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ICE 分数是我们在该机构使用的众多方法之一（并非万无一失）。无论如何，ICE 代表： 影响。它是通过假设实验对我们想要测量的指标可能产生的影响来发现的。更改页脚或整个购买过程中电话号码的位置会对“转化”指标产生不同的影响。但要小心，高影响通常意味着更大的难度和完成时间。 信心。如果可能的话，不是基于感觉而是基于经验数据，这是一个假设实验将能够在多大程度上实现假设影响的问题。 舒适。实验需要多少时间和资源？显然，我们正在衡量难易程度，因此越容易，分配的价值就越高。 通过为这 3 个实体中的每一个分配 1 到 10 之间的值，ICE 分数只不过是 3 个值相乘的结果。


高 ICE 分数对应高优先级。作为 ICE 分数 = I x C x E 实验 这是所有构想都付诸实践的阶段。首先是队长向全公司发出警告，警告他们如果看到奇怪的事情不要担心，一切都在掌控之中。 这个操作很复杂，虽然我在大学 伯利兹电话营销数据 学过统计学（20年前这不是我的强项），但我不想深入讨论这个细节，因为这是一个相当困难的话题。因此，团队中最好有一名数据分析师、工程师或非常喜欢阅读数字的人。那么显然这取决于实验的水平。 无论如何，如果您选择统计途径，最好保持 99% 的置信区间（即通过重复实验 100 次，我们接受仅 1 次可能无法给出预期结果的事实）。


这消除了著名的“C 因素”（“C”显然代表运气）。 在这个主题上，值得深入研究 OKR、目标和关键结果的理论，其中每个目标，正如我们在讨论设置实验的 6 条规则时所看到的那样，必须能够分解为多个关键结果（ KR）。关键结果是一个数字，对应于我们选择的指标的目标。通常，每个目标对应于几个关键结果，主要结果的置信区间为 90%，次要结果的置信区间为 50%，第三级的置信区间为 10%。如果你想了解更多，谷歌有一个有趣的长视频。 删除了统计部分（实验结束后），我们准备了一个可操作的可下载文件之一，我们可以在其中帮助您根据特定的增长率来衡量实验。