锚定效应（Anchoring effect）：是指当人们需要对某个事件做定量估测时，会将某些特定数值作为起始值（亦称为锚点，下文皆以锚点描述），起始值像锚一样制约着估测值。在做决策的时候，会不自觉地给予最初获得的信息过多的重视。
锚点可以理解为一个参考标准，人们对于某个事务第一印象，而之后的认知会基于第一印象。
在很多生活中常见的案例中，我们都会看到“锚定效应”的身影，例如：
可见，锚点的存在会对行为本身有着强烈的参考作用，人们会根据第一印象进行比较、判断、决策。
在AB测试案例中，同样可以运用“锚定效应”来开展测试，例如下面几个案例尝试价格策略测试不同方案。
如下优化方案是以某知识付费类APP的缴费页面为蓝本，对比了几种常见的优化方案。
试验版本2：试验组，隐藏“连续包年”选项
试验版本3：试验组，隐藏“连续包月”选项
关注指标：不同套餐的转化率(或转化金额)
我们将付费方案数据表格化后可以看到：
对于付费意愿较强的用户，会考虑平均消费金额最低的档位，根据数据表，“连续包年”的平均每月价格最低；
对于付费意愿较弱的用户，”连续包月”消费最低，且相比其他档位而言，可以省的钱看上去更多。
该方案融合了两套锚点，分别对短期付费用户和长期付费用户提供了选择：
试验版本1中，变量为“剔除了原价锚点”，用户没有了原价参考，观察“连续包月”的转化率；
试验版本2、3中保留了两套锚点，但是分别剔除了“连续包年”和“连续包月”的选项，以此来观察不同套餐的转化情况。
- 版本之间的差异需要保持唯一性——避免无法总结归因；
- 小流量测试——规避重大线上事故的发生。
某企业信息查询平台的付费页面，通过投放不同的阶梯价格，比较收益差异。
- 原始版本：对照组，720元/3年、720元/2年、360元/1年
- 试验版本：试验组，720元/3年、590元/2年、360元/1年
- 关注指标：收入总金额
- 辅助指标：各阶梯价格的收入金
在原始版本中，给用户提供了阶梯价格，用户通过比较后，会根据实际所需来选择价格套餐。
在试验版本中，当有实际需求的用户看到购买2年和3年支付同样价格时，受到锚定效应的影响，大多会选择花费同样价格购买服务年限更长的套餐，因为这样就像占了很大的便宜的感觉。
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真实用户案例——追书神器App，在付费页面给予用户不同选择策略，观察转化指标或转化金额。
关注指标 ：设置付费总额为此次试验的核心优化指标，同时，将每种金额的点击率、付费用户总数等作为辅助指标观察对比。
从总体付费转化率这个指标来看，试验版本1提高了约6.2% ；
从留存数据来看，版本间没有明显差异，所以综合考虑，产品部门决定通过AppAdhoc平台的”一键发布”功能全量发布试验版本1。
谨慎修改价格策略——对于消费相关的场景而言，定价往往尤为重要，因为用户可以接受优惠，折扣，降价，但是几乎没有人愿意接受涨价一样，进行会员付费，支付策略类的AB测试时，需要做好Plan B。
AB测试的众多案例背后，往往都有相应的理论研究在支撑，往期文章当中，我们介绍过：
古腾堡原则——降低视觉触达能力要求
菲茨定理—— 降低交互触达能力要求
Aha moment——引起用户共鸣的功能或特性
FOMO心理—— 错失恐惧症
色彩情感 —— 色彩与情感之间的关联关系
……..
AB测试本质上是统计学理论在互联网产品增长转化方面的实践应用。在实际的增长转化场景中，往往需要试验设计者习得更多的消费心理学方面的知识，在实践中，不断丰富符合自身产品特点的增长方法论。
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