A/B测试是阿里数据驱动产品决策的基石。结算流程变更直接影响GMV，是高风险实验。这道题考察你的实验设计能力、对电商指标的理解和预判统计与业务陷阱的能力。
明确假设："将结算步骤从3步减为1步将提升结算完成率，同时不会负面影响退货率或客服量。"
设计实验：样本量计算、随机化单元、实验时长和对照组。
识别主指标和护栏指标——不能只优化转化率而忽略其他。
列举常见陷阱：新奇效应、用户分层的辛普森悖论、实验组间干扰。
假设：1步结算将使购物车到下单的转化率提升至少3%，同时不增加退货率或客服工单。主指标：结算完成率（下单数/发起结算数）。护栏指标：7天内退货率、48小时内客服联系量、客单价、支付失败率。实验设计：按用户级别随机（非会话级别），避免同一用户看到不同体验。基于淘宝约65%的基线转化率、3%的最小可检测效应、80%统计功效和5%显著性水平，计算每组约需35000用户。测试运行2整周覆盖工作日/周末周期。关键陷阱：（1）新奇效应——新UI可能因为"新"而临时提升转化，如果早期结果异常强要延长到3周。（2）分层分析——1步流程可能帮助移动端但伤害PC端需要复核的用户，预注册按设备、用户年限和客单价分层切分。（3）1步流程可能增加冲动购买后的退货——所以设置了7天退货率护栏。
一定要定义护栏指标——面试官要看你考虑非预期后果的能力。
预注册分析计划和分层切分，避免被质疑p-hacking。
提到实际考虑：测试是否与正在进行的促销或其他实验冲突？
结算流程测试几乎都应该用用户级别随机。会话级别随机会让同一用户多次访问时看到不同体验，污染实验结果。
至少1-2整周覆盖星期几效应。对于可能有新奇效应的结算流程改动，3周更安全。绝不能因为结果看起来显著就提前停止——这会放大假阳性率。