当前正在发生的事情，为了指导实验，我们需要有一个假设，假设基于我们已知的点，对特定现象做出可测试的、暂时的解释或预测。我们提出两个假设： ）基于用户类型，归纳群体特征以及核心诉求，匹配与之相关的价值群益和将提升付费转化率； 关于「付费弹窗」的优化探索 ）在不打扰用户正常流程的情况下，强化优惠信息的表达形式，缩短转化时间，降低退出率； 关于「付费弹窗」的优化探索 ）让权益对比行为在付费弹窗环节即可完成，减少跳转，降低跳失率； . 设计实验 基于假设，设计符合猜想的实验。
我们前后做出了三种变体，以下是最佳的实验版本： 最价端版本& 墨西哥 whatsapp 号码列表 最佳端版本 关于「付费弹窗」的优化探索 那为什么这两个变体比原本的付费弹窗更加有效 更聚焦，让对的人看到对的决策信息，精准价值匹配； 更营销，让优惠策略的实施更有效； 更高效，让原本复杂的链路变得更简单。
付费弹窗的优化结果 美间付费弹窗优化项目成果显著，在限定的约束范围内，我们达成了付费转化率提升%的既定目标甚至更多；并且跳失率、退出率都有明显的降低。这是一次非常成功的实验。 关于「付费弹窗」的优化探索 写在最后 上述的一些方法和观点只是我们探寻答案过程中的一些心得和经验，有很多分析、访谈以及可用性测试等无法逐一展示，并且过程需要反复去测试以及验证。