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为重要，因为包裹能否成功送达取决于地址数据的准确性。
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 测试是一种比较网页或应用的两个版本的方法。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，请为网页或应用创建两个版本，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。
我们将依次介绍这两种情况。
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：如果您拼错了地点名称，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。
确定假设
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输入地址时提交质量较差的地址，但在某些情况下，可能会增加地址捕获的难度。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，您应该会发现低质量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，更有影响力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。
即使您不是专门为电子商务构建应用，很多信息仍然适用，尤其是有关如何根据 Address Validation API 的输出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
关键系统中为架构提供支持的重要应用、服务和数据存储区。（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。这可以是内部质量检查测试人员，和/或您信任的能够提供有建设性反馈的部分外部测试人员。
运行
慢慢提高发送量
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
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：与之前未使用自动补全解决方案时相比，表单的转化/完成率是否有所提高？
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是否有所改进？（仅限部分市场）
分析
现在，测试已结束，接下来需要根据原始测试条件和假设来分析结果。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，但同样的基本原则在各个领域都适用。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。
我们在下方再次列出了指南中提及的链接，供您进一步阅读。
祝您测试顺利！
后续步骤
下载利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。
建议的补充阅读材料：
贡献者
主要作者：
Henrik Valve | Google Maps Platform 解决方案工程师