本文档介绍了对 Google Maps Platform 地点自动补全 和 Address Validation API 进行 A/B 测试时需要考虑的技术。
使用 Place Autocomplete API 和 Address Validation API 的一些好处如下：
- 改善客户体验：通过为客户提供地址和地点的实时建议，您可以帮助他们更快速、更轻松地完成结账。这有助于提升客户体验。
- 提高数据准确性：Place Autocomplete 和 Address Validation API 可帮助您提高客户数据的准确性。这在电子商务中尤为重要，因为准确的地址数据是成功递送包裹的基础。
为了提高地址质量，请运行 A/B 测试，评估哪种验证解决方案最能满足您的需求。这样，您就可以通过量化方式确定哪种产品最适合您的应用场景。
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，用于确定变量变化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，一个作为对照组，另一个作为包含可衡量更改的实验组。然后，您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。效果更好的版本即为胜出版本。
系统架构概览
我们来看一个在电子商务应用场景中对地址验证进行 A/B 测试的示例。下面的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。
[System Context] A/B Testing Address Validation
对 Address Validation API 的价值进行 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，需要考虑四个阶段。
- 准备 - 确定测试要求、范围和时间表。
- 构建 - 在环境中实现地点自动补全和 Address Validation API，以便针对该环境运行测试。
- 运行 - 在测试运行期间收集指标，直到获得显著结果或时间到期。
- 分析 - 将结果与假设进行比较，并确定后续步骤。
我们将逐一介绍这些功能。
准备时间
确定 A/B 测试要求
初步发现
问问自己：您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：地址验证可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：地址验证可以识别和更正地址中的错误，从而帮助提高数据质量。这可以提高营销活动和其他数据驱动型计划的准确性。
确定假设
确定要测试的假设。下面是两个示例：
1. 转化率
添加预输入解决方案后，转化率通常会略有提高，这是一个值得跟踪的指标。如果您要从其他提供商改用我们的预输入解决方案，则转化率应该会保持不变。如果转化率下降，首先要检查的是代码植入。
转化率固然重要，但可能无法反映整体情况。添加地址验证解决方案旨在防止用户在输入时提交质量不佳的地址，并且在某些情况下可能会给地址捕获带来一些自然阻力。这可能会导致整体转化率下降，但这不一定是坏事。由于添加了地址验证功能而导致订单未完成，这可能与地址数据质量不佳有关，而这本会因配送退款而给企业带来成本。
2. 低质量地址降幅
这正是优秀的地址验证解决方案大显身手的地方。实施地址验证后，您应该会看到低质量地址数据有所减少。
如果您要将新解决方案与现有解决方案进行比较，您可能会倾向于仅比较“有效地址”匹配率，并选择提供更高匹配率的服务。这可能会产生误导，因为一项服务提供的假正例可能比另一项服务多。
相反，更具影响力的指标是比较使用地址数据所取得的成功结果。以电子商务为例，获取地址的预期结果是最终成功送达包裹。
构建
现在进入激动人心的环节！是时候为您的客户构建新的解决方案了。我们已经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内容。
即使您不是专门为电子商务构建应用，其中许多信息仍然具有参考价值，尤其是关于如何根据 Address Validation API 的输出结果来确定地址质量的指南。
架构图
以下示例展示了可用于在电子商务环境中构建 A/B 测试的容器：
[执行环境] A/B Testing 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
如果解决方案实施不当，会导致测试结果不可靠。在运行 A/B 测试之前，请务必先在一小部分用户中验证解决方案，以确保其按预期运行。这些测试人员可以是内部 QA 测试人员，也可以是您信任的、能够提供建设性反馈的特定外部测试人员。
运行
逐步提高发送量
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
在解决方案经过一小部分用户测试并解决所有问题后，我们就可以逐步扩大测试范围，进行全面的 A/B 测试。这不一定非要是 50/50 的流量分配，但应与随机选择的一组实际使用情况在规模上具有可比性。
正在采集指标
在测试期间，您应确保捕获到支持您假设的适当数据。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 用量指标，您可以查看此页面，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：与之前没有自动填充解决方案时相比，表单的转化率/完成率是否有所提高？
工具互动：与之前的解决方案相比，是否有更多用户成功与地点自动补全功能互动？
地址验证
配送成功率：因地址质量问题导致配送失败的情况是否有所减少？
地址更改：快递公司向您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改进？（仅限部分市场）
分析
测试结束后，您需要根据原始测试标准和假设来分析结果。如果您使用了 A/B 测试平台来完成此流程，则可能已经掌握了一些信息。
回到上文的减少质量不佳的地址部分，您还可以使用 A/B 测试平台可能未捕获的其他指标。这可能是不同测试场景之间的失败递送率，例如以下数据：
| 解决方案 A | 解决方案 B | |
|---|---|---|
| 未能送达 | 1.75% | 1.23% |
从上面的基本示例中可以清楚地看出，对于此用例，解决方案 B 是更好的选择。
总结
希望本指南能为您提供足够的信息，帮助您顺利开启 A/B 测试之旅！虽然本文使用了电子商务领域的示例，但相同的基本原则也适用于其他领域。确定在业务中拥有高质量地址数据所带来的成功结果，并将其作为主要假设进行跟踪。
我们在下方再次提供了本指南中提及的链接，作为建议的补充阅读材料。
祝您测试顺利！
后续步骤
下载通过可靠的地址，提升结账、配送和运营体验 白皮书，并观看通过地址验证提升结账、配送和运营体验 在线讲座。
建议进一步阅读：
贡献者
主要作者：
Henrik Valve | Google Maps Platform 解决方案工程师