以抖音为案例，讲清楚「用户增长实验」思维导图

在刷抖音时部分用户可能会留意到，完成2次播放后分享按钮变成了自己的好友头像，而部分用户依然是常规的分享图标。

案例重点讲每一步应该做什么，具体数值是杜撰的且并不重要，如有雷同纯属巧合。

这个案例我只是借用，下面的表述主要从旁观角度去做逆推和重现。

抖音为什么要下发这个策略？

不难看出，直接目的是提升用户点击分享按钮的比例（分享率）。而用最常分享的「好友头像」替换「分享按钮」是否能提升分享率，需要实验来验证。

曾经了解过一些经验：用户群的互动率（转评赞的用户占比）与其留存率很好的正相关。

从产品逻辑上很好理解：用户有互动，就会收到反馈，持续互动会产生粘性。

假想你的微信好友很少，没有收到信息，你还会经常打开吗？假设你每次发朋友圈，没人点赞评论，势必会大大削弱发圈的积极性。

所以，抖音这么做，更进一步的目标应该是提升用户留存，而留存和用户规模又高度相关，策略的最终目标应该还是提升DAU、时长、收入这些规模数据。

这些都是前期分析数据的关键产出，而「提升分享率能够提升DAU和时长」是一个假设，需要实验验证。

这个实验虽小，但是它背后关联到最核心的增长目标。实验效果的评估，我们也需要关注到这些「结果指标」，而不仅仅是分享按钮的点击率、分享完成率、分享的回流率等等「过程指标」。

我们通常会使用随机对照实验，市面上大家基本上用AB实验来代指随机对照实验。通过对比实验组和对照组的指标差异，来验证下发不同策略的两组间，是否产生了显著差异。

随机对照实验最核心的两个要点是「随机分组」和「单一变量」：