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AppAdhoc A/B Testing使用文档

2021-04-13 19:56:02   0  举报

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AI智能生成

Appadhoc

ABTest

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大纲/内容

A/B测试的本质是分离式组间试验，也叫对照试验，在科研领域中已被广泛应用（它是药物测试的最高标准）

三大特性

先验性

A/B测试其实是一种“先验”的试验体系，属于预测型结论

先将版本发布，再通过数据验证效果

A/B 测试却是通过科学的试验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的试验结论

并行性

A/B测试是将两个或以上的方案同时在线试验，这样做的好处在于保证了每个版本所处环境的一致性，便于更加科学客观地对比优劣

科学性

流量分配的科学性

A/B 测试的正确做法，是将相似特征的用户均匀的分配到试验组中，确保每个组别的用户特征的相似性，从而避免出现数据偏差，使得试验的结果更有代表性

使用误区

误区一：轮流展现不同版本

误区二：选择不同应用市场投放（随机选取用户测试）

误区三：让用户自主选择版本

误区四：对试验结果的认知和分析过浅

A/B 测试可以用在哪里

优化内容

产品UI

文案内容

页面布局

产品功能

推荐算法

应用场景

广告着陆页

Web/H5 页面

APP用户体验

媒体广告投放与管理<br>

灰度发布

数据决策

1、优化指标的选取

常见优化指标

访问人数

按钮点击次数

转化率

支付成功率

2、分析数据，调整试验

错误检查

置信区间的解读

统计显著和效果显著

解读非统计显著

统计功效的计算和解读

非统计显著时的统计功效

统计显著时的统计功效

3、根据结果，选出最优版本

A/B 测试的统计学原理

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