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为什么互联网巨头如此热衷于A/B测试？
A/B测试作为一种科学的实验手段，能够帮助企业在多种方案中寻求最优解，以最小的风险前置性地验证策略效果，为企业规避风险 一、A/B测试前身：历史悠久的对照实验 今天互联网巨头热衷的A/B测试，其实源于学术层面的“随机对照试验”，作为一种方法论，这种对照试验有着悠久的历史： 1747 年，为了治疗坏血病，皇家海军的外科医生James Lind 设计了一项实验。他测试了苹果醋、大麦水、橘子等六种不同药…- 577
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A/B测试是什么？AB测试的步骤
什么是A/B测试？A/B测试在手，用户好评我有。A/B测试有时称为拆分测试（Split Testing），就是比较两个版本的网页，以查看哪个更好。在同一时间向类似的访客显示一个页面的两个版本（A和B），转换率高的版本获胜！ 名词解释 A/B测试是什么呢？团队内部经常会有针对细节上的意见不一致的情况，你觉得你的想法好，我觉得我的想法好，那与其大家吵来吵去，还不如把每个人的想法拿出来快速验证一下，看看…- 1.8k
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越过18个让数据变成谎言的陷阱！
数据在改变着当下的世界，但同时它也蕴藏着巨大的陷阱。在数据还叫统计数字的年代，马克·吐温有句名言：“统计数字经常欺骗我，特别是我自己整理它们时。针对这一情况，有种说法十分准确：‘世界上有三种谎言：谎言、该死的谎言、统计数字。”本文作者为我们总结了18个会让数据变成谎言的陷阱，希望看后对你有所帮助。 生活中，我们已经听过太多实现数据掘金，赚取巨大回报的故事了。但实际工作中，我们自己处理数据时，它却很…- 5.7k
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AB测试系统：助力业务精准迭代的核武器
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。上篇文章《AB测试系统的基础知识、使用场景》分享了很多关于AB测试的基础内容。关于将AB测试进行产品化、形成AB测试系统，行业的发展情况如何？是否有成熟的案例？今天和大家分享一下。 01、AB测试系统简介 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。自2000年谷歌将这一方法应用在互联网产品以来…- 7.5k
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用户增长体系（一）：在日常运营中如何用好A/B测试？
2008年，奥巴马在竞选中胜出，出任美国第44任总统，这与他的竞选宣传团队不无关系。 例如，奥巴马的竞选募捐网站，团队共制作了16种不同的组合方案，每个方案都获得一定比例的流量，观察一段时间后，从中选择转化率最高的方案。 这种测试方式就是A/B测试，最终将网站注册转化率提升了40.6%！ 各位运营伙伴对于A/B测试一定不陌生。当我们从数据中发现了一定的问题，但是也不敢确定想出来的办法一定能解这个问…- 7.8k
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互联网大公司都在用的A/B测试到底是什么？
在我们以前的文章中曾介绍过A/B测试为微软公司的搜索引擎Bing在短短几小时内实现了12%收入的提升。仅仅只是改变了用户看到的广告展示方式，就几乎成为了Bing历史上最厉害的一笔赚钱主意。就这样，A/B测试（在Media Advertising行业中又被称为Media Test & Learn）在广告行业中受到了更多重视。 A/B测试这一基于假设检验的实验方法其实在各行各业的公司里都在被广…- 5.4k
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如何推进多方合作的A/B测试项目？
在多方合作的项目中，我们需要规划项目的合理落地方案，并在执行过程中和各方有效沟通。结合近期羚珑商家合作测试项目的实践经历，聊聊我在项目中的心得体会。 项目背景： 我们想了解京东首焦banner中，设计因素对点击效果的影响情况。做这件事最大的限制在于投放数据会受多种因素影响，不仅是一个设计因素的选择，还有比如人群、出价、品牌、类目等因素的不同，都能影响到最终的投放结果。因此，从总体样本中取样进行分析…- 6.1k
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大厂是如何做A/B测试实验，这里有一套完整的方法论
A/B 测试其实可以看成一种实验，将一个页面的两个或多个不同版本随机呈现给目标用户，通过对用户行为的统计分析来确定哪个版本更利于目标转换。本文主要从三个部分聊聊大厂是如何做AB实验的。 一、什么是AB测试？ 在通过定性、定量分析，明确了某个方向的增长策略后，我们需要开始做一些实实在在的动作来驱动增长。而增长实验，就是一种非常重要的驱动增长的方式。它的作用是验证产品、运营动作和增长数据之间的因果性，…- 447
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产品做A/B测试必须考虑这些事
本篇文章主要介绍在进行AB测试时，需要考虑的点及一些小的细节介绍，并通过一个案例进行结合体验。 问题：产品为什么要做A/B测试？ 原因：因为实践是检验真理的唯一标准。A/B测试是一个科学的统计方法，着一统计的诞生，再也不用为了争吵是使用A图片好，还是使用B图片好，好不好按照效果说了算。这样极大的避免了产品经理凭借感觉定方案的情况。 所以本篇文章主要介绍在进行AB测试时需要考虑的点及一些小的细节介绍…- 8.5k
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产品设计必不可少的A/B测试
A/B测试在产品优化中的应用方法是：在产品正式迭代发版之前，为同一个目标制定两个（或以上）方案，将用户流量对应分成几组，在保证每组用户特征相同的前提下，让用户分别看到不同的方案设计，根据几组用户的真实数据反馈，科学的帮助产品进行决策。 是什么 生物学以及其他学科中，总是会出现「控制变量法」来验证某种假设。通常有一组对照组、一组试验组，比如： 证明：酶在加热到一定温度后会失活。 第一次向反应体系中加…- 8.8k
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设计复盘：从 0 到 1 设计 A/B测试系统
写本文的主要目的在于希望能将理论和实际产品设计结合得更加紧密，帮助大家抓住设计的重点，对于比较深入的统计学原理不会过多涉及，仅用于辅助理解系统，如有深入学习兴趣的读者可自行研究。 不知不觉拖更了好久，后台被催更了好几次，前阵子比较忙，在给某四大银做一个私有化的系统，再次实践后又对相关系统有了新的认知，趁着热乎这期就先来讲讲 A/B测试系统吧。 虽然目前已顺利上线投产，但回想当初实在找了很多资料，包…- 6.1k
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产品经理必知的A/B测试事儿
2020年第一个季度即将过去，这段时间发生了国内外发生了堪称魔幻的事情，例如科比去世、蝗灾、新冠、美股接连熔断。外界的变化，也对很多人的命运有深远影响，甚至有声音喊出“2020年是否可以重启”。身处这个世界显然不是游戏，可以随意重启，并且即便能够重启，也不一定保证境况会更好。 作为产品从业者日常工作中，却可以通过数字化的手段，将不同的方案落地对比，如果方案不好，直接扔掉恢复原方案，及时止损。这种神…- 6k
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利用A/B测试结果真的靠谱吗？
我们谈到了如何用AB测试评估活动的效果，但是AB测试中隐藏着大大小小的坑，比如：样本的数量就会严重影响到实验结果。那么，我们又该如何评估AB测试的结果是否可靠呢？ 知识点1：抽样分布 在回顾知识点的时候，大家不要慌张，让我们循序渐进，用讲人话的方式来重新认识课本上这些晦涩难懂的公式定理。 在讲抽样分布之前，我们先来复习一下，什么是随机抽样。 通俗一点来讲，比如：要统计北京180cm以上的人口占比，…- 7k
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