在竞争激烈的营销环境中，优化你的营销策略至关重要。A/B 测试是一种强大的工具，可以帮助你识别最有效的推广渠道、内容和策略。
什么是 A/B 测试？
A/B 测试是一种将受众随机分配到两个或更多版本的营销活动，以比较它们的性能。最常见的 A/B 测试类型包括：
- 网页设计：测试不同的网页布局、颜色方案和号召性用语。
- 电子邮件营销：测试不同的主题行、正文和号召性用语。
- 社交媒体广告：测试不同的广告文本、图片和受众定位。
A/B 测试的好处
A/B 测试提供了许多好处，包括：
- 数据驱动的决策：根据数据洞察做出有关营销策略的明智决策。
- 改进营销效果：识别并实施最有效的营销策略，提高转化率和投资回报率。
- 持续优化：持续进行 A/B 测试，随着时间的推移优化你的营销活动。
如何进行 A/B 测试
进行 A/B 测试涉及以下步骤：
- 定义目标：确定你要测试的目标（例如，提高转化率或收集潜在客户）。
- 创建变体：创建两个或更多版本的营销活动，每个版本有不同的元素（例如，不同的标题或号召性用语）。
- 分配流量：将受众随机分配到不同的变体。（可使用 A/B 测试工具实现）
- 收集数据：使用
如何做好应用商店APP运营推广？
APP推广这件事情很难一蹴而就，现实往往又是很多公司在产品上线后，才开始着手准备搭建渠道，招聘相应的员工。 那么新人来，在不了解业务模式及产品的情况下，还要能够给出行之有效的策略，并做渠道搭建，实现种子用户的获取等等，这种节奏的失衡让运营一开始就面临挑战。
如何做好APP在应用商店的运营推广，可以从认识了解应用商店，制定应用商店推广流程这2个方面来入手。
一：应用商店的普及
1.应用商店渠道推广的发展及价值所在
2.应用商店的三大阵营及差差异点
1.应用商店渠道推广的发展及价值所在
应用商店作为一个具备高流量及APP存储空间的主流渠道，在做产品的推广的过程中，用户触达产品的逻辑是：用户访问---看到展示位/搜索/分类---产品展示（文案、图片、评论、标签、其他）---下载安装激活
APP在应用商店推广的发展历史从早期的单一的形式发展到现在，逐步转向多元化。 虽然渠道各有不同，玩法不一，但优化本质只有一个，就是位置和展示。 加之渠道本身并没有对用户做区分，所以一切优化的目的都是为了产品有更好的曝光展示，有更好的位置。 而最不同与其他第三方渠道的点在于，他除了具备获取用户的高流量之外，当产品品牌度和知名度足够高的时候，它还为产品提供了搜索下载的存储空间。
2.应用商店的三大阵营及差异点
相较于国外的AppStore和Google Play 国内安卓应用市场更有百家争鸣的之势。 简单的可以划分为三大阵营，分别是以BAT为首的：网络手机助手、阿里PP助手、腾讯应用宝；以手机厂商为首的：小米应用商店、360手机助手、华为应用商店、OPPO应用商店等；第三方应用商店有：豌豆荚、网络、安智等。 在91和安卓被网络合并之后，近日豌豆荚也宣布并入阿里移动。
即便如此，国内安卓应用商店还是存在着大小渠道繁多，推广规则不一，商业化严重，竞争激励等现状，这一定程度上给产品早期的推广增加了难度。 截止2016年Q1，第三方手机应用 商店活跃用户规模已达4.44亿。 360手机助手活跃用户占比42.6%，以较大优势位居第一;腾讯应用宝排名第二，占比34.6%，网络手机助手占比25.5%。
在这些应用商店之中，除了流量的大小，及渠道用户活跃度不同之外，因为渠道流量来源不同，渠道用户属性也各不相同。 例如，腾讯应用宝的用户主要依托于其自身强大的社交平台，用户分布更广，属性也更加丰富；小米应用商店用户依托小米不同定位手机的出货量，用户更偏向年轻、极客、多层次。 从这些方面我们也可以看出应用商店仅用户属性就存在着不同的差异点，而这些差异也一定程度上影响着后续推广过程中对渠道的不同侧重点。
二：应用商店推广的整体流程
第一阶段：上线前
1.应用商店的基础搭建
2.制定推广策略
3.分析渠道数据
第二阶段：上线中
1.竞品分析
2.渠道合作拓展
第三阶段：上线后
1.优化素材－网络应用秀
2.数据回收，单点突破－小米案例
当我们对应用商店有一定了解之后，接下来以我个人负责的一款工具类产品-WiFi密探为例，按照产品上线的三个不同阶段来具体的讲在应用商店做推广的整体流程以及每个流程里具体做哪些事情。
第一阶段：上线前
应用商店的基础搭建简单的讲就是在产品未上线之前，为上线而做的所有准备工作。以安卓应用商店为例，包括不限于以下内容：
A：与公司、产品相关资料（营业执照、软件著作权、公司手机号、公司企业邮箱、法人身份证复印件、ICP备案号等）
B：与产品上线相关资料（各个应用商店的账号注册、各个商店渠道包、产品icon、不同尺寸的产品宣传图制作、与产品功能宣传的相关文案、测试账号、关键词等）
C：与产品推广准备资料（版本管理及大事件记录、上线流程图、各商店活动资源整理、各商店首发规则明细整理、各商店渠道联系人整理等）
D：.........
在这些资料之中，有一些事用来做应用商店开发者后台账号申请的，有一些事用来为后期做免费推广所做的准备工作。 但是，无论怎样如果你对如何做好应用商店的推广工作毫无头绪，那么这些事情就是一个好的开始。
这里重点提一下第三点，这些工作往往被大家所忽视。 版本管理和大事件记录帮助你做年终总结及公司周年活动。 而上线流程图除了用于帮助自己做梳理，避免上线前有什么遗漏之外它最大的价值是当你有事请假而又恰好产品需要上线时，流程图可以帮助你的同事清晰的完成你所做的工作内容。 各个商店负责人联系名单、商店的首发规则的整理、商店活动要求的整理等等。 要做好这些内容，一方面可以通过查看每个商店的开发者后台，另外也可以通过如鸟哥笔记、姑婆那些事等一些分享互联网知识的平台去搜集整理。 除了以上渠道，这个时期也需要去加一些与渠道运营相关的互联网交流群，通过和大家的不断交流分享获取到一些资源的同时也会逐渐让自己的视野变的开阔一些，避免变成井底之蛙形成自嗨的状态。
2.制定推广策略
如果是你在一家初创公司负责一款产品的早期推广并且对应用商店付费推广的玩法规则不是很了解，也没有熟悉的渠道资源。 那么我建议这个时候你的推广策略应该选择从免费推广的方式进行。 一方面可以尽快的熟悉商店，让产品在迭代中积累权重；另外一方面产品在早期可能还处于打磨阶段，会出现各种不稳定的bug影响用户体验。 这个时候选择付费推广不仅会耗费大量的金钱，也会对产品的品牌产生影响。
比如说15年上半年相当火的足迹，通过运营手段大了一针鸡血之后，带来了大量的用户增长。 这个时候，作为一款早期产品，其实她可以服务的用户的能力是有边界的。 这个时候大量的用户涌入，势必导致服务器崩溃，内容无法刷新呈现的时候，进而会影响到口碑。 那么这个时候再有新的用户进来之后，他就会觉得很郁闷。 另外一点，早期的产品可能面对的目标用户是小众的，足迹的大电影风格肯定是受偏文艺的用户喜欢，那这个时候大量屌丝用户的涌入，自然也会破坏到整体的范围内，影响到产品的发展。
WiFi密探的早期推广便采用了AB测试的方法来进行尝试性验证的免费推广。 比如说通过设计相同的素材用于不同的应用商店或者不同素材用在所有应用商店来看最终的效果转化，这样既避免了早期的人力和财力的浪费，也可以较快的验证素材对用户下载产品抉择的影响。
制定推广策略主要从以下3个方面入手：
1. 确定产品的人群定位
前面讲到应用商店三大阵营的现状及差异点， 所以当我们负责一款产品的推广时首先要考虑的是该产品的目标人群具有怎么的属性，哪些渠道用户的属性正好与之相匹配。 清楚这些后，我们便可以快速的对渠道进行分析，想办法在渠道获取到更多的目标用户。
WiFi密探作为一款帮助用户联网的WiFi工具类产品，在定位上首先就很清晰，而且较其他产品而言因为上网是移动互联网时代的刚需，受众也更加的广泛。 这也是后期在渠道能够获取到不错流量的原因之一。 那么非刚需类产品，从产品定位到用户获取可以怎样来做呢？
例如今年很火的直播类社交软件，他们产品定位就很清晰---做直播。 基于这样的定位他们只需要找到喜欢玩直播和看直播的用户便可。 由于无论是网红还是之前已经小有名气的主播，她们本身都是粉丝经济的产物，而这恰好同时满玩直播和看直播这两大属性。 以映客为例，他们在早期的时候便邀请了微博粉丝数有81W的中超球星赵明剑，以及微博粉丝数有69W的YY主播天佑成为产品早期的用户，并独家直播了Bigbang的演唱会。
回到应用商店，在产品早期确定人群定位之后，便要开始分析每个应用商店的用户属性，用户画像是什么，从而为后面的推广做准备。
2.确定推广预期目标
以目标为导向其实是策略中必不可少的一部分，当我们有目标的时候，所做的事情不再是那么的盲。 在初期我们的目标不一定是要每个月完成多少下载激活安装量，也可以是熟悉每个应用商店的具体玩法；梳理商店活动申请流程等。 WiFi密探在早期的推广目标便是尽可能在更多的应用商店上线，并对应用商店做分类管理，记录每个应用商店的排名变化，下载数据。 在得到更多曝光下载的同时，也为后期单点突破做准备。
3.确定推广方式方法
应用商店推广方式简单的可以划分为免费推广和付费推广这两大类。 付费推广可以是直接在商店开通广告服务也可以通过商店的各个代理来获取一些广告资源位，具体的合作形式及价格每家各有不同，大致的可以分为：CPT\CPD\Push\Banner 等。 免费推广常见的有首发、活动、专题这三种，同样这些都可以在商店后台都有相应的申请入口及规则。
3.分析渠道数据
确定渠道数据的目的是预估渠道的带量能力以及评估在该渠道的投入成本。 这个时候就要对不同应用商店做详细的分析。 主要从用户来源，用户属性这两个维度进行。 如生活中使用魅族手机的用户比例男生大于女生，而使用OPPO手机的用户比例则相反。 这个时候主打二次元社交类产品和WiFi工具类产品在这两个商店获取流量的能力就会变的不一样，经朋友家二次元产品【嗨皮皮】验证也确实如此。 这些数据和判断一方面来源于生活经验，另一方面我们也要有意识的去借助网络指数或艾媒等数据分析平台查看相关的数据报告来帮助我们佐证假设。
第二阶段：上线中
产品上线在通过审核的过程中，我们需要做以下两件事情：
1.竞品分析
这里的竞品分析简单可以从产品功能和产品推广这两个维度进行。 下载体验更多友商产品功能，产品层面这有助于产品的优化迭代。 例如，苹果在iOS9 系统对Wi-Fi联网的权限新增了在系统Wi-Fi列表标示可以用于一键联网的功能，在早期这一功能的发现便来自于对友商新版本产品的使用。
对竞品的推广方式策略进行调研，分析他们的产品采取推广措施，以及在各个流量渠道的部署，可以帮助我们后期做推广时提供一定的经验。 例如，通过查看友商产品在市场的宣传文案和素材，学习他们对核心功能的包装宣传有助于我们对自家产品宣传文案及素材设计的拿捏。
2.渠道合作拓展
由于国内市场鱼目混杂，渠道的质量更是参差不齐，这个时候前期在各QQ群或者互联网交流平台所作的事情就体现出了价值。 要尽可能多的去接触和了解第三方渠道为接下来做付费推广计划时做准备，简单的说如果前面你认识了靠谱的人，那么后面所作的很多事情也将变的靠谱。 推广预算是基于对渠道（应用商店&合作方）的了解，想要性价比高在前期就要多花心思和时间。
3.数据埋点记录
数据埋点通常指的是在app内针对某些功能埋入代码方便后期进行数据统计。 在各个应用商店除了日常的下载，激活，注册，之外还需要做哪些数据统计呢？这里针对后期进行优化分析还需要做的重点数据统计有商店的分类排名、核心关键词排名。 至于为什么要做这两项的数据统计，后面会讲到。
数据的Sense，离不开数据分析思维
这篇文章讲解一些数据分析的知识，因为不论是开发、分析师、产品、运营，在数字化时代，掌握数据分析的基本概念，是一项必备的工作技能。 我们经常提到的“数据Sense”，也可以概括为“数据分析思维”。 本文包括如下四个部分： 1.为什么数据分析很重要 2.常见的分析方法有哪些 3.数据驱动的一些方法论 4.数据分析师的技能进阶 |0x00 为什么数据分析很重要 第一个层面，统计学依旧是数据分析的核心方法。 我们先来看一下数据分析的定义：“为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程”，数据分析是基于统计学的方法，来对社会科学的问题提供严谨的分析方法和工具。 尽管大数据技术的出现，大大扩展了统计学研究的领域边界，但大数据技术并没有改变统计学通过随机抽样推断总体分布特征的基本思想，大多数统计学的基本方法，如因果推断、充分性原则、数据归纳等，甚至因为大数据技术的普及而得到了增强。 通过大数据技术的加持，很多重要的社会经济心理变量变得可以构建，如居民幸福感、投资人情绪等，而实时技术的发展甚至使得实时预测变成了可能。 第二个层面，数据分析对业务的发展有指导意义。 还是引用管理学大师“彼得·格鲁克”的名言：“You cannot impove it if you cannot measure it”，只有我们找到业务发展的关键衡量标准，也就是“北极星指标”之后，我们才能够针对性的优化业务。 互联网上有一句广而流传的话，谷歌分析推广人之一Avinash Kaushik的名句：“All data in aggregate is crap. Segment or die. ”，意思是“所有的总和数据都是垃圾，要么分组，要么去死”。 汇总数据会掩盖很多问题，对数据的下钻分析才能获得趋势发生的真正原因，才能够了解如何优化“北极星指标”。 当今互联网人口红利逐步消失的前提下，对业务数据的深入理解和分析，才能够让业务维持高质量的增长。 综上，数据分析至今仍然很重要，如果想了解自己的工作能产生怎么样的价值，数据分析知识，就是数据从业者必备的“数据Sense”。 |0x01 常见的分析方法有哪些 数据分析师的岗位技能，要求能够有条理有体系的来分析问题、解决问题，我们需要借鉴一些常见的分析方法，以快速定位问题的根本原因。 分析方法包括两个部分，一种是宏观的战略分析，另一种是微观的数据分析。 宏观的战略分析，主要包括： PEST分析，通过研究政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)四个方面，来分析企业经营所面临的的宏观经济状况； SWOT分析，通过研究优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats），来动态的分析企业内外部的竞争现状； 波特五力模型，通过分析同行业内现有竞争者的竞争能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、供应商的讨价还价能力与购买者的议价能力，来分析企业的竞争战略策略。 宏观分析虽然对于我们的日常工作而言，主题太大，但其实对于一些特定的行业，如保险、医疗、在线教育、互金、物流等，分析政策、法规、风险等考量因素，还是很有帮助的。 接下来我们讲更加常见的微观数据分析方法，这里列几个常见的方法，并附带一个小Case。 第一个要讲的是假设检验。 假设检验分析，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。 主要分成三个步骤：1、提出假设；2、收集证据；3、得出结论。 假设检验主要依据逻辑推理，来分析问题发生的原因，因此在归因分析中也常常被用到。 例如我们的北极星指标下降了，我们需要找出对应的原因，初步设想有三种可能性，即用户问题、产品问题或者是竞品问题。 从这三个方面，我们能够提出三种假设： 假如用户有问题，那么我们可以从业务链路图来分析问题，或者是多维度分析来进行拆解； 假如产品有问题，那么可以研究最近上线的产品功能，是否符合用户需求； 假如竞品有问题，那么可以通过外部市场信息，来调研竞品是不是在大规模的补贴推广。 在初步得到结论之后，分析的过程通常还要继续，多问几个为什么，然后继续用数据的方法来验证原因，直到找到问题的根源。 第二个要讲的是逻辑树分析法。 逻辑树分析法理解起来比较容易，是把复杂的问题拆分成几个简单的问题，然后像树木的树干那样，把问题逐步展开，通过解决单个的子问题，进而得到汇总的问题答案。 例如，同样分析利润增长缓慢的原因，我们可以通过逻辑树的方式，把问题拆分成：收入、成本、毛利三个维度，然后依次分析各个维度的问题。 收入需要考量客户量、客户质量、付费率、付费意愿等问题；成本需要考量广告成本、人工成本、促销策略等问题；毛利需要考量仓配客、渠道质量等问题。 最后通过各个子问题的汇总，得出真正的原因。 逻辑树有三个基本原则，即 要素化：把相同问题总结归纳成要素； 框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则； 关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立。 第三个讲一下群组分析。 群组分析是按照某个特征，将数据划分成不同的组，如时间、兴趣等，通过对比组与组之间的数据差异，来对问题进行对比。 群组分析对于产品生命周期不同阶段的分析很有帮助，如新发布的版本效果如何，通过时间将用户划分成不同的群组，然后比较不同组之间的留存率，来分析用户留下或者离开的原因。 举个例子，视频平台的用户，需要充值为VIP才能看到平台独占的电视剧，但用户可以在任意月份取消订购，这类取消订购的用户就是流失用户。 为了分析用户为什么流失，我们可以使用群组分析方法。 通过把每个组的数据绘制成一条折线，横轴是时间，纵轴是留存率，然后比较各个组的折线，我们通常能很容易的看出，不同时间留存率是有较大差异的，原因大体如下： 产品最近上线了某些新功能，但是这些新功能并不适合新用户； 市场最近在进行推广活动，带来了新用户，但是公司的产品对这些新用户没有价值，导致用户流失。 再配合前文提到的假设检验，进一步分析问题的根本原因，这样我们就形成了一些比较固定的分析方法：1. 群组分析，找到留存率比较低的组；2. 假设检验，提出问题，验证为什么留存率这么低。 不同策略的相互组合，就形成了我们自己的分析方法论。 当然，数据分析的方法还有很多，这些都需要通过日常的学习和实践，来一点点的总结完善。 |0x02 数据驱动的一些方法论 数据驱动的意思，简单来讲，就是针对已经数字化的业务，如电商、视频等，通过数据来分析问题的原因，并提出优化解决的方法，来驱动业务增长、或者是产品迭代。 这是互联网行业保持增长的诀窍，也是数据从业者需要掌握的业务方法，更是评价一个人工作能力的重要衡量标准。 数据驱动通常由如下的流程构成： 定性分析数据，以发现问题； 定量分析数据，以确定影响面； 调研公司、竞对和业界的通行做法； 预估解决问题后的效果； 设计相应的实验机制； AB测试得出实验结论； 上线并跟踪策略后续的变化情况。 这里有一些知识是数据分析需要涉及的，即定性、定量分析，AB测试。 其他的部分通常由工程组来实现相应的功能。 定性分析，是对研究对象进行“质”的研究，分析内在规律；定量分析，是对研究对象进行数量的研究，描述相互作用与发展趋势。 举个例子，通过数据，我们发现了电商场景中的“下单到支付转化率低”的问题，需要分析问题。 我们通过分组+漏斗的方法，发现部分商品存在这个问题，然后通过抽样看数据，分析发生问题的原因，大概是因为虚假价格，这个就是定性分析。 定位到原因后，我们选取抽象商品，通过人工评估虚假价格的比例，来推断总体的影响范围，就是定量分析。 接着，我们定了一些策略，需要验证这些策略对于“下单到支付转化率低”问题的影响，就需要进行实验对比。 AB实验是指，针对同一个存在2种及以上解决方法的问题，对同一组人群进行随机分组，在同一时间维度内，进行实验组和对照组的实验，通过少量且相同的衡量指标，衡量哪套解决方案的结果表现更好。 当然，这么做的前提，是需要样本量足够，但对于已经数字化的互联网业务而言，通常都不是困难的事情。 通过分析AB实验后，不同策略的效果对比数据，看我们的策略是否能带来预期的正向效果，如果是则可以上线。 上线之后，再进行定量的数据分析，看问题解决的程度。 以上就是数据驱动的一些常规方法。 |0xFF 数据分析师的技能进阶 数据分析师也需要懂算法。 很多时候，分析师也跟开发一样，分成“向前”和“向后”两种角色。 “向前”的角色贴着业务走，能够发现业务中存在的问题，寻找相应的优化点；“向后”的角色更多是落地实现一个功能，能够优化算法或者试验方法，更像后端，但更智能化。 尽管统计学能够为我们提供非常不错的分析方法，但世间的问题也不都是统计学能够概括的，很多方向的分析师，依然需要掌握算法来应对工作的需要。 例如最典型的“供需匹配”问题，因为量变引起质变。 过去互联网的发展历史中，不论在B2C、C2C、B2B、B2B2C哪个地方，我们都建立了准确的画像体系，不仅是用户画像，还有供应商画像，实现了千人前面的用户管理，更好的做供需管理匹配。 后来，这套机制衍生到了其他方面，视频的个性化推荐、网约车管理，都属于供需匹配的一部分。 但如何在千万级甚至亿级的商品里面去做匹配召回，如何在海量数据中匹配线索，如何明确哪些人群是我们的目标人群，如何把信息流推荐给最合适的人，又如何衡量这些效果…… 很多方案，需要综合考虑，到底是通过基于统计学的数据分析去形成规则，还是需要通过算法去挖掘特征，都是达成目标的途径。 大公司由于资源丰富，通常两者会并行，从某种程度也就严格的区分了数据分析和数据算法间的职责边界；而中小企业资源有限，可能造成分析即算法的现象。 与之类似的，还有风控、知识图谱等领域，除了人力的覆盖，需要机器的介入，才能效果的最优化。 其实，数据分析师的成长，更像是一场马拉松长跑，因为需要接触的知识很多，能够合理分配自己的时间和精力，经常提醒自己核心目标是什么，才能把事情做好，在漫长的长跑过程中不掉队。 分析只是一个技能，把它作为人生的职业，更需要贴切实际场景，贴近公司发展，做出相应合理的策略。
增长框架+用户建模+场景化分层+数据运营
每个企业都有自己的一套相对完善的用户运营体系，本文作者结合运营过程中的复盘经验，以及他社区o2o用户运营过程中的一些经验，将用户运营体系分为四大策略体系，即增长框架+用户建模+场景化分层+数据运营。
标签： B 通过A A B测试找出最有效的组合 测试 内容和策略 尝试不同的推广渠道
