开展增长实验的步骤一般分为：产生实验想法、排序实验想法、设计实验、开发实验、分析实验结果、产出增长报告。下面我们分别介绍。
产生实验想法
明确实验的目标
我们开展增长实验一定是基于我们发现了什么问题。
是某个按钮转化率过低？还是某个功能留存率过低？找到问题，我们才能知道优化的方向。比如我们发现注册功能转化率仅为30%，那么我们可以制定我们的实验目标为：把注册功能转化率从30%提高到50%。下面我们都以注册功能转化率低的案例举例。
找到问题产生的原因
为了达成实验目标，我们要去发现问题产生的原因。
我们可以通过定性和定量两种方式来寻找问题产生的原因。
在定性方面，我们可以通过用户调研、用户可用性研究等方式来了解为什么注册功能转化率这么低。
在定量方面，我们可以通过数据来洞察。比如，通过漏斗模型是否可以查看用户在哪里流失率最高；通过用户分群，是否可以了解哪些用户注册转化率高、哪类用户注册转化率低等等。
根据原因寻找解决方案
知道问题产生的原因，寻找解决方案就容易了。
我们可以通过定性、定量以及最佳实践的方式来寻找解决方案。
定性、定量就不介绍啦，和“找到问题产生的原因”里面的大同小异。
这里聊聊最佳实践。所谓最佳实践就是那些公认为可能会提高转化率的方法。比如B=MAT模型、Lift模型。
在B=MAT模型中，想要提高用户的转化率这一行为（behavior），我们要给予用户足够的动机（motivation）、降低用户阻力并且提高能力（ability）、在适当情景下给予触发提醒（trigger）。
Lift模型主要分为价值主张、相关性、清晰度、焦虑感、注意力分散、紧迫性。
价值主张。要有明确有力的营销口号，用户可以精准地感知到自己能够获得什么好处。
相关性。落地页、转化页符合用户预期、与你的价值主张紧密相连。
清晰度。体验流程流畅，用户清晰知道下一步怎么操作。
焦虑感。做减法，不要给用户过多的选择；不做不符合用户预期、习惯的事情。
注意力分散。减少视觉感染，信息噪音。
紧迫性。营造饥饿感使用户快速决策，善于利用禀赋效应、损失厌恶心理。
在这里我们利用以上的方式，假设针对“注册功能转化率低”得出的解决方案如下：1.缩短页面不必要的注册流程，比如在注册时不需要用户填写邮箱等个人信息。只要输入手机号以及验证码即可登录注册。
2.突出注册按钮。
形成实验假设
最后我们要根据前几步形成我们的实验假设。在这里给小伙伴分享一个实验假设的模板。
“如果[做了某个具体的改动]，预计[某指标]可以提升[X%]，因为[深层的原因，有数据支持]”
根据上文，我们的实验假设即可如下：1.如果[在用户注册时去掉输入邮箱等个人信息]，预计[注册转化率]可以提升[30%]，因为[通过漏斗分析，用户在输入邮箱等个人信息时近一半流失掉了]。
2.如果[把注册按钮变为原来的1.3倍]，预计[注册转化率]可以提升[10%]，因为[突显了核心流程]。
排序实验想法
利用ICE可为我们的实验想法进行排序。ICE分为预期影响（Impact）、成功概率（Confidence）、容易程度（Ease）。
预期影响指此实验大概会影响多少用户；实验如果成功了，预计指标能够提升多少。
成功概率指的是有哪些数据或者证据来认为这个实验会成功。
容易程度指的是我们需要投入多少人力、物力等资源才能完成这个实验。
为三类指标分别赋予0-10的分值。最后的综合得分=预期影响的分数+成功概率的分数+容易程度的分数。
设计实验
选择的实验的指标
这里我们需要