本文档介绍了在对 Google Maps Platform 地点自动补全和地址验证 API 执行A/B 测试时应考虑的技巧。
使用地点自动补全和地址验证 API 有以下几点好处：
- 改善客户体验：通过向客户提供实时地址和地点建议，您可以帮助他们更快速、更轻松地完成结账。这有助于打造更卓越的客户体验。
- 提高数据准确性：地点自动补全功能和地址验证 API 可帮助您提高客户数据的准确性。这在电子商务领域尤其重要，因为准确的地址数据有助于成功配送包裹。
为了提高地址的质量，请运行 A/B 测试，以评估哪种验证解决方案最符合您的需求。这样，您就可以定量确定哪种产品最适合您的用例。
A/B 测试是一种对网页或应用的两个版本进行相互比较的方法。这是一种对照实验，用于确定对某个变量进行更改对可衡量结果的影响。
如需执行 A/B 测试，请创建网页或应用的两个版本，其中一个版本作为对照组，另一个版本包含可衡量的更改。然后，您可以向不同的用户展示这些版本，并衡量用户与这些版本的互动情况。效果更好的版本就是胜出者。
系统架构概览
我们来看看在电子商务用例中如何进行地址验证 A/B 测试。下图架构图展示了客户如何与您的商务体验互动，以便您确定更有效的验证策略。
[系统上下文] A/B 测试地址验证
对 Address Validation API 的值进行 A/B 测试时涉及的系统。
A/B 测试流程
在考虑 A/B 测试的整体流程时，需要考虑以下四个阶段。
- 准备 - 确定测试要求、范围和时间表。
- 构建 - 在要运行测试的环境中实现地点自动补全和地址验证 API。
- 运行 - 在测试运行期间收集指标，直至获得显著结果或时间耗尽。
- 分析 - 将结果与假设进行比较，并确定后续步骤。
我们将依次介绍这些功能。
准备时间
确定 A/B 测试要求
初步发现
问问自己：为什么要添加或更改地址验证服务提供商？例如，使用 Google 地图地点自动补全功能：
- 节省时间：您无需输入地点的完整名称，只需开始输入，系统就会显示建议。
- 减少错误：即使您拼错了某个地点的名称，Google 地图地点自动补全功能仍会建议正确的地点。
地址验证有很多好处，包括：
- 提高送达率：地址验证有助于确保邮件和包裹发送到正确的地址，从而提高送达率。这可以为企业节省时间和金钱，并提高客户满意度。
- 提高数据质量：地址验证有助于发现并更正地址错误，从而提高数据质量。这有助于提高营销广告系列和其他以数据为依据的计划的准确性。
作出假设
确定要测试的假设。下面两个示例：
1. 转化率
添加预测性输入解决方案后，转化率通常会略有提高，因此这是一个值得跟踪的指标。如果您要从其他提供商更改自动补全解决方案，则转化率应该会保持不变。如果转化率下降，首先要检查的是实现方式。
转化率很重要，但可能无法反映全部情况。添加地址验证解决方案旨在防止用户在入口处提交质量不佳的地址，在某些情况下，这可能会给地址捕获增加一些自然障碍。这可能会导致总体转化率下降，但这不一定是坏事。由于添加了地址验证功能，导致订单未完成可能与地址数据质量不佳有关，这会导致商家因退货而产生退款费用。
2. 减少质量较差的地址
这正是优质地址验证解决方案大显身手之处。通过实现地址验证，您应该会发现质量较差的地址数据有所减少。
如果您要将新解决方案与现有解决方案进行比较，不妨只比较“有效地址”匹配率，然后选择匹配率较高的服务。这可能会造成误导，因为某项服务可能会比另一项服务提供更多假正例。
相反，比较有效的指标是比较使用地址数据的成功结果。以电子商务为例，获取地址的预期结果是最终成功配送包裹。
构建
现在进入有趣的部分！现在，是时候为您的客户打造全新解决方案了。我们已提供了一份实用指南，介绍了如何在电子商务结账流程中实现地点自动补全和 Address Validation API。我们建议您在完成此步骤时查看此信息。
即使您并不是专门针对电子商务而构建，但其中的很多信息仍然是相关的，特别是有关如何根据 Address Validation API 的输出结果来确定地址质量的指南。
架构图
以下是可用于在电子商务环境中构建 A/B 测试的容器示例：
[执行环境] A/B 测试地址验证
关键系统中的重要应用、服务和数据存储区，为架构提供支持。（点击可放大）。
验证实现
实现不当的解决方案会产生不可靠的测试结果。在运行 A/B 测试之前，请务必先对一小部分用户群组验证解决方案，确保其能按预期运行。可以是内部 QA 测试人员和/或您信任的一组选定的外部测试人员，他们将提供建设性的反馈。
运行
缓慢上升
即使解决方案已通过验证，最好还是先从一小部分用户开始，逐步扩大测试范围。这样，您就可以及早发现 bug 或其他问题并快速解决，而不会影响大部分用户。
完整测试
在解决方案经过一小部分用户的测试且所有问题都得到解决后，我们就可以逐步扩大测试范围，进行完整的 A/B 测试。这不一定是真正的 50/50 流量分配，但应该与随机选择的一组实际使用情况大致相当。
捕获指标
在测试期间，您应确保捕获可支持您的假设的适当数据。在此过程中，您可以使用 A/B 测试平台来简化数据收集和后续分析。Google Maps Platform 还会收集可能有用的 API 使用指标，您可以访问此页面，详细了解如何使用我们的报告工具。
以下是一些建议的指标：
地点自动补全
转化率：与之前未启用自动补全解决方案相比，表单的转化率/完成率是否有所提升？
工具互动：与之前的解决方案相比，有更多用户成功与地点自动补全功能互动吗？
地址验证
配送成功率：由于地址质量问题而导致的配送失败情况是否有所减少？
地址更改：您收到的快递公司收取的地址更改费用是否有所减少？
住宅与商业：在捕获住宅与商业数据方面有没有改进？（仅限部分市场）
分析
现在，测试已经结束，是时候对照原始测试标准和假设来分析结果了。如果您使用 A/B 测试平台完成了此流程，可能已经可以看到一些信息。
回到上文的减少质量较差的地址部分，您还可以使用 A/B 测试平台可能未捕获的其他指标。这可能是测试场景之间提交失败的比例，示例数据如下所示：
| 解决方案 A | 解决方案 B | |
|---|---|---|
| 配送失败 | 1.75% | 1.23% |
从上面的基本示例可以看出，对于此用例，解决方案 B 是更好的选择。
总结
希望本指南为您提供了足够的信息，助您顺利开启 A/B 测试之旅！虽然其中使用了电子商务领域的示例，但同样的基本原则适用于各个行业。确定拥有优质地址数据对您的业务有何积极影响，并将其作为主要假设进行跟踪。
我们还在下面重新附上了本指南中提到的链接，建议您深入阅读。
祝您测试顺利！
后续步骤
下载使用可靠的地址改进结账、配送和运营 白皮书，并观看利用地址验证功能改进结账、配送和运营 在线讲座。
建议的进一步阅读材料：
贡献者
主要作者：
Henrik Valve | Google Maps Platform 解决方案工程师