
ABtest做的好,產(chǎn)品優(yōu)化效果差不了!可見ABtest在評估優(yōu)化策略的效果方面地位還是很高的,那么如何在業(yè)務(wù)中應(yīng)用ABtest? 結(jié)合企業(yè)實際場景,給大家整理一套詳細(xì)的應(yīng)用流程。
AB測試是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在流量紅利消退背景下實現(xiàn)精細(xì)化運營的核心工具。并且AB測試進階為數(shù)據(jù)分析人員關(guān)鍵技能,以前Excel為主力,SQL為加分項;現(xiàn)在SQL成為基礎(chǔ),AB測試進階為關(guān)鍵能力。
AB測試借鑒醫(yī)學(xué)雙盲實驗原理,通過構(gòu)建實驗組/對照組、隨機分配同質(zhì)化用戶、保證樣本規(guī)模三大條件,驗證產(chǎn)品改版的實際效果。在增量轉(zhuǎn)存量的競爭格局中,巨型APP占據(jù)用戶主要時長,新功能上線需通過分流測試精準(zhǔn)捕捉用戶偏好,避免主觀認(rèn)知偏差。
該方法通過統(tǒng)計驗證功能改版對用戶滿意度、留存率等核心指標(biāo)的影響,成為企業(yè)優(yōu)化用戶體驗、提升存量價值的關(guān)鍵科學(xué)決策工具,標(biāo)志著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)從粗放增長轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的精耕時代。
基于ABtest的核心原理,AB測試也不是萬能的。核心在于是否有條件開展實驗搜集數(shù)據(jù)。
主要是界面、功能、流程優(yōu)化,可在原基礎(chǔ)上分流量驗證效果。不確定新設(shè)計好不好?讓一半用戶用老版本,一半用新版,看哪個版本用戶更喜歡、轉(zhuǎn)化更高。
通過分流對比算法模型效果。工程師開發(fā)了兩種算法,同步上線對比:A組用舊算法,B組用新算法,看哪個能讓用戶刷得更久、點得更多。
搞營銷活動時,比如雙11促銷,不同廣告文案哪個吸引人?早中晚哪個時段發(fā)短信效果好?針對白領(lǐng)還是學(xué)生推廣更有效?分人群測試立馬見分曉。
變量不可控(如跨APP聯(lián)動策略,外部干擾因素過多)。樣本量不足,比如統(tǒng)計結(jié)果易失準(zhǔn),需基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。全量投放的場景,如發(fā)布會、全局換LOGO等無法分割用戶場景。
AB測試的基本流程我們可以總結(jié)為以下一張圖:
細(xì)化下來的流程梳理:
我們以與大家生活相關(guān)的打車場景為例,看看出行平臺如何運用ABtest來優(yōu)化業(yè)務(wù)。
統(tǒng)計檢驗:使用T檢驗、Z檢驗或貝葉斯方法判斷顯著性。
由于樣本個數(shù)為29(少于30)個,是小樣本,差值服從t分布。滿足配對樣本T檢驗的條件**
- H0原假設(shè): 實驗組daily requests與控制組不存在差異
- H1備擇假設(shè): 實驗組daily requests高于控制組
t,p_twotail = stats.ttest_rel(experiment_group.daily_requests, control_group.daily_requests)
print(f'假設(shè)檢驗的t值={t:.3f} p值={p_twotail:.5f}')
假設(shè)檢驗的t值=-1.472 p值=0.15227
- p>0.05,說明在95%顯著水平下,t在統(tǒng)計上不顯著的,也就是接受原假設(shè)。
如果上線一個功能,直接流量開到50%去做測試,那么如果數(shù)據(jù)效果不好,或者功能意外出現(xiàn)bug,對線上用戶將會造成極大的影響。所以,建議一開始從最小樣本量開始實驗,然后再逐漸擴大用戶群體及實驗樣本量。
舉例:如果某一個app,周一到周五對A做了一個實驗,周六周日對用戶群B做了同一個實驗,結(jié)果周末的效果明顯較差,但是可能本身是由于周期性因素導(dǎo)致的。所以我們在實驗時,一定要排除掉季節(jié)等因素。
比如,在推薦算法修改的一個實驗中,我們還上線了一個優(yōu)惠券發(fā)放策略優(yōu)化的實驗,那么我們需要將用戶劃分為4個組:A、老算法+老策略,B、老算法+新策略,C、新算法+老策略,D、新算法+新策略,因為只有這樣,我們才能同時進行的兩個實驗的參與改動的元素,做數(shù)據(jù)上的評估。
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