Airbnb實現訂單2倍增長的A/B測試實踐

AB測試

案例:Airbnb

Airbnb 是美國一家非常受歡迎的共享經濟公司提供閑時房屋租賃,他們發現了很多創造性的方式來實現增長,明智和數據驅動是它的代名詞。

 

步驟1:找出優化指標

Airbnb 想優化的指標是房屋租賃天數,這對它們來說比單純衡量收入更重要:如果房東出租房子的時間越久,那么 Airbnb 的業務也會變得更好。為了成就房東, Airbnb 通過列出熱門租住房源,來保證留存。

 

Airbnb 知道,要取得成功,需要大幅提高每家物業的租住率。

 

一個關鍵指標:“房屋租賃天數”,KPI :房屋預定

 

 

步驟2:提出假設

我們不知道 Airbnb 是怎么提出這個假設的,但我們知道它能得到熱門租住的房屋列表。

 

可能他們注意到這些熱門租住房屋的照片看起來更專業,可能他們意識到房客的常見投訴是房子的照片和實際上不一樣,可能他們發現人們在看了照片之后就放棄了列表,可能他們他們分析了圖片的元數據,發現房屋租賃跟昂貴的相機型號之間有很強的相關性。

 

反正他們就是得出了這樣的假設:圖片越好看,房子租的越好。

步驟3:創建試驗

有了這個假設,接下來就是創建試驗了。通常來說,有一個清晰的假設能讓創建試驗更容易。 Airbnb 的 who ,what ,why 如下:

誰是試驗的目標受眾?在 Airbnb 上查看列表的游客。

想讓他們做什么?租房子更頻繁。

游客為什么會這樣做?因為照片看起來更專業,并且讓房子看起來更美觀。

 

那么,這個試驗就變成了:確定游客們是否會因為更專業的照片列表更頻繁地預定房子,并把房屋預定提升 X%。

 

這種情況下, Airbnb 真的不需要任何當前數據,這就像對午餐的一次隨機評論引出的假設。但即使假設不是建立在硬性數據中,試驗設計也必須建立在硬性數據上。

 

為了運行試驗, Airbnb 創建了精益創業里的最小可行化產品(MVP)。就像魔法師:大多數辛苦的工作都是在幕后做的,但觀眾認為他們看到的就是真相。

 

Airbnb 不確定試驗是否有效,所以團隊不打算雇傭全職的攝像師或給應用添加一個新功能。但同時,他們必須對實際功能進行真實測試。

 

這給我們一個很好的經驗,你不需要建造一個宏偉的閃亮城堡,你不需要萬事俱備才開始測試。你可以開始小的,精益的,低成本的測試,只對客戶測試你想測試的部分,來驗證(或反駁)你的假設。

 

Airbnb 的試驗包含一些看起來像是一個真實功能的東西,但其實只需要攝影師就能解決。在試驗過程中,攝影師為房屋拍照,然后測量 KPI ,再把有攝影師拍照和沒攝影師拍照的房屋進行對比。

灰度發布

步驟4.衡量表現

在這個案例里, Airbnb 衡量了有專業攝影師拍攝的房屋以及屋主自己拍照的房屋的預定量。那么結果如何?有專業攝影師拍照的房屋平均預訂率翻了2-3倍。

 

【記住原始數據不是唯一重要的部分,我們需要衡量統計顯著。 Airbnb 的試驗數據足夠證明結果的可行度。—— Avinash】

 

到2011年,公司已經有了20名全職攝影師。

灰度發布工具

 

這張圖非常令人印象深刻,對吧? Airbnb 的業務和商業模式做了很多對的事情,但精益過程和A/B測試是提高預訂率的關鍵因素,顯然,試驗是成功的。

 

Airbnb經常用灰度發布和A/B測試對重要頁面的修改和流程上的調優,通過灰度發布到1%或者5%的用戶,看其實際對用戶的數據影響(訪問時間增加、留存提高、下單率提高等),決定此修改到底是100%發布還是被砍掉。

ab測試案例

 

Airbnb 從第一天就開始做 A/B 測試,不僅在自己的體系里做,還用第三方工具做,保證所有的決策,從產品,到運營,乃至到戰略,都是經過數據驅動的優化決策。每一個改動,都先用 1%的流量來試驗,然后再推到 5%,再到 10%,到 20%,到 50%,最后再發布給所有用戶。

 

通過A/B測試,他們還有一個關于推介文案的結論:給用戶展示“利他”的文案,比“利己”的更容易帶來轉化。如圖所示,告訴用戶“邀請好友可以獲得25美元”的效果就不如“給你的好友贈送25美元的旅行經費”更打動人。

灰度發布

從 Airbnb 的案例中我們學到什么?

精益數據分析循環是快速推動變革非常核心的因素。精益數據分析循環和精益模式是一個整體,他們可以用于處理不確定事件,但他們不是隨機的。第一步里很大的考量是如何確定 KPI (包含“一個關鍵指標”),這將成為我們試驗的指引。第二步里有很多考慮,以確保能做出最佳假設,然后通過深入清晰地定義 who , what , why 來弄清楚如何進行試驗。最后,衡量我們是否成功。然后不斷內化吸收,最終成功。

 

 

吆喝科技:國內唯一同時支持前端(Web/H5、iOS、Android)及后端(Node.js、PHP、Java 等) A/B 測試服務的專業 SaaS 平臺。支持線上灰度發布、多維度數據統計分析、科學的流量分配系統、一鍵發布新版本無需應用市場審核、定向測試。

用數據幫助用戶優化產品,提升轉化、留存和你想要的一切。 AppAdhoc 用數據驗證最佳方案,提高產品設計、研發、運營和營銷效率,降低產品決策風險。

6894 Views
即刻實踐文章理論 A/B測試 灰度發布 產品優化 免費申請
Please wait...

訂閱我們

對于每位訂閱讀者,每兩周,吆喝科技會為您發送4篇精選文章,可能是最新的A/B測試實踐,也會是你所期待的增長干貨。
qq宠物捕鱼大师 北京快3开奖l结果图片 重庆时时走势图下载 时时如何杀跨度 云南双色球兑奖地点 9购十分彩快三app下载安装 重庆时时分析软件 云南快乐十分钟 甘肃快三历史开奖号 澳洲幸运10三码计划 竞彩8串一比赛中断怎么算