他们是如何跻身行业巨头的——自如数据增长之路

自如是一家提供高品质租住产品和超期望服务的 O2O 互联网公司，自 2011 年运营以来，自如已在 PC、APP、微信全渠道实现租房、服务、社区的 O2O 闭环，通过 O2O 模式重构居住市场格局，并建立了中国最大的 O2O 青年居住社区，更是在近期拿到了 40 亿元的 A 轮融资。作为近年来房屋租赁领域的独角兽，在短短几年里，自如是怎么实现这些的？又是如何让用户“爱上”这个品牌的呢？

2018 年 1 月末，在 Testin 举办的年终软件应用发展论坛上，Testin A/B 测试负责人陈冠诚特别访谈了自如（Ziroom）增长负责人春婵。她为我们分享了，自如是如何通过 A/ B 测试实现用户疯涨的实战经验。

以下为整理后的访谈内容——

陈冠诚：自如是国内租房品质服务的领导品牌。最近，也刚刚获得 40 亿人民币的 A 轮融资。据我所知，自如从 2011 年到现在累计服服务了 120 万自如客，拥有 20 多万业主，管理资产超过 6000 亿人民币的量级。那么，总结过往的发展经验，自如在线上线下环节的运营现状是怎样的？数据驱动在发展过程中起到了怎样的作用？

春婵：A/B 测试是一个比较新的概念，我们的策略是要紧紧跟上潮流。从 2017 年开始，自如开启了在 A/B 测试方面的探索。这也是因为，自如一直以来就对数据运营非常在意。

从一开始，自如的线下运营管理就会设置一套非常完善的指标体系，我们会评估哪些核心指标对业务的发展是最重要的，然后我们会将这些核心指标细分、拆解，并且分派给不同的部门负责，转化成线下业务人员的 KPI 进行考核。

同时，我们在线上运营部分会关注两个核心漏斗的转换。对于自如业务来讲，我们一方面是要获取房源，另一方面我们是要把房屋提供给客户。所以，我们有两个核心漏斗是最关注的。一个是租房漏斗，包括从业主的房源获取，转换成最后的签约。另一个是顾客漏斗也，从品牌露出、广告投放、App 访问到客户约看和签约，也是一个转化漏斗。这一系列环节，我们都会有非常完善的指标体系，以及数据监控。据此，我们来评估如何进行数据提升。

陈冠诚：可以说，自如的产品体系里，数据就是自如基因的一部分。那能不能请您分享一下自如为什么在 17 年开始关注 A/B 测试，使用 Testin 的 A/B 测试是要解决自如的哪些问题？

春婵：自如最开始的产品是自如友家。目前，这个产品在北京有在租客户 30 万左右，服务客户超过 80 万人，这个产品的线下业务是非常成熟的。

但是从 2016 年开始自如又新做了一个民宿业务，这个业务与自如体系下的其他业务不同，它是一个更加平台化的业务。在这个领域，自如并不是一个先驱者。先行者还有 Airbnb，小猪这些比较成熟的业内公司。那么，我们面对的问题就是，在民宿领域，自如如何能找到自身的优势？我们认为，这时我们需要用数据化的方式，来看我们的每个产品设计是否有价值，应该做什么方面的改进。所以，我们的民宿业务首先考虑用 A/B 测试进行尝试，A/B 测试也是硅谷比较成熟的一套方法，我们也很认可通过实验来驱动产品改进、促进业务增长这样的理念。

所以从 2017 年开始，我们就开始寻找合作伙伴。因为自如的采购体系非常严格，所以我们前前后后考察了很长时间，最终我们判断 Testin 云测在 A/B 测试方面是非常不错的一家公司。现在，我们与云测开始正式进行 A/B 测试的尝试。

陈冠诚：那能不能请您简单的分享一下自如在 A/B 测试中的具体案例？

春婵：如图所示，这是我们最近在做的一个实验，是我们民宿产品改进的一个尝试。

我们的客户在订房后可能会选择退款。在退款的时候，客户如果是使用支付宝或者银行卡支付，客户需要再重新绑定银行卡才可以把钱转到自己的卡上。而微信支付，是可以原路返回到客户的支付卡中。

微信的体验对用户更加友好，但我们之前在产品文案设计上并没有标识这一点。所以有的客户就选择了支付宝或者其他支付方式，后面在退款提现的时候发现，还需要重新绑卡。客户认为这个体验不好，导致我们客户投诉量在增加。

所以，我们的产品经理设计了这样一个实验，对产品进行改进。我们增加这样一个提示，看能不能让更多的用户在最开始就直接选择微信支付，这样就可以避免当用户想要退款、退押金的时候才发现这个问题。

我们的实验一共有三个版本：A 是原始版本，B 和 C 是新设计的两个方案。

但很有意思的是，实验结果与我们预期的想法并不相同。我们认为，在增加提示的前提下，会有更多客户愿意选择微信支付，但实际的数据结果来看，反而是原始方案中用户选择微信支付的概率更大。

因此，如果没有 A/B 测试。我们针对之前的方案，产品经理会直接将改版方案上线。但这个改版是否能达到她最开始设想的目标呢？不一定。经过 A/B 测试之后，我们发现，最终的答案是我们应该并不需要进行文案修改。

所以，看上去 A/B 测试需要花费一些时间，成本，并且耐心等待结果，但它最终是能够帮助我们更好的去获得我们想要的目标。这就是我们最近的一个小实验分享。

陈冠诚：你分享的案例很有代表性，根据我们与合作伙伴的经验来看，可能只有三分之一的实验比原来的版本更好，达到预期。而三分之二的实验，通过数据证明并不符合理想的预期。

这也是越来越多的企业注重数据驱动产品决策的最根本原因，光凭经验主义是难以达到增长目标的，尤其是在流量红利消失、竞争越来越激烈的今天。而此时，数据辅助决策的作用将越来越大。

从自如历年的发展轨迹来看，自如的居住产品和服务，本质上是在围绕马斯洛的需求层次理论，包括生理、安全、社交、尊重、自我实现这些需求进行布局，让自如客无论在熟悉还是模式的城市，都能快速拥有属于自己的一个物理空间，能过有品质有尊严的生活。而这，与自如始终在用数据化的方式来看每个产品的设计价值、改进意义的理念，密切相关。自如的民宿业务首先考虑用 Testin AB 测试进行尝试，也是他们对通过实验来驱动产品改进、促进业务增长这种核心理念的认可。

感谢春婵带给我们的分享，同时也期待 A/B 测试能够在驱动增长方面有更加广泛的应用！