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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代【干貨】AB test 在業(yè)務(wù)中的落地應(yīng)用
【干貨】AB test 在業(yè)務(wù)中的落地應(yīng)用
2025-03-21
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ABtest做的好，產(chǎn)品優(yōu)化效果差不了！可見(jiàn)ABtest在評(píng)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(shí)際場(chǎng)景，給大家整理一套詳細(xì)的應(yīng)用流程。

一、ABtest是啥？

AB測(cè)試是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在流量紅利消退背景下實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的核心工具。并且AB測(cè)試進(jìn)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(xiàng)；現(xiàn)在SQL成為基礎(chǔ)，AB測(cè)試進(jìn)階為關(guān)鍵能力。

AB測(cè)試借鑒醫(yī)學(xué)雙盲實(shí)驗(yàn)原理，通過(guò)構(gòu)建實(shí)驗(yàn)組/對(duì)照組、隨機(jī)分配同質(zhì)化用戶、保證樣本規(guī)模三大條件，驗(yàn)證產(chǎn)品改版的實(shí)際效果。在增量轉(zhuǎn)存量的競(jìng)爭(zhēng)格局中，巨型APP占據(jù)用戶主要時(shí)長(zhǎng)，新功能上線需通過(guò)分流測(cè)試精準(zhǔn)捕捉用戶偏好，避免主觀認(rèn)知偏差。

該方法通過(guò)統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證功能改版對(duì)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(yàn)、提升存量?jī)r(jià)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(zhǎng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精耕時(shí)代。

二、ABtest的局限性

基于ABtest的核心原理，AB測(cè)試也不是萬(wàn)能的。核心在于是否有條件開(kāi)展實(shí)驗(yàn)搜集數(shù)據(jù)。

AB測(cè)試適用場(chǎng)景

1、產(chǎn)品迭代

主要是界面、功能、流程優(yōu)化，可在原基礎(chǔ)上分流量驗(yàn)證效果。不確定新設(shè)計(jì)好不好？讓一半用戶用老版本，一半用新版，看哪個(gè)版本用戶更喜歡、轉(zhuǎn)化更高。

2、算法優(yōu)化

通過(guò)分流對(duì)比算法模型效果。工程師開(kāi)發(fā)了兩種算法，同步上線對(duì)比：A組用舊算法，B組用新算法，看哪個(gè)能讓用戶刷得更久、點(diǎn)得更多。

3、營(yíng)銷(xiāo)策略

搞營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)時(shí)，比如雙11促銷(xiāo)，不同廣告文案哪個(gè)吸引人？早中晚哪個(gè)時(shí)段發(fā)短信效果好？針對(duì)白領(lǐng)還是學(xué)生推廣更有效？分人群測(cè)試立馬見(jiàn)分曉。

AB測(cè)試不適用場(chǎng)景

變量不可控（如跨APP聯(lián)動(dòng)策略，外部干擾因素過(guò)多）。樣本量不足，比如統(tǒng)計(jì)結(jié)果易失準(zhǔn)，需基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。全量投放的場(chǎng)景，如發(fā)布會(huì)、全局換LOGO等無(wú)法分割用戶場(chǎng)景。

三、AB測(cè)試的實(shí)現(xiàn)

AB測(cè)試的基本流程我們可以總結(jié)為以下一張圖：

細(xì)化下來(lái)的流程梳理：

1、明確目標(biāo)與假設(shè)

  • 業(yè)務(wù)問(wèn)題：確定要優(yōu)化的核心指標(biāo)，比如轉(zhuǎn)化率、留存率、收入等。
  • 假設(shè)構(gòu)建：提出可驗(yàn)證的假設(shè)，例如：“調(diào)整按鈕顏色可提升點(diǎn)擊率”等
  • 關(guān)鍵指標(biāo)：選定核心指標(biāo)，如點(diǎn)擊率、訂單完成率，輔助指標(biāo)如用戶停留時(shí)長(zhǎng)等。 核心指標(biāo)用來(lái)度量我們這次實(shí)驗(yàn)的效果，以及計(jì)算相應(yīng)的樣本量。輔助指標(biāo)則用來(lái)度量，該實(shí)驗(yàn)對(duì)其他數(shù)據(jù)的影響。

2、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

  • 變量定義：確定實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的差異（如UI改動(dòng)、算法策略）。
  • 樣本量計(jì)算：基于統(tǒng)計(jì)功效（Power）、顯著性水平（α）、預(yù)期效果（Effect Size）計(jì)算所需樣本量。
  • 分組策略：通過(guò)分層抽樣保證用戶的抽樣無(wú)偏。
  • 實(shí)驗(yàn)周期：覆蓋用戶行為周期（如工作日+周末），避免短期波動(dòng)影響。

3、實(shí)施與監(jiān)控

  • 流量分配：按比例分配用戶至實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組。
  • 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)：確保關(guān)鍵行為（如按鈕點(diǎn)擊、訂單提交）被準(zhǔn)確記錄。
  • 異常監(jiān)控：實(shí)時(shí)監(jiān)控指標(biāo)異常（如系統(tǒng)崩潰導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失）。

4、數(shù)據(jù)分析與決策

  • 指標(biāo)對(duì)比：計(jì)算核心指標(biāo)的提升幅度及置信區(qū)間。
  • 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：使用T檢驗(yàn)、Z檢驗(yàn)或貝葉斯方法判斷顯著性。
  • 結(jié)果解讀：排除干擾因素（如節(jié)假日影響），綜合業(yè)務(wù)價(jià)值判斷是否全量。
    • 若效果顯著，全量上線并持續(xù)監(jiān)控長(zhǎng)期影響。
    • 若結(jié)果不顯著，分析原因（樣本不足、假設(shè)錯(cuò)誤）并迭代新實(shí)驗(yàn)。

四、案例應(yīng)用

我們以與大家生活相關(guān)的打車(chē)場(chǎng)景為例，看看出行平臺(tái)如何運(yùn)用ABtest來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)。

1、明確目標(biāo)與假設(shè)

  • 業(yè)務(wù)問(wèn)題：比如產(chǎn)品經(jīng)理通過(guò)調(diào)整優(yōu)惠券發(fā)放策略（如優(yōu)惠券面額、發(fā)放規(guī)則或補(bǔ)貼力度變化）來(lái)提升每日GMV。
  • 假設(shè)構(gòu)建：提出可驗(yàn)證的假設(shè)（例如：“通過(guò)調(diào)整優(yōu)惠券發(fā)放策略，GMV沒(méi)有提升”）。
  • 關(guān)鍵指標(biāo)：選定核心指標(biāo)（GMV）和輔助指標(biāo)（訂單完成率、優(yōu)惠券使用量、訂單數(shù)量等）。

2、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

  • 變量定義：確定實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的差異（優(yōu)惠券發(fā)放策略差異）。
  • 樣本量計(jì)算：基于統(tǒng)計(jì)功效（Power）、顯著性水平（α）、預(yù)期效果（Effect Size）計(jì)算所需樣本量。
  • 分組策略：通過(guò)分層抽樣保證用戶的抽樣無(wú)偏。
  • 實(shí)驗(yàn)周期：覆蓋用戶行為周期（如工作日+周末），避免短期波動(dòng)影響，實(shí)驗(yàn)周期一個(gè)月。

3、實(shí)施與監(jiān)控

  • 流量分配：按比例分配用戶至實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組。
  • 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)：確保關(guān)鍵行為被準(zhǔn)確記錄。
  • 異常監(jiān)控：實(shí)時(shí)監(jiān)控指標(biāo)異常（如系統(tǒng)崩潰導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失）。

4、數(shù)據(jù)分析與決策

  • 指標(biāo)對(duì)比：計(jì)算核心指標(biāo)的提升幅度及置信區(qū)間。有時(shí)候要求不嚴(yán)格可以通過(guò)可視化來(lái)查看是否存在差異，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑掃€需進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：使用T檢驗(yàn)、Z檢驗(yàn)或貝葉斯方法判斷顯著性。

由于樣本個(gè)數(shù)為29(少于30)個(gè)，是小樣本，差值服從t分布。滿足配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的條件**
- H0原假設(shè): 實(shí)驗(yàn)組daily requests與控制組不存在差異
- H1備擇假設(shè): 實(shí)驗(yàn)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(yàn)的t值={t:.3f} p值={p_twotail:.5f}')
假設(shè)檢驗(yàn)的t值=-1.472 p值=0.15227

- p>0.05，說(shuō)明在95%顯著水平下，t在統(tǒng)計(jì)上不顯著的，也就是接受原假設(shè)。
  • 結(jié)果解讀：排除干擾因素，比如節(jié)假日影響，綜合業(yè)務(wù)價(jià)值判斷是否全量。實(shí)驗(yàn)組daily requests與控制組不存在差異,查找原因并迭代新實(shí)驗(yàn)。

避坑寶典

1、AB測(cè)試一定要從小流量逐漸放大

如果上線一個(gè)功能，直接流量開(kāi)到50%去做測(cè)試，那么如果數(shù)據(jù)效果不好，或者功能意外出現(xiàn)bug，對(duì)線上用戶將會(huì)造成極大的影響。所以，建議一開(kāi)始從最小樣本量開(kāi)始實(shí)驗(yàn)，然后再逐漸擴(kuò)大用戶群體及實(shí)驗(yàn)樣本量。

2、一定要在同一時(shí)間維度下做實(shí)驗(yàn)

舉例：如果某一個(gè)app，周一到周五對(duì)A做了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，周六周日對(duì)用戶群B做了同一個(gè)實(shí)驗(yàn)，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?cè)趯?shí)驗(yàn)時(shí)，一定要排除掉季節(jié)等因素。

3、如果多個(gè)實(shí)驗(yàn)同時(shí)進(jìn)行，一定要對(duì)用戶分層+分組

比如，在推薦算法修改的一個(gè)實(shí)驗(yàn)中，我們還上線了一個(gè)優(yōu)惠券發(fā)放策略優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)，那么我們需要將用戶劃分為4個(gè)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?yàn)橹挥羞@樣，我們才能同時(shí)進(jìn)行的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的參與改動(dòng)的元素，做數(shù)據(jù)上的評(píng)估。

推薦學(xué)習(xí)書(shū)籍

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