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在 AB 实验的决策会议上，最让人头秃、也最容易引发“撕逼”的场景往往是这样的：

• 产品经理满面红光地指着 PPT：“大家看，实验组的点击率 (CTR)显著提升了 5%，P 值小于 0.05，策略非常成功，我建议全量上线！”
• 运营同学皱着眉头打断：“等一下，虽然点的人多了，但客单价掉了 2% 啊。我算了一下，总的GMV其实根本没变，甚至还微跌了一点。”
• 客服主管在旁边补了一刀：“而且你们没发现吗？退货率还微涨了 0.5%，后台关于‘货不对板’的投诉变多了。这个策略明显在误导用户，长期看是在透支品牌。”

面对这种**“有涨有跌、互相打架”**的指标现场，到底该听谁的？
是听职级最高的？听嗓门最大的？还是谁背的 KPI 重就听谁的？

如果实验决策依赖于这种“人为博弈”，那么 AB 实验就失去了它的客观性，变成了一种政治工具。

这时候，我们需要一个绝对理性的“最高法院”来做终审判决。这个机制就是OEC (Overall Evaluation Criterion)，即综合评估标准。

OEC 这个概念最早由微软在实验圣经《关键迭代》中提出。它不是某个单一的指标（如 GMV），而是一套将多个互相冲突的指标转化为单一决策信号的数学逻辑。它是实验决策从“玄学”走向“科学”的分水岭。

1. 初级阶段：加权得分法 (Weighted Score)

这是最容易落地、也是最直观的方法。它的核心逻辑非常简单：上帝归上帝，凯撒归凯撒，权重归老板。

既然指标之间有冲突，那我们就把业务关注的所有核心指标列出来，根据公司当前的战略重点，给每个指标分配一个“权重系数”。最后，将所有指标的实验收益加权求和，算出一个唯一的“综合得分”。

实战案例：电商大促推荐算法

假设我们正在测试一个新的首页推荐算法。实验跑了一周，数据如下：

• 正向指标：
  • GMV：涨了 5%。这是公司今年的核心 KPI，权重最高。
  • 点击率 (CTR)：涨了 10%。这代表用户兴趣度，权重次之。
• 负向指标：
  • 退货率：涨了 20%。这是必须压制的体验指标，权重为负。

OEC 公式设计：
我们可以构建如下的线性公式：
OEC = 0.6 × Lift(GMV) + 0.3 × Lift(CTR) − 0.1 × Lift(Return) \text{OEC} = 0.6 \times \text{Lift(GMV)} + 0.3 \times \text{Lift(CTR)} - 0.1 \times \text{Lift(Return)}OEC=0.6×Lift(GMV)+0.3×Lift(CTR)−0.1×Lift(Return)

• Lift：指实验组相对于对照组的涨幅百分比（例如 +0.05）。
• 权重逻辑：
  • GMV 最重要，给 0.6。
  • CTR 是过程指标，给 0.3。
  • 退货率是负向的，给 -0.1（注意这里是减号，意味着退货率涨得越多，得分越低）。

决策计算：
OEC = 0.6 × 0.05 + 0.3 × 0.10 − 0.1 × 0.20 \text{OEC} = 0.6 \times 0.05 + 0.3 \times 0.10 - 0.1 \times 0.20OEC=0.6×0.05+0.3×0.10−0.1×0.20
OEC = 0.03 + 0.03 − 0.02 = 0.04 \text{OEC} = 0.03 + 0.03 - 0.02 = 0.04OEC=0.03+0.03−0.02=0.04

最终判决：
因为OEC = 0.04 > 0，说明虽然退货率涨了，但 GMV 和点击率带来的正向收益足够大，完全覆盖了退货带来的负面损失。
结论：策略通过，建议上线。

示意图：

2. 高级阶段：经济模型法 (Economic Model)

加权得分法虽然好用，但有一个明显的硬伤：权重是谁定的？
为什么 GMV 的权重是 0.6 而不是 0.5？为什么退货率的惩罚系数是 -0.1 而不是 -0.2？如果老板心情变了，权重是不是也要变？

为了消除这种“拍脑袋”的主观性，更科学、更硬核的方法是**“一切向钱看”**。

这就是经济模型法。我们将所有的指标——无论是点击、关注，还是退货、投诉——都通过数据模型折算成真金白银（货币价值）。这样，OEC 就变成了一个纯粹的财务公式：预期综合损益。

实战案例：亚马逊邮件广告

场景：亚马逊营销团队想给用户多发一封“猜你喜欢”的营销邮件。

• 短期收益：用户点了邮件里的商品，产生了直接购买收入。这是显而易见的。
• 长期损失：用户觉得这封邮件是垃圾骚扰，点击了底部的“取消订阅”。这意味着我们永远失去了通过邮件联系该用户的机会，这个损失是隐形且巨大的。

OEC 公式设计：
我们需要构建一个公式，来衡量“发这封邮件”到底赚不赚钱：
OEC = 短期营收 − ( 退订人数 × 用户生命周期价值损失 ) \text{OEC} = \text{短期营收} - (\text{退订人数} \times \text{用户生命周期价值损失})OEC=短期营收−(退订人数×用户生命周期价值损失)

参数估算：

1. 短期营收：假设实验数据显示，每多发一封邮件，平均能带来$0.1的新增 GMV。
2. 长期损失：通过历史数据分析（LTV 模型），我们算出一个活跃订阅用户的生命周期价值是 $1000。如果他退订了，我们只能通过其他昂贵渠道（如广告）触达他，导致利润损失$20。

决策红线：
OEC = 0.1 − ( 退订率 × 20 ) \text{OEC} = 0.1 - (\text{退订率} \times 20)OEC=0.1−(退订率×20)
只有当OEC > 0时，策略才成立。
这意味着，如果这封邮件导致超过0.5%(0.1 / 20 0.1 / 200.1/20) 的用户退订，哪怕它带来了再多的短期 GMV，也是亏本买卖，必须下线。

价值：
这种方法极其精准，它直接回答了“为了赚眼前的 1 块钱，我们愿意牺牲多少用户体验”这个灵魂拷问，让决策变得无可辩驳。

3. 起步阶段：启发式决策 (Heuristics)

看到这里，你可能会说：“我们团队刚起步，没有足够的数据去算 LTV，也没有复杂的归因模型，甚至连权重都还没吵清楚，怎么办？”

别急，在没有公式之前，我们可以使用一套简单的**“四象限决策法”。这是一套基于经验的启发式规则**，虽然粗糙，但足以应对 80% 的日常决策。

我们将所有关键指标分为三类状态：显著正向、显著负向、不显著（平）。

场景 1：皆大欢喜 (Positive + Flat)

• 现象：核心指标（如 GMV）显著涨了，其他指标（如退货率、延迟）没变化（统计不显著）。
• 决策：发布 (Launch)。
• 逻辑：这是最完美的实验，纯收益，无副作用。不需要犹豫，直接推全。

场景 2：有毒策略 (Negative + Flat)

• 现象：核心指标显著跌了，或者护栏指标（如 App 崩溃率、卸载率）显著跌了，而其他指标没变化。
• 决策：不发布 (Don’t Launch)。
• 逻辑：只要有显著的负向影响，且没有巨大的正向对冲，一律视为“有毒”。不要幻想“可能只是波动”，保护用户体验是第一位的。

场景 3：无效折腾 (All Flat)

• 现象：所有关键指标都是“平”的（统计不显著，置信区间跨过了 0）。
• 决策：不发布 (Don’t Launch)。
• 逻辑：
  • 成本视角：任何代码上线都有维护成本、技术债务和回滚风险。如果没有明确的收益，为什么要增加系统的复杂度？
  • 统计视角：如果全平，可能是样本量不足（Power 不够）。建议考虑增加流量重跑，或者直接承认该方向无效，换个方向尝试。

场景 4：艰难权衡 (Mixed)

• 现象：有的指标显著涨（GMV +5%），有的指标显著跌（退货率 +2%）。
• 决策：进入“人工议事会”。
• 逻辑：
  • 这是最纠结的时刻，也是最需要 OEC 的时刻。
  • 在没有公式前，先基于简单的**“止损原则”**：如果负向指标触碰了底线（如退货率 > 30%），直接否决。
  • 随着这种“纠结”案例的积累，你会慢慢摸索出“1% 的退货率到底值多少 GMV”，从而进化到第 1 阶段（加权得分法）。

总结

OEC 的本质，是将**“多维度的纠结”降维成“一维度的数值”**。它不是一蹴而就的，而是随着业务成熟度不断进化的：

1. 起步期：用“四象限法”快速过滤明显的好坏策略，解决 80% 的简单决策。
2. 发展期：引入“加权得分”，让业务偏好数字化，解决指标打架的问题。
3. 成熟期：构建“经济模型”，让实验直接对财务报表负责，实现真正的 ROI 最大化。

没有完美的 OEC，只有最适合当前业务阶段的 OEC。

如果这篇文章帮你理清了思路，不妨点个关注，我会持续分享 AB 实验干货文章。