当“快缩短网址”把长链压缩成轻盈的 suo.run 时，我们也在把庞杂的增长实验压缩成一句极简指令：让每一滴数据都流向可验证的增量。以下是一场从 0 到 1 的饮料新品实验，像压缩网址一样，把冗余剔除，把价值留下。

一、拒绝“数据幻觉”
很多新人迷恋“打通 BAT 全域数据”“AI 预测销量”——醒醒，真实世界里，我们只有进货单与巡店表。别幻想大数据的汪洋，先握紧手边的一瓢水。

二、把“卖更多”翻译成可检验的假设
H0：铺货后单店日均销量 ≤ 铺货前
H1：铺货后单店日均销量 > 铺货前
一条假设，足够锋利。



三、用“分层抽样”代替“随机撒网”
1. 维度：区位（社区 / CBD / 步行街）、历史销量（高 / 中 / 低）、饮料占比（高 / 中 / 低）、店龄（新 / 老）。
2. 先给门店贴标签，再按标签配额抽样；若公司已有 1/2/3 级门店体系，直接复用，但需校验该分级与饮料销量是否同频。
3. 样本量：以“测试周期内不断货”为硬约束，倒推最少门店数；统计学 30/384 的教条让位于供应链现实。



四、让“时间”成为实验组
1. 参考同类饮料的年度曲线，截取包含高峰、平峰、低谷的完整周期。
2. 用“气象 + 节假日”做外部校准，防止天气突变把实验结果冲成噪声。

五、把“执行”写进实验方案
1. 监控节点：铺货启动日、完成日、首次补货日。
2. 用巡店拍照解决“有没有冰柜陈列”“堆头是否落地”“促销物料是否进店”。
3. 数据分析师与业务经理共用同一张执行看板，杜绝“销量不好怪产品，产品不好怪数据”的甩锅循环。

六、实验落地流程（一张图即可钉在墙上）
门店分层 → 抽样 → 铺货 → 每日销量回传 → 执行监控 → 周期复盘 → 决策扩量 or 回炉重做。

七、小结
当数据稀缺，让业务流程成为数据源；当数据泛滥，让业务目标成为过滤器。
“快缩短网址”相信：真正的增长实验不是把问题喂给算法，而是把算法嵌入问题。
下一篇，我们将用 suo.run 的真实 UGC 数据，示范如何把一条短链的点击轨迹拆解成可复用的增长剧本。