目錄

  • 一、先糾正一個常見誤區
  • 二、A/B 測試在 Objection 中的“真實作用點”
  • 三、一個完整的 A/B 測試設計（可直接落地）
  • 1️⃣ 定義 A / B 的“策略差異”
  • A 組（Baseline）
  • B 組（Experiment）
  • 2️⃣ 隨機分流（非常重要）
  • 四、你到底在“比什麼指標”？
  • ❌ 不建議的指標（誤導 PM）
  • ✅ 真正該看的指標
  • 1️⃣ 中間指標（判斷方向對不對）
  • 2️⃣ 行為指標（強相關）
  • 3️⃣ 最終指標（老闆關心）
  • 五、一個非常具體的例子（重要）
  • 場景：RISK Objection
  • A 組（沒識別）
  • B 組（識別 RISK）
  • 六、A/B 結果你如何“解釋給非技術老闆”？
  • 七、為什麼 Objection 特別適合做 A/B？
  • 八、你在面試中可以這樣總結（非常加分）
  • 九、如果你願意，我可以繼續幫你：


這是一個非常好的問題，而且你已經問到 “是否真的做過線上系統” 這一層了。

我用PM 能理解、不需要算法背景的方式，完整講清楚：

A/B 測試在 Objection 裏，不是測“分類準不準”，而是測“有沒有更好地賣出去”。

一、先糾正一個常見誤區

❌ 錯誤理解：

A/B 測試 = 比兩個模型誰預測 Objection 更準

✅ 正確理解：

A/B 測試 = 不同 Objection 識別策略，對銷售轉化是否有差異

因為：

  • Objection 本身只是中間變量
  • 真正 KPI 是：
  • 回覆是否更自然
  • 是否降低流失
  • 是否更容易成單

二、A/B 測試在 Objection 中的“真實作用點”

在 AI Sales Rep 裏，Objection 的作用只有一件事：

決定“下一句怎麼説”

所以 A/B 的核心測試對象是：

不同 Objection 判斷 → 不同話術 → 不同轉化結果

三、一個完整的 A/B 測試設計（可直接落地）

1️⃣ 定義 A / B 的“策略差異”

A 組（Baseline）

  • 規則 + TF-IDF
  • 不調用語義模型
  • Objection 判定偏保守

B 組（Experiment）

  • 規則 + TF-IDF
  • 低置信度時調用 MiniLM
  • Objection 判定更激進 / 覆蓋更多隱含表達

2️⃣ 隨機分流（非常重要）

分流對象不是“一條消息”，而是“一個會話”

用户進入會話
   ↓
hash(user_id) % 2
   ↓
A 組 或 B 組

👉 保證：

  • 同一個用户始終在同一策略
  • 避免對話體驗不一致

四、你到底在“比什麼指標”？

❌ 不建議的指標（誤導 PM）

  • Objection 命中率
  • 模型準確率

✅ 真正該看的指標

1️⃣ 中間指標（判斷方向對不對）

  • 該 Objection 下：
  • 用户是否繼續回覆
  • 是否出現正向反饋（ok / sounds good）

2️⃣ 行為指標（強相關）

  • 點擊產品鏈接率
  • 請求更多信息（size / color / shipping）

3️⃣ 最終指標（老闆關心）

  • 成單率
  • 對話轉人工率（在高意向時是否更早）

五、一個非常具體的例子（重要）

場景：RISK Objection

A 組（沒識別）

系統認為是普通諮詢，回覆：

“This product is on sale today.”

結果：

  • 用户已擔心風險
  • 感覺被推銷
  • 對話終止

B 組（識別 RISK）

系統回覆：

“I understand your concern. We offer a full refund if you’re not satisfied.”

結果：

  • 用户繼續對話
  • 情緒緩和
  • 後續詢價

👉 Objection 本身沒賣錢，但它改變了話術路徑

六、A/B 結果你如何“解釋給非技術老闆”？

你可以這麼説：

在 B 組中，我們更早識別了用户的風險顧慮，
從而觸發信任建立話術，
相比 A 組，用户繼續對話和成單的概率更高。

這比説：

MiniLM 準確率提升了 8%

高一個維度。

七、為什麼 Objection 特別適合做 A/B？

因為它有三個特點：

  1. 強因果鏈路
  • Objection → 回覆策略 → 用户行為
  1. 不會破壞體驗
  • 就算判錯，也只是換一種説法
  1. 可灰度
  • 隨時關掉 B 組

八、你在面試中可以這樣總結（非常加分）

Objection 的 A/B 測試不是驗證模型，而是驗證銷售策略。
我們通過不同識別策略觸發不同話術路徑，用最終轉化指標來衡量效果。

九、如果你願意，我可以繼續幫你：

  1. 設計一個 完整的 Objection A/B 測試指標看板
  2. 給你一個 失敗的 A/B 測試案例（為什麼看起來對，實際沒提升）
  3. 模擬 面試官追問：A/B 沒提升怎麼辦？你如何決策？

你選一個，我繼續。