A/B测试，打开零售业增长的“新窗口”

数字化零售带来了什么改变？先从2个案例来看。

近年快消行业冒出一个现象级品牌——元气森林。2021年其营收预计要超过30亿，新一轮估值近150亿美元。而从0-30亿，元气森林只用了5年时间，并且每年持续保持三位数的增长。其核心便是突破传统的市场模式，通过不断研发新品，打差异化的概念，备受年轻消费者青睐。而其每次推出新品前，先会做大量A/B测试，从数百款产品中，最终确定推向市场的其中一两款，使其成为爆款的概率大大提升。

再如我们接触过的一家本土美妆品牌，每年营销投放的费用占整体企业年支出超过60%，这是一个非常大的比例。它对营销投放的精准性和转化率要求就更高。而其通过A/B测试的方式可以不断优化营销投放细节，能为其带来更高的转化率。

它们的背后都有A/B测试。事实上，有超80%的零售企业有意愿通过数字化转型来实现新增长，而A/B测试能打开零售业增长的新窗口。

那么，凭什么说A/B测试是增长“神器”？

A/B测试，从互联网到零售业

我们先说下A/B测试的起源，以前叫对照试验。

大航海时代，出海的船员们有很大概率会患上坏血病，这成为一大长期难题。后来英国海军医生詹姆斯·林德发现了一个神奇的巧合——食谱中有柑橘类水果的船员患坏血病的几率更低。他的做法是，把患病的12名船员们分成六组，给予不同水果，最后发现，橘子和青柠胜出。这就是不断验证假设，最后找到正确路径的科学方法。

而互联网的巨头们，把这种方式进化成A/B测试。

比如Google每个月从上百个实验中找到十几个有效方案，这些实验能为其带来每月2%的营收提升，每年实现超10亿美元的增收。电商平台巨头Amazon，不仅自己使用A/B测试优化购物体验，提升订单转化，还为平台卖家提供了相关工具。

而国内以字节跳动为代表，其从创立之初便开始使用A/B测试，累计实验已经超过80万次，日增实验1500+，试验规模还在扩大。像抖音、今日头条的命名都有它的功劳。

而放到零售行业，对照实验也很早就有。比如当年百事可乐通过盲测让消费者选择更好喝的可乐， 57%的人选百事，43%的人选可口可乐，这使得百事一举树立了品牌形象。同样宝洁公司很早就成立了消费者研究机构，率先运用科学分析方法了解消费者需求，并通过洗发水产品成功打入中国市场。

到目前，传统零售业仍有大量需要调研的项目，比如一款新品上市，都要经过很多复杂的步骤，前期通过经验判断市场趋势---研发上百甚至上千种的样本产品---内部样品测试/淘汰---小规模消费者调研测试---委托第三方调研机构加大市场调研样本---小量投入市场---反馈改进---大量投入市场。

我们观察到，这种传统的操作方式已经不再适合当下的数字化零售企业，一是整个周期非常漫长，对于上新要求高的企业很难满足；二是人工统计和调研人群样本的精准度都会存在一定偏差，影响市场决策；三是涉及大量的人力，成本高。

而今天A/B测试已经对接零售业应用，特别是一些新兴品牌和新品类的产品应用。

我们仍以元气森林为例，它走的是快速试错的研发路子。据悉，其内部平均一两天就做一次饮品口味测试，然后快速调整，整个研发周期控制在3-6个月，快的时候只需要3个月。

同时，它会把经过初步验证的产品先通过电商平台售卖，测试效果，通过后台的数据指标来判断一款新品是否达到了规模化的标准，然后再去线下渠道铺开。这样打造的爆款成功率高。比如其气泡水、燃系列饮品，背后都有A/B测试的功劳。

这些新兴品牌的成功打法，也让传统快消巨头坐不住，和其正推0糖气泡凉茶，娃哈哈、同仁堂(600085,股吧)等开始卖奶茶，这种对经典口味的创新、业务的横向延伸，更需要A/B测试做出科学的数据化决策，才不至于产生过高的试错成本。

解密零售业A/B测试的成功路径

那么，什么才是A/B测试的正解？

在零售业内无论是新品开发还是营销投放等，主要还是三个大阶段，（新品/营销）项目计划----小流量测试----上市/大流量投入，而A/B测试其实就是第二阶段，小流量测试。

当然企业自建A/B测试系统对技术能力要求太高，且费用昂贵。而成熟的第三方互联网平台的A/B测试工具，可以直接被企业应用。比如A/B测试是字节跳动各业务线最常用的工具，这么多年积累了大量的实战经验。2019年开始，字节跳动通过其旗下的企业级技术服务平台火山引擎对外赋能，目前，A/B测试是火山引擎的拳头产品之一。

目前，火山引擎A/B测试已经形成一套完整的解决方案，各功能实验模板已经全面搭建完成，并且可以为商家输出增长方法论。它已经成为行业领先的测试工具。

对于零售商家而言，最重要的是要保证最终的落地效果。我们通过模拟试验，总结出了A/B测试的成功路径，主要就是5个步骤。我们结合新品上市的实验来更好理解。

1、确定项目目标，要具体量化的数字。

做A/B测试本身是一项科学、严谨的工作，需要提出确定的参考指标及确切的目标数据。比如在双11大促期间，电商品牌更关注GMV；品牌推新品测试时，更关注试销的数量；也有企业推广小程序商城，则重点关注拉新用户数。

我们可以根据自身项目情况设定清晰的项目目标。比如一家快消企业需要推出一款新品类的产品，有两个概念内部都觉得很好，一个是0糖概念，一个是运动功能概念，但产品usp提炼的时候，要聚焦在一个点来打，这时做A/B测试项目目标的时候，可以设定规定时间内，目标销售完成10000份小样产品（案例仅模拟示例）。

2、数字化假设模型构建。

目标确定后，我们要构建假设模型。假设模型就是将目标通过执行指标分解量化，包括具体的销售、时长、覆盖实验样本量等。

比如假设同款产品推0糖概念要比推运动功能概念的消费者接受度高40%，也就是7:3，那么0糖概念的小样销售要达到7000份。可以将产品以两种不同主打概念，设计成广告落地页，消费者可以通过领取优惠券的形式，到商城购买小样商品。初步计划将广告分别推送给10万的同类准目标客户群体，同时规定测试时长在7天。

3、小流量投放，效果测试。

实际操作过程中，有个非常关键的点，就是用户样本准确性，这就考验流量和分流能力，不然一切都是假想。比如把年轻女性消费品类去面向男性用户或年龄大的群体推送，得出的结论可想不精准或不具备代表性。

而火山引擎A/B测试是基于字节的流量优势和分流能力，这是它的一大核心竞争力。其之前已经通过几十万次的实验，上亿流量的实验验证，能做出科学分流模型。

比如该饮料前期会锁定客群特征，如针对一二三线城市20-29岁的年轻女性消费群为主。随后将两个概念的广告落地页，分批次推送给10万的准目标客户群体，每个阶段实时监测转化效果。

4、多次假设，多次实验。

测试过程中，需要不断调整优化模型，如未实现预期的目标，找到问题所在，调整再测试。

比如说假设模型的某个环节偏差，影响了最终结果。如果多次实验，最终仍没达到假设，那就证明预期与市场反应是有偏差的。

如0糖概念的小样销售超过7000份，则可通过更大范围试验测试，证明最初的假设成立。

5、数据指导，找到最优方案。

A/B测试最终要通过数据指导，不断优化完善模型。再通过市场初期验证之后，做统计分析，产品上市的成功概率也能通过数据化预测。同时需要结合人性化的决策，得出最后的方案。

火山引擎A/B测试可以根据每次A/B测试全流程进行数据分析洞察，并最终给企业带来数据驱动决策。

比如测试的数据都指向0糖概念更受消费者欢迎，那么产品就能大规模上市。这样推向市场的产品成功概率要高很多。

上述5个步骤，实际上完成了一个企业做A/B测试的整体闭环路径。

我们认为，A/B测试将在电商+实体/线上+线下的多场景、产品全生命周期管理、营销推广等不同阶段、不同环节实现全方面应用，未来会成为一个标配型工具。

以火山引擎A/B测试为例，它是基于客户实际业务的场景沉淀，可以灵活支持获客、留存、转化、传播等各个环节的测试工作。比如获客阶段，通过火山引擎A/B测试，可以看哪个文案更适合；转化阶段，可以看哪个算法效果更好；传播阶段，可以看哪个互动效果更佳。通过火山引擎以往客户测试表明，A/B测试能够取得比较好的效果，一个小小的工具也能够给整个企业增长带来很大的帮助。

同时，A/B测试的价值有三个重要的关键词：决策、转化、效率。

决策层面。传统零售企业中，大多数的决策是个人主义、经验主义决策。A/B测试要推动的是科学、数据决策。

我们接触的一些传统鞋服和美妆企业，产品创新方向多数是老板或者设计总监凭借个人观察和经验拍板。而像鞋服行业商家最头疼的就是库存，一旦上新方向与市场消费产生较大偏差，付出的代价是高昂的。而A/B测试基于科学数据决策，能提高新品上市的准确性和成功率。

转化层面。零售业最关心的一点是转化，A/B测试追求ROI最大化，本质上是找到最优的商业盈利模式。

我们以现在的双十一电商大促为例，有些企业这段时间销售额占到全年的30%-50%，所以对它们来说大促转化非常重要。但往往影响销量的因素，都在于细节层面。比如花了大价钱做引流，流量进来了，转化却不如意。有人会误认为流量不精准，但事实还原用户购买全链路中，可能问题出在支付引导上面，A/B测试可以通过数据分析找准问题，及时改正，提高转化效率。

再比如营销投入方面。广告界有句话说，广告费有一半是浪费的，但却不知道是哪一半。A/B测试能做到更精准的广告投放，要把浪费的另一半找到，做到有的放矢。

效率层面。A/B测试能提升决策效率、产品上市效率等。

以往的决策，是通过市场调研反馈信息，再自下而上通过各层级传达给决策者，不仅周期长，中间的效率低下直接影响决策判断，可能刚获得调研反馈，市场红利就转瞬即逝。A/B测试是数字化能力，决策者能及时在线洞察各项数据并决策。这也是元气森林能做到高频上新的能力。

数字化零售，风往哪吹？

当下数字化零售带来行业快变。产品端快速迭代，市场上打造爆品层出不穷，传统零售很难再通过一款产品吃天下。渠道端也不再局限于单一的电商或线下实体，而是全渠道、全场景的覆盖。营销端也以社交媒体平台、短视频平台等为主阵地，新营销打法各显神通。

而A/B测试目前在零售业应用还是相对初期阶段，但后续的发展，我们认为会更多在新零售的“人货场”细节中应用。比如数字化门店建设（如何陈列效果更好）、多场景测试（哪类消费场景更适合哪些产品、哪种形态）等等。

同时也带来新方向的思考，如零售商家可以通过A/B测试，针对不同的客群展示不同的营销界面，推荐不同的电商产品。通过不断测试，找到不同客群的最优解产品组合方案，实现千人千面。

现在，已经看到了苗头。

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（李佳佳 HN153）