Feeld 如何通过 Adapty 付费墙 A/B 测试实现收入翻倍

Feeld 于 2014 年上线，是一款专为富有好奇心的人设计的约会应用，面向那些愿意以全新方式体验人际关系的用户。凭借全球各大城市的下载量和会员数，他们建立了一个忠实且快速增长的社区。

团队设定了一个宏大的目标：在一年内实现收入翻倍，同时不增加产品复杂度，也不给开发团队带来额外负担。

传统方法可能会要求进行大规模改版、推出新的高级功能或大幅涨价。Feeld 选择了一条不同的路径。

他们决定专注于实验和优化：通过大量小型测试实现复利式的显著增长。

这促使他们开始探索 Adapty 等替代方案。

在一次重大应用更新期间，Feeld 正在重新思考如何支撑下一阶段的增长。面对一年内收入翻倍的宏大目标，很明显他们现有的应用内购买基础设施无法满足所需的实验节奏。

增长团队在定价、套餐和促销方面有清晰的规划，这些举措有可能带来显著的收入增长，但实施和测试需要较长的准备时间。很明显，Feeld 需要一种更灵活的方案。

在评估了多种选择后，Feeld 发现了 Adapty——一个面向移动应用的订阅管理平台。

集成恰逢一次重大应用更新，这有助于将对开发流程的干扰降到最低。团队获得了在没有数月专项工程投入的情况下无法自行构建的能力。

Feeld 建立了一套以持续测试为核心的变现方法。团队围绕四个关键原则构建了实验框架：

1. 市场细分。按地区、平台和用户特征分析测试结果，发现在汇总数据中可能不可见的模式。
2. 更快的测试周期。借助 Adapty，团队无需等待应用发版或工程排期即可启动新实验。
3. 多变量测试。除了简单的 A/B 测试，他们还经常探索复杂的组合，以了解真正驱动购买决策的因素。
4. 明确的指标。每个实验都有明确的成功标准，并针对特定 KPI 进行衡量。

这种方法改变了团队测试想法和落地有效方案的速度。

测试频率的提升带来了显著的差异。他们更快地识别出有效策略，并停止了对无效方案的投入。

Feeld 进行了数十个实验，以验证关于用户行为和变现的具体假设。以下四个案例展示了他们的方法：

针对一次性购买功能”Pings”（一种提升用户曝光度的功能），Feeld 测试了不同的套餐方案，而非调整价格。

实验内容：

• 向不同用户群体提供不同的套餐配置。
• 测试重点在于找到价格与价值之间的最佳平衡点。
• Adapty 的分群工具使他们能够定向特定市场。

实验结果：仅通过套餐重组就足以在其主要市场实现收入增长。

大多数订阅类应用默认提供月度和年度计费周期。Feeld 测试了添加周度选项，以验证较短的承诺期是否对特定用户群体更具吸引力。

实验内容：

• 向不同用户群体展示不同的计费选项。
• 按地区分析结果，识别市场特定的偏好。
• 未对核心产品进行任何更改。

实验结果：团队发现了令人意外的地区差异。部分市场的周度方案带来了显著的收入增长，而其他市场则没有变化甚至略有下降。

Feeld 希望了解哪些类型的优惠最能促使流失用户回归。

实验内容：

• 测试了多种折扣结构和促销方案。
• 按地区和订阅历史对用户进行分群。
• 同时跟踪再激活率和长期价值。

借助 Adapty，团队无需工程资源即可实现这些复杂的优惠方案变体。

实验结果：数据揭示了明确的地区偏好差异，使 Feeld 能够针对每个市场制定优化的用户召回策略。

首购折扣在订阅类应用中非常普遍，但 Feeld 想要验证这种做法是否真的对其特定用户群体带来了更好的效果。

实验内容：

• 将标准定价与折扣首购优惠进行对比测试。
• 分析重点涵盖初始转化和长期留存。
• 在其最大的市场进行测试。

实验结果：实验产生了出乎意料的发现。在某些情况下，不打折的标准定价在 90 天内的表现反而更好。

每一次测试都为策略制定提供了洞察，并帮助他们优化了实验方法。

通过专注于持续实验，Feeld 在 12 个月内实现了大幅增长。共启动了 42 个实验，全部无需占用工程资源——每一个实验都为更清晰地了解收入驱动因素提供了依据。

成果远不止数字本身。工程师可以专注于核心产品工作，而非维护订阅基础设施，增长团队也不再需要等待开发周期才能测试新想法。

小步试验，长期复利。这就是策略——而且奏效了。

Feeld 的成果表明，系统化的实验可以在不需要复杂产品变更或大量工程资源的情况下推动显著增长。

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