2）实验2 - 新增2个【下载电子书】的banner

　　改版前我们是 2 个 CTA Banner，我们增加到 4 个，保证每一屏浏览后有个 CTA，实验后的数据跳出率从 0.12 到 0.13，这是正常的数据波动，转化率从 0.61 提升到 0.83 。

　　把两次实验的数据进行分析优化，然后实验验证其他假设，经过其他假设一一反复多次实验，整体转化率提升了 124% 。

　　由此，我们得出实验和增长的正相关关系。下面也可以举两个国外的例子说明。

Twitter 曾经也获得了非常快的增长，但是中间停滞了。2010年，Twitter成立了一个新的团队。来了一个新的产品VP，他觉得 Twitter 测试的量不够。『我们几个月了才做几次测试，这太少了，我们必须每周做至少十次测试！』加快测试的频率后，Twitter 的增长就恢复了。

　　GrowthHackers.com 也有类似的经历，在增长的瓶颈期，创始人发现测试的数量太少。于是 Sean Ellis 告诉团队必须保证每周至少三次测试。做了这个改变之后，他们就容易更快地发现问题、解决问题，增长的速度也更快了。

　　以上就是本期公开课的全部内容。

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