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策略产品经理必读系列—第二讲AA & AB Test最全介绍
导读:网络上有很多介绍AB Test的文章,大部分介绍分层、分流、正交就结束了。实际工作中作为一个策略产品经理需要熟悉AB Test的各种实验类型、分流策略、分层策略等,不是简单了解什么是分层实验就可以的。本篇将结合工作中的实践经验为大家详细介绍一个AB Test实验从最初实验策略设计,分流,再到实验上线以及最终的效果观察,全流程详细展开介绍。 一、综述AA 和 AB Test实验 实验机制其实一…- 31
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我做AB Test遇到的坑
编辑导语:在产品经理的日常业务中,AB测试可以帮助产品经理进行数据对比,进而推动后续方案决策。那么,在AB测试过程中,有哪些事项是需要注意的呢?本篇文章里,作者结合其个人经验,总结分享了AB测试中可能会遇到的“坑”,一起来看一下。 大家好,我是策略产品经理夏唬人。 AB测试,是产品经理经常用于对新老方案上线后的效果进行对比的方法,核心目的在于通过AB测试能够增加需求上线后能够给平台带来正向收益的确…- 15
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常见的A/B测试误区分析:重复检验显著性
避免重复检验显著性错误的最好方式就是不去重复地检验显著性。 一、一种常见的A/B测试误区 如果网页正在运行A/B测试的时候,你时不时地去查看试验结果的显著性,你就会陷入误区。 统计学上,重复检验显著性是错误的行为。这样做的后果是,即使数据报告显示统计显著,实际上仍有较大可能性非统计显著。下面解释原因。 二、背景 当A/B测试的数据面板显示“95%可能性比原版本有提升”,或者“90%可能统计显著”,…- 10
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A/B测试实践全总结
所谓 A/B 测试,简单来说,就是为同一个目标制定两个方案(比如两个页面),让一部分用户使用 A 方案,另一部分用户使用 B 方案,记录下用户的使用情况,看哪个方案更符合设计目标。 一:基本概念 网站设计中,我们经常会面临多个设计方案的选择,比如某个按钮是用红色还是用蓝色,是放左边还是放右边。传统的解决方法通常是集体讨论表决,或者由某位专家或领导来拍板。虽然传统解决办法多数情况下也是有效的,但A/…- 4
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【A/B测试算法大揭秘】第五篇:少了它,版本决策将毫无意义
例如,许多新手近视患者想知道眼镜的答案。但我们忽略了一个问题,在重庆更好的眼镜店或更多,关键是找到合适的眼镜店,是一个好的眼镜店。 如何找到合适的眼镜店,要从近视配镜的基础知识入手,了解配镜更注重哪些问题。 眼镜由三部分组成:镜片、镜框和验光。 关于验光 验光数据包括近视或远视、散光、瞳孔距离等,大多数人认为计算机数据完全准确,验光最终数据必须依靠专业负责的验光师,验光师根据计算机数据根据您的实际…- 2
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A/B测试算法大揭秘第四篇:置信区间究竟是怎么来的?
当你的试验已经跑了一段时间之后,需要通过分析数据来看不同版本的行为数据表现,从而决策出最优版本。那么如何才能在已有数据基础上,进行科学可信的统计推断呢?我们将采用置信区间这个工具。它是与P-value相关的一个概念,但比P-value给出的信息更多。所以这一章,我们就将详细介绍置信区间的概念、计算方法以及它在A/B测试中的意义。 置信区间的概念 置信区间(Confidence Interval)是…- 19
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Google产品优化的秘密:解密增长黑客和AB测试
大数据时代,拥有数据就是拥有了宝贵的财富,而当下的互联网环境中获得数据也已经变得越来越容易。 然而仅仅手握数据还是不行的,你还需要使用数据来发挥价值。但是数据的价值怎么才能最大化的挖掘出来呢? 7月14日,前Google AdWords 优化团队负责人,耶鲁大学计算机科学博士,吆喝科技创始人@王晔 做客免费在线课程栏目「起点学院公开课」,带你揭秘数据增长驱动产品优化 。 嘉宾介绍 王晔,清华大学电…- 4
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A/B测试算法揭秘第二篇:如何分析试验数据(上)
希望通过我们的几篇文章,能够帮助你更好的了解A/B测试和置信区间,一起实现用A/B测试驱动产品优化。 A/B测试的实质是对照试验,即通过对几个不同的版本进行对比,从而选出最优版本。在这个过程中,需要分析处理在试验中收集到的数据,并应用统计学上的方法对数据进行验证,看它是否符合我们最初的设计目标,或分析它的结果效应如何。这一章我们就将跟大家谈谈这种方法——假设检验。 假设检验的定义 假设检验是先对总…- 4
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那些年,我们在A/B测试中踩过这5个坑
如果这些坑真实反映了你当前的状况,就请尽快修正测试方案,跳出陷阱才能得到更为科学可信的结果。 随着Growth Hacking在中国的传播和兴起,作为增长黑客必杀技之一的A/B测试,也被越来越多的国内企业所接受和重视。然而,A/B测试看似简单,实则隐藏着许多沟沟坎坎,稍不注意就会导致试验结果偏离科学轨道。那么今天,我们就为大家一一细数那些年我们在A/B测试中踩过的坑。 PS,文中包含大量真实案例,…- 4
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浅谈AB测试里常见的辛普森悖论
优秀的增长黑客,不会去投机取巧“制造数据”,而是认真思考和试验,用科学可信的数据来指导自己和企业的决策,通过无数次失败的和成功的AB测试试验,总结经验教训,变身能力超强的超级英雄。 辛普森悖论(Simpson’s Paradox)是英国统计学家E.H.辛普森(E.H.Simpson)于1951年提出的悖论,即在某个条件下的两组数据,分别讨论时都会满足某种性质,可是一旦合并考虑,却可能导致相反的结论…- 20
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