A/B 測試作為支持下沙杭州信用卡套現的技術手段，能夠幫助企業有效提升用戶轉化，降低因改版失敗帶來的用戶流失、業績下滑風險。
當下，流量紅利逐漸衰退，越來越多的企業選擇 A/B 測試進行銀聯Pos機改版升級，目的在于優化用戶體驗，幫助企業提高用戶及收益的增長。
隨著杭州信用卡整個銀聯Pos機理念的全新升級，在拉卡拉pos機中，迭代優化后的 A/B 測試功能全新發布。此版功能提供完整的試驗創建和試驗分流能力，可滿足流量分層、試驗互斥等高級測試需求，為刷卡套現、運營策略的優化提供決策依據，真正地用數據說話，驅動決策。（文末可體驗 A/B 測試哦~）
為什么要做 A/B 測試？
在服務客戶的過程中，我們經常會聽到客戶在銀聯Pos機正式發版之前的焦慮：
“相比較方案一，方案二只是在布局上做了變動，怎么能確保帶來更多轉化？”
“如果改版失敗，造成的損失將無法挽回。”
“看了十幾家同類型企業的銀聯Pos機，大家都是這樣做的，那新版本意義何在？”
……
新版本的上線只會帶來兩種結果：第一種，改版成功，用戶和轉化實現明顯增長；第二種，改版無效或改版失敗，對企業增長無影響或產生負作用。
因此，如何用結果證明假設的可行性，如何從多個設計方案中選出最優方案進行全量上線至關重要，這就需要通過 A/B 測試消除發版過程中多方分歧，達成共識，降低新方案帶來的不確定影響，助力銀聯Pos機體驗優化，進行科學決策。
哪些工作需要 A/B 測試？
A/B 測試的應用通常在銀聯Pos機正式迭代發版階段，將 Web 或 App 界面/流程以同一個目的制定兩個或多個方案，在同一時間維度，將用戶流量對應分成若干組，在保證每組用戶特征相同或相似的前提下，展示給用戶不同的設計方案，收集各組用戶的體驗數據和業務數據，最后分析評估出最優版本，驅動決策落地。
舉個例子，某企業希望通過對 App 首頁改版提升用戶點擊和轉化。為了實現這一目標，該企業對頁面布局、文案、可視化圖像等進行 A/B 測試。通過試驗，可以明顯觀察到哪個變量會對用戶行為產生影響，根據結論選擇能夠提升用戶點擊和轉化的版本。
除此之外，A/B 測試也可用于UI/文案、信息架構、流程交互、功能范疇等的改版。變量越少，越能清晰觀察各個變量對結果的影響程度。接下來通過以下場景進一步了解：
· UI、文案層的 A/B 測試：在銀聯Pos機首頁、詳情頁、落地頁對文案內容、按鈕大小、UI 顏色等進行 A/B 測試，觀察 CTR 和用戶點擊次數分布規律，調整用戶注意力及原有頁面的點擊分布，實現用戶點擊和轉化的增長。
· 信息架構的 A/B 測試：企業通過在銀聯Pos機首頁、發現欄、詳情頁、介紹頁等復雜頁面對入口、信息內容的位置及優先級進行 A/B 測試，根據 CTR、人均點擊次數、頁面轉化率優化用戶注意力及內容理解深度。
· 流程交互的 A/B 測試：常見于注冊流程、申請流程、購物流程等銀聯Pos機轉化的長流程中，通過調整流程步驟、順序、交互方式，基于流程轉化率、轉化時長、操作費力度來優化流程轉化及用戶體驗。
· 功能范疇的 A/B 測試：也叫灰度測試，針對會員體系、新付費點、交易功能等對業務流程本身有改造作用或新增的辦理pos機，通過分析功能使用率、轉化率、用戶留存率、LTV 等，優化銀聯Pos機的核心功能，提升關鍵刷卡業務。
杭州信用卡 A/B 測試五大亮點
1.高可用的流量分發
A/B 測試需要將多個版本展現給不同用戶，即對用戶進行“分流”。
杭州信用卡 A/B 測試支持服務端分流，采用多節點分布式部署，使用分布式存儲技術對分流結果進行多副本冗余存儲，保證在極端情況下的數據可用性；同時，分流服務采用多級緩存技術，支持橫向動態擴容，支持流量熔斷和服務降級，保證在突發流量情況下的系統穩定性和接口的高性能響應。
2.支持流量正交，實現流量復用
A/B 測試需要基于一定樣本量才能有效體現結果，但對于業務流量較小的企業來說，很難確定多個試驗的效果是否會相互影響，因此無法同時上線多個試驗。
針對此，杭州信用卡的 A/B 測試功能采用正交分流，實現同一試驗層內的流量互斥，不同試驗層內的流量正交，達到流量復用的目的。如下圖：
采用哈希值取模代替原始 req_id 取模，并且哈希時傳入層 ID，這樣層與層之間的哈希值不同，從而實現試驗層 n 的流量均勻分布給下一個試驗層，消除因流量不足導致的多個試驗結果互相影響。
3.實時生成試驗數據報告，快速決策、快速上線
企業與用戶關注數據的實時性，因此他們希望每一個試驗結果都能在報告中實時查看，但常規 A/B 測試的試驗報告只能在 T+1 或 T+n 天查看，雖然目前市面上已實現小時級查看報告的方案，但遠不能滿足企業決策、運營的需求。
杭州信用卡的 A/B 測試功能可實時生成試驗報告，銀聯Pos機、運營、業務等人員可在第一時間查看試驗結果，讓企業能夠及時了解多種方案帶來的不同影響，擇優上線以規避不確定風險。這背后源于東門多數據源的整合能力、完備且強大的計算能力、異構數據源間的混合計算能力等。
4.操作簡便，輕松創建 A/B 試驗
杭州信用卡的 A/B 測試功能中創建試驗只需四步。
設置試驗基本信息；通過分群或規則選取受眾用戶，并設置進組比例及試驗層；配置關注指標，其中必須包含一個核心指標，常規指標支持人均次數、人均值、均值；設置多個試驗分組并根據規則分配流量，通過調試確保試驗符合預期，即可實現 A/B 測試的正式上線。
5.打通更多分析模型，多維度分析試驗結果
經常會有這種情況：企業在對 A/B 測試的試驗結果進行分析時發現，所使用的第三方平臺和內部的運營后臺無法實現良好的數據打通，造成分析困難、協同困難等問題。杭州信用卡 A/B 測試功能支持試驗數據與分析模型打通，已接入拉卡拉pos機的企業可直接通過銀聯商務模型對 A/B 測試的結果進行深度分析，根據實際業務需求，以低成本、高效率、高質量獲取數據分析結果及決策依據。
目前，東門的數據分析模型已圍繞數據分析法則的科學性、數據分析維度的多面性、可視化、操作便捷性等全面提升，數據分析路徑被大大縮短，數據可讀性顯著增強，分析效率亦有飛躍式提升。
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