二、实验法

实验法是一种比较常用的市场研究工具，也相对简单。一般就两个目的：

1．寻找因果关系

举个例子。我爸今天打了我（这是果），但我不知道为什么打我（不知道因）。于是，我列出今天我做过的所有事情：

A．我拿不及格的试卷要家长签字；

B．我打了隔壁的小胖；

C．我偷了村口王大娘的黄瓜；

D．我悄悄把爸爸私房钱的存放点告诉了老妈。

然后，我把这几件事情分开再做一遍，看看哪个结果会再次被打。

如果做完这些之后，ABCD每个选项都会挨揍，说明这些可能都是因；如果分开做之后，都没有挨揍，那么，可以尝试组合着再来一次。例如，在考试不及格的那天把老爸私房钱的存放点告诉妈妈。

这里涉及两个基本概念。一个叫“自变量”，就是自己能够控制的可改变因素。比如，老爸私房钱的存放点，是坦白一处、两处，还是三处，这是我能控制的，且这个因素的变化能影响其他因素的变化。我坦白的内容多少直接关系到我挨揍的轻重程度。

另一个叫“因变量”，就是根据自变量的操作变化而变化的结果。我考试不及格，就挨一顿巴掌；偷了王大娘菜园的黄瓜，就巴掌带脚踹；我悄悄把爸爸私房钱的存放点告诉老妈，就用上器械。这就是因变量受到自变量影响带来的不同结果。

好的因变量选择应该是具有可靠性、有效性和敏感性的。

什么叫可靠性？就是我的行动必须能挨一顿揍，且每次犯同样的错误，受到惩罚的轻重程度、节奏都差不多。这就说明这个实验的自变量和因变量的信度很高。

什么叫有效性？就是我确定这顿揍上了器械，是我捣毁了老爸的私房钱窝点带来的，而不是因为我欺负了隔壁家的小胖，也不是因为偷了黄瓜。

什么叫敏感性？就是告密一定要挨揍，不是赶上爸爸今天心情好就不揍了。当自变量发生变化，但因变量未随之改变，就说明这个因变量敏感性不够，实验就无法顺利进行了。

实际应用中，我们常用它们来寻找广告素材中的增长点或游戏玩家的流失点。例如，我们在一张固定形象的广告图中，加入不同的元素，在同样的时间、同样的位置外放。结果发现，同样的素材加入一个下载按钮比没有下载按钮的点击率高出15%。因此，迄今为止，在对外可点击的图片素材中，能加引导按钮的，我们都会加上一个。

2．做出合理判定

何为做出合理判定？就是无须急于知道事物之间的因果关系，但需要在几个选项之中做出决断。

例如，我们在做某游戏官网时，设计出两个页面。但我们无法判定哪个页面的效果更好，于是决定通过实验解决问题。

操作方式也很简单，就是将两个页面都设置成官网，并在用户点击进入时，随机展现其中一张A或B。我们尽量保证在一个月内A、B两个页面的总展现次数相同。然后查看最后两个页面上的游戏下载率是多少。这样就能做出相对合理的选择，下载率高的页面会成为我们最终官网的页面。但背后的原因是什么，我们并不会通过这次实验的结果而知晓。

当然，还有很多其他的使用场景。例如：一个游戏icon设计，我们会同时拿出很多个设计版本，以广告的方式投放到媒体上。在相同或相似的媒体环境下，查看最终的点击率是多少，以此选择最佳效果的素材。