为什么大多数 A/B 测试在订阅应用中失败

Source: Dev.to

如果你长期开发订阅类应用，迟早会遇到这样令人沮丧的时刻：

你进行了一次 A/B 测试。
你等了两周。

结果是……不确定。甚至更糟——误导性结论。

作为一名从事订阅产品的创始人和运营者，我多次目睹这种情况。团队投入时间进行 A/B 测试，却几乎看不到收入变化。信心下降，测试速度放慢。 最终，A/B 测试成了团队讨论的话题，而不是他们信任的工具。

在分析了数百个订阅应用和付费墙的迭代，并且自己犯了不少错误之后，我领悟到一个残酷的真相：

大多数 A/B 测试失败并不是因为执行不佳。
它们之所以失败，是因为从未被设计成回答正确的问题。

本文是我的 Weekly Growth Tactics 系列的第一篇。

让我们先从纠正对订阅应用中 A/B 测试的思考方式开始。

我早期的错误（许多团队仍在犯）

• 更改按钮颜色。
• 将价格调高。
• 添加折扣徽章。

等待转化率上升。

有时有效。很多时候无效。即使有效，我也无法自信地解释原因。

大多数订阅 A/B 测试是 表面实验，而非 增长实验。
它们优化的是像素——而不是决策。

为什么订阅 A/B 测试特别容易出错

Subscription products are fundamentally different from one‑time‑purchase apps. When users subscribe, they’re not just buying a feature—they’re committing to:

• Repeated payments
• Habit change
• Long‑term trust

This makes subscription funnels fragile in ways many teams underestimate.

订阅产品与一次性购买的应用根本不同。当用户订阅时，他们不仅仅是购买一个功能——他们还在承诺：

• 重复付款
• 习惯改变
• 长期信任

这使得订阅漏斗非常脆弱，许多团队往往低估了这一点。

1. 团队在没有真实假设的情况下进行测试

Many tests start with:

“Let’s see if this converts better.”

That’s not a hypothesis. That’s curiosity.

A real hypothesis sounds like:

“If we show value before price, users who are unsure will feel safer starting a trial.”

Without this clarity, you can’t learn—only observe noise.

团队衡量错误的指标

Conversion rate alone is a trap. A paywall variant might:

• Increase trial starts
• Decrease paid retention

Resulting in lower ARPU after 30 days. Short‑term wins often hide long‑term losses. In subscription apps, revenue quality matters more than raw conversion.

仅仅看转化率是一个陷阱。付费墙的变体可能：

• 增加试用启动数
• 降低付费留存率

导致 30 天后的 ARPU 更低。短期的成功往往掩盖长期的损失。在订阅类应用中，收入质量比单纯的转化率更重要。

2. 团队在没有上下文的情况下盲目复制

This is extremely common.

You see a top app using:

• Annual plan default
• Aggressive urgency
• Emotional headlines

So you copy it.

What’s missing? Context:

• Country
• Traffic source
• Product maturity
• User intent

The same pattern can outperform in one app and completely fail in another.

这非常常见。

你看到一个顶级应用使用：

• 默认年度计划
• 强烈的紧迫感
• 情感化标题

于是你复制它。

缺少的是什么？上下文：

• 国家
• 流量来源
• 产品成熟度
• 用户意图

相同的模式在一个应用中可能表现出色，却在另一个应用中彻底失败。

Source: …

高绩效订阅团队的不同做法

在研究成功团队如何迭代付费墙、引导流程和定价后，出现了一个明显的模式：他们并不把 A/B 测试当作一种战术，而是把它视为一个 系统。

适用于订阅应用的更佳 A/B 测试框架

1. 从用户决策出发，而不是 UI

每一个有意义的 A/B 测试都应对应一个决策时刻：

• “我该信任这个应用吗？”
• “现在付费值得吗？”
• “年度订阅风险太大吗？”

不要问 “哪个布局转化率更高？”
要问 “是什么疑虑阻止用户做出承诺？”
围绕消除该疑虑来设计你的变体。

2. 测试更少的项目——但更深入

优秀的订阅团队不会进行 20 项浅尝辄止的测试。他们会进行更少的测试，聚焦于：

• 定价框架
• 价值传达
• 风险感知
• 承诺时机

一次精心设计的测试可以胜过十次随意的微调。

3. 在测试前先进行分群

没有分群的 A/B 测试是危险的。

至少要区分：

• 新用户 vs. 回访用户
• 试用用户 vs. 直接购买用户
• 高意向流量 vs. 低意向流量

在整体上“失利”的变体，可能在某一细分群体中表现极佳。

4. 接受部分测试只能给出方向性结论

并非每个测试都需要统计上的完美。某些测试的目的在于：

• 验证直觉
• 及早淘汰糟糕想法
• 缩小后续实验范围

等待完美的确定性往往会扼杀推进的动力。

糟糕 A/B 测试的隐藏成本

糟糕的测试不仅浪费时间。它们：

• 给团队传授错误的经验
• 降低对数据的信任

（继续阅读文章…）

从孤立测试到增长系统

最佳的订阅团队始终坚持三件事：

1. 记录学习，而不仅仅是结果
2. 在 onboarding → paywall → retention 之间关联测试
3. 研究真实世界的模式，而不仅仅是自己的应用

这正是行业级观察发挥威力的地方。通过分析数百个订阅应用随时间演进的付费墙和定价，你会看到：

• 真正推动收入的因素
• 仅在特定情境下有效的因素
• 大多数团队错误复制的内容

这些模式会在仪表盘完整呈现之前就显现出来。

最后思考：A/B 测试是手段，而非目标

A/B 测试无法拯救一个破碎的产品。
它也无法取代明确的价值。
它也不能修复薄弱的定位。

但如果做得正确，它会成为 指南针——而不是掷骰子。

如果你在构建订阅应用，请停止提问：

“我们接下来应该测试什么？”

开始提问：

“我们想改进的决策是什么？”

仅此转变就会改变你的结果。

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这些洞察来源于对数千个真实付费墙、引导流程和订阅应用定价变化的分析。

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这仅是每周增长策略的开始。更多实验将在下周推出。