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作者:@Sven
BAT數(shù)據(jù)打雜專家,做過用戶增長,目前負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)全鏈路。
從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今,人口紅利逐漸消失殆盡。截至2020年底,中國的互聯(lián)網(wǎng)用戶已經(jīng)高達10億人,已經(jīng)在中國人口中占了很高的比例。每個賽道都出現(xiàn)了細分和垂類。產(chǎn)品也在不斷下沉,不斷的觸達四五線的用戶。人群也在不斷的被細分,新增用戶,活躍用戶,沉默回流用戶。這些,都是精細化的一個提現(xiàn)。
精細化的目標(biāo),是為了增長;而想要更好的增長,就需要更好的服務(wù)好用戶;服務(wù)好用戶,就要做相應(yīng)的適配不同用戶需求的產(chǎn)品和下發(fā)不同的運營策略;而如何更好的量化產(chǎn)品迭代用戶是否喜愛,運營策略是否有效,都需要一個比較科學(xué)的方式。這些就會運用到AB測試。為了在眾多功能及策略的迭代過程中,通過數(shù)學(xué)的方法,告知業(yè)務(wù)方這些迭代是好是壞,繼續(xù)發(fā)展的方向是什么。
AB測試本身是起源于醫(yī)學(xué)。當(dāng)一個藥劑被研發(fā)后,醫(yī)學(xué)工作人員需要確認(rèn)其效果是否真的有效。就會需要實驗組和對照組的人群來“試藥”,通過“試藥”后的結(jié)果,評估藥劑的效果。
具體做法就是一群同質(zhì)化的用戶被隨機分組成兩組。在不知到是否是藥劑的情況下,拿到測試用藥和安慰劑。經(jīng)過一段時間的實驗后和觀測,比較兩組病人的一些實驗數(shù)據(jù)是否具有顯著的差異,從而決定測試用藥是否有效。這就是醫(yī)學(xué)的“雙盲實驗”。
同理,在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),也是這么用的。
業(yè)務(wù)把將web或者app界面或者流程,拆分為多個版本。然后將流量分層(或者分流),不同的人群使用的某個功能或者觸發(fā)的策略不同。但是這里的人群一定要滿足同質(zhì)化的特性。所以無論分層還是分流,我們都需要將用戶隨機分配,且同一用戶不能處在兩個組內(nèi)。
實驗前期,我們需要對整體實驗進行規(guī)劃計算(比如在最小可觀測變化下,計算最小樣本量,通過最小樣本量,計算實驗周期等),而在實驗流量達到統(tǒng)計最小樣本量后,收集相關(guān)的數(shù)據(jù),通過數(shù)學(xué)檢驗的方法得到數(shù)據(jù)結(jié)論,再結(jié)合業(yè)務(wù)評估,該實驗是否有顯著差異,決定該次功能/策略迭代,是否要擴量。
總結(jié)下來,AB測試就是運用數(shù)學(xué)的方式,結(jié)合業(yè)務(wù)評估目標(biāo),通過流量分割的實驗方式,評估業(yè)務(wù)迭代是否有效果的方法。
這種做法不推薦,除了一些會有交叉影響的策略(比如優(yōu)惠券的發(fā)放)。
因為一個產(chǎn)品的流量有限,如果我們直接切割了一部分流量去做某一個實驗,那如果實驗非常多呢?
且這種切分方式,一旦實驗量增多,樣本量就會減少,實驗周期就會增加。而在整個互聯(lián)網(wǎng)都快速迭代,瘋狂加班的同時,做一個實驗要一個月甚至更久,可能領(lǐng)導(dǎo)就會不樂意了吧。
這種方法是將用戶同時處于多個式樣中,即縱向是實驗,橫向是實驗分桶。每一次都將用戶重新隨機打散。當(dāng)我們的實驗和實驗之間不會相互影響,推薦使用分層的流量切分方案。因為這種方法可以使得每次實驗都是全流量實驗,大大縮小了我們的實驗周期。
最小樣本量計算,是為了計算實驗周期。想知道在預(yù)期條件下,我們需要多少樣本,才能觀測出我們能接受的最小可觀測波動。這里的底層原理可以看一下統(tǒng)計學(xué),樣本量計算都是根據(jù)統(tǒng)計學(xué)中的提升比例和置信比例計算得到。網(wǎng)上有大量的樣本量計算器。附網(wǎng)址:https://www.eyeofcloud.com/124.html。
先對實驗結(jié)論提出一個假設(shè),然后利用實驗后的結(jié)果數(shù)據(jù),判斷該假設(shè)是否成立。假設(shè)檢驗中還需要了解如何設(shè)立假設(shè)和如何檢驗。
原假設(shè)H0:實驗中想反對的假設(shè)。一般來說說,就是實驗沒有效果。
備擇假設(shè)H1:實驗中想支持的假設(shè)。一般來說,是指實驗有效果。
P值:P值即概率,反映某一事件發(fā)生的可能性大小。統(tǒng)計學(xué)上,5%是一個小概率事件,所以,實驗結(jié)果一般以P<0.05 認(rèn)為有統(tǒng)計學(xué)差異。
分布檢驗:一般大于等于1.96就有差異
Z檢驗:Z檢驗常用于總體正態(tài)分布、方差已知或獨立大樣本的平均數(shù)的顯著性和差異的顯著性檢驗。通常來說,指標(biāo)是概率型指標(biāo),可以用Z檢驗。
T檢驗:t檢驗常用于總體正態(tài)分布、總體方差未知或獨立小樣本平均數(shù)的顯著性檢驗、平均數(shù)差異顯著性檢驗。通常來說,指標(biāo)是均值類指標(biāo),可以用T檢驗
置信區(qū)間是對一個樣本的總體參數(shù)進行區(qū)間估計的樣本均值范圍。它展現(xiàn)了這個均值范圍包含總體參數(shù)的概率,這個概率稱為置信水平。通常來說,同正或者同負(fù),能判斷此次效果是否顯著。而置信區(qū)間中的置信水平代表了估計的可靠度,一般來說使用95%的置信水平進行區(qū)間估計。
我們先來看看整體AB測試的流程:
實驗開始前,要先考量該實驗的目的,并將該目的映射到具體的可算指標(biāo)上。根據(jù)這個指標(biāo),我們需要計算對應(yīng)的最小樣本量。再結(jié)合相應(yīng)的流量分桶數(shù)據(jù),計算相應(yīng)的實驗周期。
對于用戶,必須保證一個用戶僅處于一個分桶。對于策略,我們需要校驗策略是否生生效,校驗流量比例是否符合預(yù)期。如果有問題還需要及時修改。
再實驗未完成前,不建議對數(shù)據(jù)進行有效性檢驗,多次校驗導(dǎo)致錯誤概率上漲。
在實驗完成后,我們再來收集數(shù)據(jù),校驗相關(guān)的顯著性。且不止要看數(shù)據(jù)顯著性,還要確認(rèn)業(yè)務(wù)顯著性。再來決定,當(dāng)前實驗策略是否要全量上線。
最后,我們還需要沉淀復(fù)盤此次實驗的過程中的問題和做的好的地方,為下次實驗積累經(jīng)驗,也為我們后期(如果要)搭建AB測試平臺沉淀相關(guān)的方法論。
社交產(chǎn)品或者有C有B的產(chǎn)品,都需要注意網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。因為用戶是相互聯(lián)系的,會相互影響,我們這里可以將用戶以城市為單位進行實驗。比如上海實行策略A,北京實行策略B,避免兩端互相影響。
當(dāng)我們初期上線一個功能時,會有用戶比較好奇該功能,從而使得該功能的數(shù)據(jù)較號。但是可能只是用戶比較好奇而已。比如我們將之前的一個弱提示按鈕改成了強提示按鈕,數(shù)據(jù)肯定會漲。這種時候,可以僅查看NU用戶,因為NU不受歷史包袱的影響。
保證同一時間周期內(nèi)觀測實驗結(jié)果。
保證樣本同質(zhì)化,不要出現(xiàn)分流不均勻的問題。
做AB測試時,盡量設(shè)定一個實驗生效期,這個周期一般是用戶的一個活躍間隔期,保證整體用戶都被策略觸達。
-END-
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2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標(biāo)題,內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度,對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號,或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富,本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的,將不斷完善本公約。
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