图源：图虫创意

一直以来都有种说法，“教育是个抗周期的行业”，但是，在这次新疫情中，我们看到教育不仅可以“抗”周期，或许还能够“逆”周期。随着这波逆势上涨的行情，以及新的“放水”政策，投资人口袋里的钱，恐怕是捂不住了。

大部分教育机构融到钱后，一般都会说主要用于“产品升级”或“内容研发”，没人会说我要“撒币”。但是嘴上说不要的，一般身体都很诚实。只要你足够真诚，总能在朋友圈/抖音/快手里，刷到他们的广告。

可花钱也是一种能力，甚至算是一种核心能力，花的好，钱就变成了公司的资产，花的不好，公司就变成了别人的资产。因此，如何进行广告投放，就显得很重要了。 

广告投放说起来很复杂，但其实最重要的两个核心就是“投放产品”和“投放渠道”。由于篇幅的限制，我们这次就主要讲一讲“投放产品”的设计。

看到这里，你是不是开始疑惑，这篇文章和飞机设计有半毛钱关系？别着急，这就上今天的主菜——正交试验法，一种在飞机选型中常用的试验设计方法。 

为了让大家便于理解，我将基于一个虚拟案例来讲解正交试验法在“投放产品”设计上的应用。

影响投放效果的产品相关因素

假设有一家叫“不高兴”的K12教育机构，想基于他们一款叫“没头脑”的集训营产品做一个市场投放测试，结果指标为“投放成本”，即每条有效线索的广告费用与礼品成本之和。 

通过前期梳理，他们发现可能影响投放效果的产品因素包括：适配性、价值感、稀缺性、可信度和重要性等5个一级维度，及SKU数量、课程价格、课程形式等21个二级维度，如下表1所示：

表1，影响投放效果的产品相关因素

通过与产品团队的沟通，市场经理对“没头脑”这款集训营产品的属性进行了进一步的梳理。如表2所示，从21个因素中，他们找到了7个需要进行测试的因素，分别是：课程价格、课程周期、礼物价值、购买形式、返还学费、礼物限额、品牌背书。

表2 “没头脑”集训营产品因素集合

市场团队这次投放试验的目的，主要是为了搞清楚这7种因素对“投放成本”有什么影响，哪些因素是主要的？哪些因素是次要的？各项因素的哪种水平比较好？从而确定，采用什么样的策略，才能使投放成本最低。 

因此，他们对因素“课程价格、课程周期、礼物价值、购买形式、返回学费、礼物限额、品牌背书”，在其试验水平范围内分别选了2个水平来研究，如表3所示。 

PS：这7个因素，其实是7个独立的变量，“水平”其实就是指变量的值有几个选择，例如：课程价格有两种选择分别是“9.9元”和“19.9元”，那么我们就可以说“课程价格”因素只有2个水平。

表3：“没头脑”集训营产品测试因素及水平

全面试验法

针对这个七因子二水平的条件试验，通常有三种试验进行方法：

“不高兴”的第一位市场经理，提交了第一种方案，“全面试验法”，这种方法，就是取7因子所有水平之间的所有组合，没错，是“所有”组合，即A1B1C1D1E1F1G1，A2B1C1D1E1F1G1，A1B2C1D1E1F1G1， ……，A2B2C2D2E2F2G2，共有2的7次方=128次试验。 

这种方法的优点很明显，对各个因子与指标的关系，能够剖析的非常清楚，缺点只有一个——贵。

假设每次试验的成本为1万元，试验取7个因子，每个因子取2个水平，若采用全面试验法，则需要做2的7次方=128次试验，花费128万元，也就是说，一场投放试验需要将烧掉1辆宝马X7。假如烧人民币不犯法的话，我觉得“人民币”在火里，都应该比在这位经理手里经用。

简单对比法

有别于全面试验法，第二位市场经理提交了第二种方案“简单对比法”。即变化一个因素而固定其他因素，如首先固定B、C、D、E、F、G于 B1、C1、D1、E1、F1、G1使A变化之：

如得出结果A2实验效果最好，则接下来固定A于A2，C、D、E、F、G还是C1、D1、E1、F1、G1，使B变化之： 

得出结果以B2为最好，则最后固定B于B2，A于A2，D、E、F、G还是D1、E1、F1、G1，使C变化之：

此次类推，只需要做2x7=14次试验，就能找到最后1个因子G的最佳水平，组成最佳组合。

采用简单对比法，似乎试验次数有了极大的降低，但是通过这种试验方法，得出来的结论真的可靠吗？

首先这种方法的选点代表性、均匀性很差，这种试验方法不全面，所选的“组合”不一定是所有组合中最好的。其次，用这种方法比较条件好坏时，是把单个的试验数据拿来，进行数值上的简单比较，而试验数据中必然要包含着误差成分，所以单个数据的简单比较不能剔除误差的干扰，必然造成结论的不稳定，试验结果是不可靠的。

正交试验设计法

总结了前两位的教训，不高兴的老板，提出了2个要求：“实验次数少，结论要可靠”。面对这种“既要马儿跑，又不让马儿多吃草”的刁难，难道真的没有办法了吗？当然不是，第三位市场经理，就提出了一种可靠又省钱的方法——“正交试验”。

PS：关于正交试验的具体原理，可以去参考一下优化实验设计的方法，本着拿来主义的精神，本文就只对“如何用”做介绍了。

选择正交表

使用正交设计方法，进行试验方案的设计时，就必须用到正交表。假如你对正交表不熟悉的话，可以使用SPSSAU或“正交试验小助手”等工具，这些工具能够根据试验“因子”数量和“水平”数量，自动生成正交表。

“没头脑”这款集训营产品测试因子共有7个，分别是：课程价格、课程周期、礼物价值、购买形式、返还学费、礼物限额、品牌背书，每个因子有2个水平。因此所选择的是 L8(2^7)   7因素2水平试验表，如表4所示。

表4：L8(2^7)   7因素2水平 正交表

所有的正交表与L8(2^7) 正交表一样，都具有以下两个特点：

• （1）在每一列中，各个不同的数字出现的次数相同。在表L8(2^7) 中，每一列有2个水平，水平1、2都是各出现4次。

• （2）表中任意两列并列在一起形成若干个数字对，不同数字对出现的次数也都相同。在表4 L8(2^7) 中，任意两列并列在一起形成的数字对共有4个：（1,1），（1,2），（2,1），（2,2），每一个数字对各出现2次。

这两个特点称为正交性。正是由于正交表具有上述特点，就保证了用正交表安排的试验方案中因素水平是均衡搭配的，数据点的分布是均匀的。因素、水平数愈多，运用正交试验设计方法，愈发能显示出它的优越性，如上述提到的7因素2水平试验，用全面搭配方案需128次，若用正交表L8(2^7) 来安排，则只需做8次试验。

正交表设计完成就需要进行试验了，按照每个试验搜集200条线索，假设平均每条线索50元的成本计算，8次试验，共计200*8*50 =8万的预算。每条投放试验，各个因素安排参考表4。

试验结果

通过微信广告平台，进行“没头脑”集训营的投放测试，测试不同组合的“没头脑”集训营产品，对投放成本的影响。采用微信广告平台进行测试，是因为微信广告平台人群覆盖比较广，各测试组之间的人群属性没有明显的差异，因此可以抹去渠道差异带来的误差，结果差异只和“产品”相关。最终，可以得到每组试验的结果数据，如表5所示：

表5  ”没头脑“集训营产品的投放结果

A >B >C >G>E>F>D

接下来，我们需要用极差法，来对结果数据进行处理。 

表中数据的计算举例，以第3列为例：

数据结论

用极差法分析正交试验的结果，在试验范围内，将各列对试验指标的影响从大到小的排队。某列的极差最大，表示该列的数值在试验范围内变化时，使试验指标数值的变化最大。在本试验范围内，各因素对“投放成本”的影响是：

课程价 >课程周期 >礼物价值 >品牌背书>返回学费=礼物限额>购买形式

寻找”投放成本“最低的最佳因素组合   

首先应搞清，所讨论问题的试验指标的数值是大好还是小好。很明显，这次试验结果的指标是“投放成本”，所以数值越低，则该因素水平则越好。故A取A1，B取B2，C取C1，D取D2，E取E1，F取F1，G取G2，最佳组合可能是A1-B2-C1-D2-E1-F1-G2，详见表6：

表6  ”没头脑“集训营产品 最佳组合

本次试验采用的是极差法分析，要是想要更精确的结论，其实可以采用“方差分析法”，相对极差分析法。方差分析法可以多引出一个结论：各列对试验指标的影响是否显著，在什么水平上显著。也就说告诉你，哪些因素起的作用大，哪些因素可能是试验误差导致的。关于这部分内容，有兴趣的同学可以自己去找。

结束语

花钱是一种能力，甚至计算是一种核心能力，花的好，钱就变成了公司的资产，花的不好，公司就变成了别人的资产。每一次投放，都是一次试验，调整好投放的产品，才会有竞争力。既想要“实验次数少”，又希望“结论可靠”，可以可考虑采用“正交试验设计法”。 

采用正交试验设计法时，最重要的是找出，可能影响投放效果的产品相关因素，这个过程需要靠经验和专业，经验越丰富，则筛选出来的因素就越精准，需要测试的因素越少，自然试验成本越低。本文列出的这些因素，基本上涵盖了在线教育行业，集训营产品的相关因素，要是有不全的，或者过时的，还希望各位能够发扬“南泥湾精神”——“自己动手，丰衣足食”。 

* 声明：本文中所提到的“不高兴”K12教育机构和“没头脑”集训营产品，均为作者杜撰的，没有真实参考，也不暗指任何团队及产品。文中所提到的投放数据，是由作者编撰的，只为帮助大家更好地理解正交试验法，所得到的结论，并不具备参考性。