小公司普遍做不了 abtest ，不要被「测试」吓退，核心还是「策略+手感」。
最近在跟产品伙伴讨论 onboarding 如何设计，也就是用户进入 app 以后的最初体验，如何能更早感受到 aha-moment 以及触发付费动机，但又不至于因为前面承诺太多而导致后面退费。
我们本质上还是希望做一个长期的产品，我分享了关于【50 年业务】的思考以后，伙伴也非常认同，所以不希望过度承诺，搞得很像骗子一样。
我跟伙伴分享了一个故事，来自于我曾经任职的公司，低转正业务，本来比如说前端进来 100 个线索，能转化 10 个，这是 10% 的转化率，但有段时间突然发现一个城市的转化率特别高，但是进来以后退费率也特别高。
作为公司中台，我们就去查原因，结果发现是一个销售小团队跟客户承诺了一个达不到的效果，用户一听觉得很牛逼，都愿意付费，结果付费进入正常运营周期以后，后面的客服反馈“做不到”，结果就猛猛退费。
所以用户预期是个很有意思的事儿，实际业务操盘中，都是要在前端提预期，一旦付了费，就要开始刻意降预期，告诉用户“改变是缓慢的”“服务不会特别满，避免打扰，还是靠你自觉”……之类之类的。
那对上小公司怎么办呢，我们没办法花钱做大投放一天搞来 5000 个下载，然后把策略一一分配好进行严谨的 abtest ，这测试就没法儿做了吗？
当然也不是。定义好核心数据就好了，【下载转化率】、【退费率】和【投诉率】，理论上讲，保险的操作就是【承诺指数】从低到高去攀升，下载转化率逐渐升高，退费率略略高，但只要没有【投诉】，寻求一个 ROI 最大化就好了。一旦有了【投诉】，就回退。
这玩意儿肯定是不绝对精准，置信度不高，但对于小公司来说足够了。
abtest 是好东西，但没了它肯定也能跑，很多大厂人出来创不了业就是太依赖平台，失去了那些工具就做不好决策，事实上 abtest 这玩意儿要是健全，也不需要你做决策啊，所以核心还是【找恰当的解法】，在现实资源的基础上尽可能把方向找对。
只要培养自己这种解决问题的思路，哪怕在小公司没有健全的机制，也能解决问题。
最近在跟产品伙伴讨论 onboarding 如何设计，也就是用户进入 app 以后的最初体验，如何能更早感受到 aha-moment 以及触发付费动机，但又不至于因为前面承诺太多而导致后面退费。
我们本质上还是希望做一个长期的产品，我分享了关于【50 年业务】的思考以后，伙伴也非常认同，所以不希望过度承诺，搞得很像骗子一样。
我跟伙伴分享了一个故事，来自于我曾经任职的公司，低转正业务，本来比如说前端进来 100 个线索，能转化 10 个，这是 10% 的转化率，但有段时间突然发现一个城市的转化率特别高，但是进来以后退费率也特别高。
作为公司中台，我们就去查原因，结果发现是一个销售小团队跟客户承诺了一个达不到的效果，用户一听觉得很牛逼，都愿意付费，结果付费进入正常运营周期以后，后面的客服反馈“做不到”，结果就猛猛退费。
所以用户预期是个很有意思的事儿，实际业务操盘中，都是要在前端提预期，一旦付了费，就要开始刻意降预期，告诉用户“改变是缓慢的”“服务不会特别满，避免打扰，还是靠你自觉”……之类之类的。
那对上小公司怎么办呢，我们没办法花钱做大投放一天搞来 5000 个下载，然后把策略一一分配好进行严谨的 abtest ，这测试就没法儿做了吗？
当然也不是。定义好核心数据就好了，【下载转化率】、【退费率】和【投诉率】，理论上讲，保险的操作就是【承诺指数】从低到高去攀升，下载转化率逐渐升高，退费率略略高，但只要没有【投诉】，寻求一个 ROI 最大化就好了。一旦有了【投诉】，就回退。
这玩意儿肯定是不绝对精准，置信度不高，但对于小公司来说足够了。
abtest 是好东西，但没了它肯定也能跑，很多大厂人出来创不了业就是太依赖平台，失去了那些工具就做不好决策，事实上 abtest 这玩意儿要是健全，也不需要你做决策啊，所以核心还是【找恰当的解法】，在现实资源的基础上尽可能把方向找对。
只要培养自己这种解决问题的思路，哪怕在小公司没有健全的机制，也能解决问题。
