这里有一个问题，观察性的数据只能给出相关性分析。也就是说，它只能告诉你，高活跃的用户缺失好友数量比较多，但并不意味着，如果你让一个用户的好友多起来，他就能变成高活跃用户。

这就好比看 NBA 时，你发现湖人队科比的得分越多、输球概率越高。那是不是让科比少得些分，湖人就会赢呢？不一定。因为可能恰恰就是因为湖人输的可能性特别大，科比才拼命投篮得分。

所以要想验证想法靠不靠谱，你得去跑个试验。对于 Facebook 来说，他们坚持 A/B 测试，每次 AppStore 上线的时候都会将未来 6 个月想要做的试验都集成进代码里。最后的结果是：几年前，用户使用 Facebook 的时间还只占他们使用手机时间的 50%-60%，现在几乎占到了 80%-90%，就是你打开手机，基本上时间花在 Facebook 上了，威力跟微信差不多，非常可怕。

实际上，现在很多行业里都在使用 A/B 测试。比如金融行业，需要去验证风控效果；物流行业，不同的派单系统可能成本不一样；教育行业，师生匹配需要不断的迭代优化。还有一些服务类企业，比如运营商、互联网 BAT，他们在上线一个新功能时，往往要批量发布，atv，先推给 20% 的用户，然后和老版本对比，看看数据有没有问题，如果没有问题，再推给 50%-100% 的用户。

另外，A/B 测试还有一个更常见的使用场景：定价。400 元的商品，你定成 399 或 398，转化率可能就不一样。折扣是写「打 2 折」还是「减 75 元」，可能效果也不一样。

最后分享一个有趣的事情作为结束。谷歌不论什么事情都要做 Hacking，比如在不同的餐厅放不同大小的盘子，最后发现，「少量的大盘子+大量的小盘子」对员工的健康状况影响最好，请病假的员工较少。还有把办公室刷成不同颜色，看哪个颜色办公室里的工程师写代码效率最高，发现紫色不错，于是整个公司就变得越来越紫。所以其实财务、行政也可以用到这种 Hacking 的思维方式。

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