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编者按：吆喝科技近日获得澳银资本千万级人民币A+轮投资。
导语：
大数据时代，流量和用户成为争夺最为激烈的资源，商业模式的创新固不可少，但两军对垒，不是每一战都能用到奇技淫巧，用曾国藩的话讲，还是要“结硬寨，打呆仗”。国内最大的A/B测试云服务提供商吆喝科技，近日获得澳银资本千万级人民币A+轮投资。澳银资本选择吆喝科技，正是看重其专业的A/B测试服务给企业决策管理带来的价值。商业模式创新可遇不可求，但产品与服务品质迭代优化的微创新却可步步为赢。吆喝科技先验数据的A/B测试虽不是给企业带来爆发式的突破性增长，但能够在产品迭代优化过程中给企业“打呆仗”提供强劲的武器。用数据驱动决策的理念，对企业是增长黑客，对行业是“量化决策”时代的到来。
违背直觉的决策陷阱
英国统计学家E.H.辛普森（E.H.Simpson）在1951年提出过一个理论，叫“辛普森悖论”，即在分组比较中都占优势的一方，会在总评中反而是失势的一方。简单来说就是，虽然你局部赢了多次，从整体上看，你反而是输了。
这里有个有趣的小故事，罗尼哈特小姐想找一位风流潇洒的男朋友，便加入了一个俱乐部，犹太人在东厅，非犹太人在西厅。要找到自己那位风流潇洒的Mr. Right，罗尼哈特小姐在想“我是不是应该找有胡子的人呢？”她观察了一下，东厅留胡子的犹太人中，风流人物占比5/11=45.5%,不留胡子的人中风流人物3/7=42.9%。“嗯，东厅找留胡子的机会大！”她想。西厅呢？西厅留胡子的非犹太人中，风流人物6/9=66.7%，不留胡子的人中风流人物9/14=64.3%。 “对的，去西厅也是找留胡子的。”就在这时，俱乐部主办方把两厅的人全部集中到了一个大厅。这时该怎么办？直觉告诉她，找留胡子的人就对了。但为了保险起见罗尼哈特小姐又核算了一遍，结果令她大吃一惊：大厅中所有人，留胡子的风流人物比例是11/20=55%,不留胡子的风流人物是12/21=57.1%，发现不留胡子的机会更大。“我应该改变选择的策略？这到底是怎么回事？”罗尼哈特小姐的直觉显然错了。凭借直觉的判断或者一些看似合理的因果推理，往往会被带入一些决策的陷阱。
当然，现实生活中，我们不会像罗尼哈特小姐如此精心盘算来寻找Mr. Right，即便如此，选错了也总有些挽回的办法。但对于拥有庞大用户数的企业，尤其是新常态市场经济增速缓慢的情况下，行业竞争激烈，试错成本高昂，产品迭代过程中任何决策的失误，都是给对手创造机会，甚至有时是致命的。
在企业产品的迭代升级过程中，简单看得见的增长优化已经做得七七八八，多因素关联的深水区部分又不得不瞻前顾后。面对日益增加的决策压力，企业产品的管理该如何借助外力进行更精细化的决策呢？
吆喝科技：A/B测试用数据驱动决策进阶
DataStax公司CEO Bosworth曾说过一句话：“从现在开始的10年内，当我们回顾大数据时代是如何发展时，我们会震惊于以往做出决策时信息的匮乏。”
在这个数据是新石油的时代，很多大型企业已经重视起数据为企业发展带来的商业价值，并将数据分析融入到自己的业务中。Google建立的数据运营部门，通过采集分析数据来支撑各部门的日常运营，总体提高内部运作效率3.7%，每年可节约成本约20.5亿美元。
据了解，Google每个月从上百个A/B测试中找到十几个有效方案，月营收提升2%左右；Facebook则在6个月内所有版本完全线上灰度发布，通过不断进行用户流量分割的方式进行试验，从而获得无Bug口碑。Airbnb、UBER更是从上线第一天起就采购或自建数据驱动决策系统。
而吆喝科技的创始人王晔也正是这一测试技术的参与和见证者。其创立的吆喝科技就是提供专业的A/B测试业务服务。2014年9月，吆喝科技获IDG合伙人李丰和CSDN创始人蒋涛共同领投了的110万美元天使投资。
这位毕业于清华大学，后赴耶鲁大学攻读博士学位的创业者，曾在Google美国总部负责广告产品的创新和研发，对A/B测试系统、数据挖掘和分析、互联网基础架构等有着深入的研究。其带领的吆喝科技团队，以A/B测试云服务平台为切入点，用数据驱动决策理念打造企业决策管理工具。吆喝科技采用的是先验数据的方式，目前已经成为国内最大的A/B测试云服务提供商。
A/B测试就是让数据说话、以数据驱动决策的一项成熟的测试开发方法。在创始人王晔看来，尽管受中国传统文化的影响，我们更善于后验数据，体现在企业中，更多公司采用的是“人治”的文化，但数据驱动决策的精益运行仍将成为趋势，其主要原因在于：新常态经济下，市场增速缓慢，试错成本上升；目前很多行业正在从增量市场转向存量市场，激烈的竞争下，企业成本结构优化、管理效率提升的压力将不断增加。
拍脑袋VS因果驱动VS数据驱动
过往信息匮乏的时代，只能凭借经验和直觉，拍脑袋做决策。而数据驱动的理念在于企业应该充分的用数据方法来优化自己的产品、运营、决策、乃至战略，用科学的方法提高企业的决策效率，实现企业精细化运作，留存高价值的客户。
具体来说，目前数据的使用方法主要分为后验和先验两类，这同时也决定了决策方式的差异性。
后验数据就是指对过往采集到的数据进行挖掘分析，从中发现和归纳新的知识，透过现象看本质。1682年有位天文学家发现了一颗有着巨大拖尾的星体快速划过夜空。他对比过往天文数据，发现1531年和1607年也有类似的观测记载。他判断这些观测看到的是同一颗彗星，并且预言76年以后这颗星还会光顾地球。这就是著名的哈雷彗星，一个靠后验数据挖掘发现的重要天体。当今大数据背景下，很多数据挖掘的工作，也均是在数据海洋里归纳总结找规律，通过因果推理，为企业后续决策谋出路，但这是一种“事后诸葛”的被动式决策方法。
什么是先验数据呢？在传统中国文化里，我们往往更善于后验数据，通过总结和归纳得出重要的结论。而现代西方文化里更讲究“科学”，找到了先验数据的获取方法，那就是做“试验”。设定一个合理的小型的试验环境，然后将决策想法在这个环境中实施，得出数据化的结论，最终通过数学方法预测出这个决策想法在真实环境中的表现，这就是先验数据。换句话说，先验数据是在一个决策完全实施以前就能得出它实施后的效果数据，这是一种“未卜先知”的主动式决策过程。
其中，最典型的先验数据获取方法就是A/B测试。
灰度认知，黑白决策
吆喝科技开发了一套以 A/B 测试为基础的数据优化平台APPAdhoc。与互联网企业自行研发A/B测试系统往往需要10-20个工程师相比，吆喝科技提供的A/B测试服务可在内部服务器、私有云灵活快速部署，极大降低企业自身的开发成本。针对企业关心的数据隐私等问题，无论是灰度发布还是A/B测试，数据都是存储在企业内部，私密性、安全性都能够得到保障。
从核心技术方面来说，吆喝科技是国内唯一支持前端后端各种软件宿主的A/B测试服务商，也是国内唯一支持大规模高并发试验、复杂配置试验，支持实时计算的A/B测试平台；其采用的用户动态聚类算法和有代表性采样算法，具有独家专利。
从产品模式上来说，用户在确定优化内容后，只需根据试验特征，选择对应的平台和模式，即可完成多版本试验创建、小流量在线发布试验版、实时数据决策；同时，吆喝科技还采用了可视化的编辑模式，使用门槛较低。
我们在和吆喝科技项目接触的过程中了解到，一些企业在使用AppAdhoc进行产品迭代优化中获得了较高的商业价值转化，例如华住借助A/B测试优化官网首页样式，提升会员加入转化率约82%；通过调整用户注册页布局，北森也获得了注册转化率成倍提升。
“不少企业领导者误以为每个项目的投入产出比是可以预测的，但事实却并非如此，这其中还涉及到增长黑客的理论。A/B测试的用处，并非是帮助企业短期内实现爆发性增长，而是能够让企业快速去试100招，而这其中总有1、2招适合企业的发展，通过深度挖掘其核心要素，狠下功夫，企业才有可能实现爆发性增长。”王晔说。
正是这样一种“积跬步以致千里”的数据驱动理念，现在被大家叫做“增长黑客”（growth hacking），而增长黑客的武器就和黑客一样，是强大的技术工具与精密的数据分析。吆喝科技专业的A/B测试服务正是其中强大的分析工具。
目前，吆喝科技已经服务了共1000多家企业，为其提供了科学化决策依据，其中覆盖金融、运营商、证券、电商、O2O、教育、直播、体育、等多个行业，客户包括：微软、平安证券、墨迹天气、Dior、虎扑、中国移动、摩拜、广州银行等。
澳银资本：为什么选择吆喝科技？
从清华大学毕业、后赴耶鲁大学攻读博士学位的王晔，其创立的吆喝科技公司，近日获澳银资本千万级A+轮投资。吆喝科技，成立于2014年9月，是国内最大的AB测试云服务提供商，以先验数据的A/B测试切入企业管理服务，数据驱动决策，让明智的决策定量可见，低成本高效率地助推产品的迭代优化，使企业管理进入精细的“量化决策”时代。
坚持以技术驱动为主，兼顾模式与创意驱动，始终是澳银资本对早期项目的重要考量。AB测试技术切中企业产品迭代过程决策的难题痛点，能够替企业增长转化提供实际可见的商业价值。
在行业内，吆喝科技具备标杆的AB测试技术，并已形成技术壁垒，同时也是业内公认的领军企业。在投资接触之初，吆喝科技已获得700多家企业认可，并不乏众多明星客户，如摩拜单车、中国移动、新东方等。截止当前，吆喝科技服务企业已迅速增至1000多家。
大数据时代，流量和用户成为争夺最为激烈的资源，商业模式的创新固不可少，但两军对垒，不是每一战都能用到奇技淫巧，用曾国藩的话讲，还是要“结硬寨，打呆仗”。澳银资本选择吆喝科技，正是看重其专业的A/B测试服务给企业决策管理带来的价值。商业模式创新可遇不可求，但产品与服务品质迭代优化的微创新却可步步为赢。吆喝科技先验数据的A/B测试虽不是给企业带来爆发式的突破性增长，但能够在产品迭代优化过程中给企业“打呆仗”提供强劲的武器。用数据驱动决策的理念，对企业是增长黑客，对行业是“量化决策”时代的到来。
（编辑：冉一方）