revenuecat-experiment-analysis

要分析实验，请按照以下步骤操作。请确保按顺序执行所有步骤，不要跳过任何步骤。下方有各步骤的更多详情。如果你已有部分信息（例如实验 ID），可以只跳过对应步骤。其他步骤仍须继续执行。在每个步骤中，同时发出相互独立的调用，以便并行运行。

1. 获取实验 ID
2. 获取实验详情
3. 获取支持性图表数据［请勿跳过］
4. 获取实验结果
5. 解读结果
6. 报告总体发现

步骤 1：获取实验 ID

如果你还没有实验 ID，请使用 RevenueCat 的 list-experiments 工具查找。该工具接收一个参数：project_id，需要提供 proj... 项目 ID。你也可以传入 status 筛选条件（draft、running、paused、stopped）。

步骤 2：获取实验详情

步骤 2a：实验设置

使用 RevenueCat 的 get-experiment 工具获取实验设置／元数据。参数：project_id（如上所述）和 experiment_id（来自步骤 1）。将以下值传入 expand 参数：offering.package.product.indicative_price 和 offering.paywall。

需要提取的相关信息：

• Offerings（offering_a、offering_b……）：这些定义了实验的不同变体。更复杂的设置还可能包含 placements 对象，用于定义不同展示位置（例如，引导流程、功能门槛……）对应的不同 offering。Offerings 包含所提供产品的详情。产品包含 indicative_price。请注意，返回的仅为美国的 USD 价格，用于了解整体定价水平。不会返回任何介绍性价格。对于价格本地化测试、明确限定在美国以外地区的测试或介绍性价格，你无法仅凭这些信息了解完整情况，可能需要改用 get-product-store-state 工具（请参阅 revenuecat-store-state 技能）。如果 offering 使用 RevenueCat Paywall，还可能包含 paywall_id。如果 paywall_id 为 null，则表示应用使用的是自定义 paywall。
• 产品字段是 RevenueCat 目录数据，而非商店状态：indicative_price 和 subscription 字段（trial_duration、duration）反映的是 RevenueCat 上次从商店同步的数据，可能已过时。在将这些字段中的试用、介绍性优惠或价格作为事实呈现，或将其视为实验干扰因素之前，请通过 get-product-store-state 确认，并与结果中的试用指标交叉核对。
• notes：有关实验的备注
• display_name：实验名称
• targeting_conditions：实验仅适用于符合这些条件的客户
• enrollment_mode：定义是否仅让新客户加入实验（默认），或实验是否也适用于现有客户
• experiment_type：实验类型（由用户从预定义列表中选择）
• primary_metric、secondary_metrics：创建实验时设置的主要和次要成功指标。
• 状态：
  • draft 表示实验尚未开始，目前还没有结果。
  • running 表示实验仍在积极招募新客户。
  • paused 表示实验不再招募新客户，但已加入实验的客户仍会被分配到其所属变体，实验也会继续收集数据，最长可达 400 天。可以恢复实验以继续招募新客户。
  • stopped 表示实验不再招募新客户，已加入实验的客户也已恢复接收其默认 offering。结果最多会继续更新 400 天。实验无法再启动或恢复。

步骤 2b：付费墙

对于实验中任何方案里的 paywall_id，使用 render-paywall-screenshot 工具（参数 project_id、paywall_id、version: "published"）查看付费墙并了解其差异。传入 version: "published"，以查看实际向客户展示的内容；该工具默认显示草稿，其中可能包含尚未发布的修改。如果所有方案都使用自定义付费墙（paywall_id 为 null），则跳过此步骤。

步骤 3：获取支持性图表数据

使用 RevenueCat 的 get-chart-data 工具，获取范围限定在实验运行期间的近期图表数据。不要跳过此步骤，它能为了解应用在该时间段内的整体表现提供有价值的背景信息。

参数：

• project_id：{project_id}
• chart_name：revenue
• start_date：{experiment_start_date}
• end_date：{experiment_end_date}，如果实验仍在运行，则使用今天的日期
• resolution：week（如果运行时间少于 2 周，则使用 day）

此外，还要获取以下图表数据：

• conversion_to_paying — 实验期间的整体转化趋势
• trials_new — 试用量趋势
• trial_conversion_rate — 实验期间从试用到付费的转化率
• initial_conversion – 初始转化率（从安装到试用、预付费订阅或一次性购买的转化率）

步骤 4：获取实验结果

使用 RevenueCat 的 get-experiment-results 工具获取截至目前的实验结果。 参数：

• project_id
• experiment_id
• platform（可选），按平台筛选结果，例如 ios
• country（可选），按国家筛选结果，例如 us
• exposure_status（可选），按付费墙查看状态筛选实验结果。对查看过付费墙的客户使用 exposed，对未查看过付费墙的客户使用 not_exposed。省略此参数则包含所有已纳入实验的客户。两种纳入模式都支持此筛选条件。

结果中可能包含名为 Exposed customers 的指标。与用户交流时，请将其称为“付费墙查看者”。

步骤 5：解读结果

了解实验中做了哪些更改后，解读实验结果。请运用你的最佳判断。

如果用户质疑你根据商品目录元数据得出的说法，请使用 get-product-store-state 自行核实，而不是让用户去商店检查。

步骤 6：报告总体发现

向用户报告总体发现，并附上相关图表和仪表板实体的链接（参见 revenuecat-dashboard-links 技能）。