如何避免 A/B 测试那些坑

作者/分享人:沈国阳
向 Ta 提问
沈国阳,本硕毕业于清华大学自动化系,先后就职于微软亚洲研究院,NEC中国研究院,百度,美团点评等公司,从事机器学习、推荐系统及算法、广告系统及算法的研发工作。 2018年3月份加入吆喝科技作为技术合伙人和CTO,致力于传播试验驱动创新增长的思想,提升中国企业的数据决策能力。 北京吆喝科技有限公司,成立于2014年10月,是国内领先的A/B测试云服务提供商。团队成员来自于Google、Microsoft、百度、腾讯等优秀互联网企业,目前已获得多家国际顶级投资机构的融资。 作为试验驱动优化的开拓者,我们相信,科学地创新将会带来美好的未来。我们致力于为企业提供科学高效的互联网试验平台,连接数据与决策,让创新推动业务持续增长。 我们的A/B测试平台目前服务了1000+客户,平台上创建试验数量超过1万个,为广大企业的业务增长提供了强大的动力。

你以为 A/B 测试只是简单的两个版本比大小么?假设检验、辛普森悖论、幸存者偏差、多臂老虎机问题,这些看起来眼花缭乱的名词,是否感觉似曾相识又不甚理解?如果是这样,说明你离搞懂 A/B 测试并让其为你的业务迭代保驾护航已经很近了,但是还需要更进一步才能真正吃透并且落地。

随着流量红利的逐渐消失,越来越多的公司开始重视数据驱动、试验驱动的精细化运营思想,并积极进行实践。有些公司在考虑采购第三方试验平台,有些公司考虑自建试验平台。我们和这样的公司都有深入的接触,发现很多公司对试验平台应该是什么样的,有什么样的坑,以及怎么避免才坑没有完整清晰的认识。

为此,我们发起这个 Chat 活动。在这次活动中,将会用最简单易懂的语言说清楚,关于 A/B 测试“从入门到放弃”你所需要了解的一切,希望可以提高大家对于 A/B 测试的认识水平,更好服务各个企业的精细化运营。具体内容主要有以下四个部分:

具体内容主要有以下四个部分:

  • 什么是 A/B 测试?
  • 怎么做 A/B 测试?
  • A/B 测试中容易遇到哪些坑,如何避免?
  • 如何搭建科学高效易用的 A/B 测试平台?
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交流日期
     
08月20日
09月03日
09月11日 20:30
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流形
一次试验,可能会影响同时进行的其他试验,请问怎么处理
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