公众号这么多粉丝，老王还是得继续更新，这不，又回来了。最近打算把一些比较好的面试题答案和思考，会发到这里。
进入正题！！！
很多做C端产品的同学，如果遇到专业的大厂面试官，他会对数据方面产生疑问，你是怎么验证这个数据结果是因为你的产品设计带来的？
估计很多同学应该已经懵逼了，这要怎么证明啊？
这个问题，能够直接判断你的产品能力是哪个段位的。野路子或培训班的C端产品，99%都不知道如何证明。但对于大厂C端产品来说，这是基本功。
这个年代的C端产品经理，已经没办法通过简单的描一描原型，画个流程图就能上岸了，不要把面试官当傻子，真不缺应聘的人，都在优中选优，他们更加注重候选人的数据和分析业务的能力。
老王就给大家一个，通过数据分析问题的思路。
一般证明某个结果是不是你产品带来的，就一定要控制变量，在所有外部条件都一致的情况下，变量只要你的产品方案。
这就需要进行ab测试。
大厂C端产品经理都会使用专业的ab测试，去验证自己的结论。老王给大家举一个我们实战项目里案例，大家直接顺走吧。
1【案例背景】
我们在做新用户下单增长时，新功能是增加新用户1元商品专区，吸引新用户下单。与此同时，平台正值双11大促，在发放大量的红包优惠。1元专区上线后，新用户的下单转化率，提升非常明显，那就能确定提升是因为你上线了1元商品专区吗？不能！
2【确定ab测试目标】
目标是验证1元专区方案的转化率。验证新用户的转化率提升是因为专区带来的。
3【ab方案设计】
设定两个分组，实验组是带有1元商品专区，基准组是没有1元专区，各切50桶流量，指标是下单转化率，周期是7天。
为什么不去双11大促的分组啊？
大家有没有发现，两个分组的共同条件里都包含了双11大促，这属于共同条件，不需要再看了，两个分组的唯一不同，就是方案的差异，这才能证明你的方向是否可以带来数据结果。
4【数据结果】
产品经过7天验证后，如果发现实验组的新用户下单转化率提升明显，那没毛病，一定是因为方案带来的数据提升。
当然了，实际在复杂业务中，ab测试会比案例中要复杂的多，可能会涉及多个实验层的ab测试或aa测试，需要大家更加系统化的学习。但如果你能在面试中，体现自己这部分的能力，一定会刮目相看的。
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