爭中建立可持續優勢的企業，量身定製的深度工作指南。

评分☆☆☆☆☆

這本書對於那些身處快速變化互聯網環境中的産品經理和運營人員而言，簡直是一劑強心針。它最大的功勞在於，徹底祛魅瞭“數據驅動”這個時髦的標簽，讓我們看到其背後嚴謹的科學精神。不同於許多隻關注錶麵流程的書籍，它深入挖掘瞭文化層麵對實驗的製約和影響。作者非常坦誠地討論瞭在現實企業環境中，如何平衡快速交付的需求與嚴格的科學實驗規範之間的矛盾，這種對現實睏境的深刻洞察，體現瞭作者深厚的實戰經驗。我特彆喜歡它關於“多變量測試”和“序列測試”的探討，這些是傳統入門書籍常常迴避的高級話題，但作者卻能用清晰的邏輯鏈條，將復雜的交互效應梳理得井井有條。讀罷全書，你會發現，所謂的創新，很多時候並非橫空齣世的靈感，而是無數次嚴謹、可控的小型驗證的纍積和提煉。這本書提供的，正是構建這種持續驗證文化所需的理論基石和操作指南。

评分☆☆☆☆☆

這是一本讓人耳目一新的關於商業決策的書籍，它沒有落入那些老生常談的理論陷阱，而是以一種非常務實、接地氣的方式，引導讀者深入理解如何在不確定性中做齣更科學的選擇。作者的敘述如同一個經驗豐富的嚮導，帶著我們穿梭於復雜的業務場景之中，每一個案例的剖析都入木三分，讓人忍不住拍案叫絕。尤其欣賞它對“為什麼要做實驗”這一底層邏輯的闡述，遠比單純的“如何設置對照組”要深刻得多。書中對於指標選擇的細緻考量，以及如何區分相關性與因果關係，簡直是教科書級彆的演示。它成功地將一個聽起來略顯枯燥的統計學概念，包裝成瞭一套可以在日常工作中立即應用的思維工具包。讀完之後，我感覺自己看待任何一個産品迭代、營銷活動，甚至是內部流程優化時，都多瞭一層審慎的、數據驅動的濾鏡。對於那些渴望從“拍腦袋決策”轉變為“有依據決策”的職場人士來說，這本書無疑是打開新世界大門的鑰匙。它不是讓你成為一個冷冰冰的數據機器，而是教你如何利用數據，更聰明地駕馭商業的復雜性。

评分☆☆☆☆☆

讀這本書的體驗，像是在攀登一座知識的階梯，每嚮上一步，視野就開闊一分。它沒有故作高深地使用大量的晦澀術語，而是用一種近乎哲學的思辨方式，探討瞭人類決策的內在偏見，並展示瞭科學實驗如何作為一種製衡機製，矯正這些認知偏差。書中對“因果推斷”的討論，達到瞭極高的水準，它不僅限於技術實現，更上升到瞭商業倫理和長期價值判斷的高度。我印象最深的是作者對“霍桑效應”等心理學概念在實驗設計中的應用與規避，這使得整本書的立意從純粹的技術手冊提升到瞭人與商業互動的深度分析。這本書的結構設計也十分精妙，層層遞進，從基礎概念到復雜策略，逐步引導讀者建立起完整的實驗思維體係。對於渴望從根本上提升團隊問題解決能力的領導者來說，這本書提供的遠超齣瞭操作層麵的建議，它提供的是一種更具韌性、更少犯錯的組織操作係統。

评分☆☆☆☆☆

我是在一個朋友的強烈推薦下接觸到這本書的，坦白說，一開始我對它抱有一絲懷疑，畢竟市麵上關於“優化”的書籍汗牛充棟，大多是換湯不換藥的重復。然而，這本書的深度和廣度很快就打消瞭我的顧慮。它的行文風格非常流暢且富有節奏感，仿佛作者正在對麵和你進行一場高質量的深度訪談。書中對“實驗設計中的陷阱”這一部分的論述，尤為精彩，它沒有停留在理論層麵，而是通過一係列引人入勝的“失敗案例”，展示瞭當我們在匆忙中忽略細節時，會導緻多麼災難性的後果。最讓我感到震撼的是作者對“統計功效”和“樣本量計算”的闡釋，以往我覺得這部分內容晦澀難懂，但在這裏，它被拆解得極其細緻，配以直觀的圖錶和類比，即便是非專業背景的讀者也能快速掌握其精髓。這本書的價值在於，它不僅告訴你“怎麼做”，更重要的是，它讓你深刻理解“為什麼必須這樣做”。它真正做到瞭將晦澀的學術知識轉化為可執行的商業智慧，對於提升團隊整體的決策質量，具有立竿見影的效果。

评分☆☆☆☆☆

practical

评分☆☆☆☆☆

寫得非常清楚。漫漫産品路，優化無止境。

评分☆☆☆☆☆

一般，不是側重數據。。

评分☆☆☆☆☆

一般，不是側重數據。。

评分☆☆☆☆☆

一般，不是側重數據。。