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5分鐘講清楚ABtset,詳解數(shù)據(jù)分析必備模型——辛普森悖論!

5分鐘講清楚ABtset,詳解數(shù)據(jù)分析必備模型——辛普森悖論!

發(fā)布日期:2022-03-11 作者:WLT 點擊:

假設你是一個APP的負責人,你的團隊成員在爭吵不休。因為一個頁面的設計修改,你現(xiàn)在面臨一個選擇問題:選擇方案A是否更好?B計劃更好嗎?

今天介紹的分析思維模型:A/B測試模型可以幫助你做出更科學的選擇。


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1.模型介紹

A/B測試是將優(yōu)化前和優(yōu)化后的方案在同一時間段展示給同類用戶,通過數(shù)據(jù)分析判斷是否符合預期的測試方法。

廣告界有一句經(jīng)典的話:

我知道廣告的投入有一半是沒用的,但問題是我不知道是哪一半。

這句話在傳統(tǒng)廣告行業(yè)一直都是成立的。

但隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,人們可以快速獲取大量的用戶行為數(shù)據(jù),從而準確衡量廣告的效果,減少無效廣告的投放。這背后的關鍵技術是A/B測試模型。

互聯(lián)網(wǎng)時代,細節(jié)決定成敗。


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谷歌、臉書、字節(jié)跳動等知名互聯(lián)網(wǎng)公司正在廣泛應用A/B測試。無論是色彩調整、位置擺放還是文案設計,很多細節(jié)都會通過A/B測試來驗證,從而實現(xiàn)產(chǎn)品的不斷優(yōu)化。2.應用示例

A/B測試廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、金融等領域。以APP設計方案的選擇為例:

首先要明確指標是什么,比如轉化率高就代表好。

其次,要合理劃分流量,保證A組和B組的用戶特征基本一致,并且兩者都具有代表性,能夠代表整體用戶特征。

如果整體流量比較大,為了減少測試可能造成的損失,建議在測試初期小范圍嘗試,比如取2%的流量,其中1%的用戶為A組,1%的用戶為b組。


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當流量足夠大時,可以根據(jù)用戶的特征(如年齡、性別等)將用戶劃分為更細致的用戶群。)分別進行A/B測試,盡量排除其他因素的干擾。

然后,通過數(shù)據(jù)分析,比較檢驗結果,并做顯著性檢驗。

可以使用在線AB測試結果分析工具輸入訪問次數(shù)和轉化次數(shù),可以自動計算轉化率和統(tǒng)計顯著值。


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如果測試結果不顯著,可能是由于樣本量不足。建議增加檢驗的比重,以便得到更明確的檢驗結果,從而指導下一步的決策行動。

最后,在大膽假設的基礎上,一定要仔細驗證和考慮灰度發(fā)布是否必要,讓一部分用戶先試用新版本,避免出現(xiàn)辛普森悖論,否則可能造成不良影響。

辛普森悖論(Simpson Paradox)是由英國統(tǒng)計學家辛普森在1951年提出的,即在一定條件下的兩組數(shù)據(jù)分開討論時會滿足一定的性質,但一旦放在一起考慮,就可能得出相反的結論。

比如A組男性1000人,女性200人,轉化率分別為10%和75%。B組有200名男性和1000名女性,轉化率分別為5%和50%。


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如果男女分開,A組的轉化率明顯高于B組,10%高于5%,75%高于50%。

但如果男女合計,A組的轉化率只有20.8%,還不到B組42.5%轉化率的一半。

因此,在A/B測試過程中,需要特別注意組的權重,消除組基數(shù)差異帶來的影響,使測試樣本真實反映總體分布。

因為數(shù)量和質量并不等價,但是,因為數(shù)量更容易衡量,人們總是習慣用數(shù)量來評價好壞,結果卻可能是錯過了重點。

從辛普森悖論中,我們可以得到一點啟示:A做了很多不重要的小事,而B做了幾件非常重要的事,最后A的成就可能遠不如B。

這就是為什么我們要牢記二八法則,用20%的高效時間專注于做能產(chǎn)生80%效果的重要事情。臨終遺言

在應用A/B測試模型時,也要遵循大事優(yōu)先的原則,運用全局思維,優(yōu)先考慮那些對業(yè)務影響較大的測試,而不是不分輕重緩急抓眉毛胡子一把抓。

從小到大經(jīng)歷過各種各樣的考試,我們都有這樣的經(jīng)歷:從0到90,從90到99,從99到100,三者花費的時間是一樣的。分數(shù)越高,難度越大,效率越低。

在計算機軟件開發(fā)領域,有一個“99定律”,也被稱為90-90定律:

前90%的代碼占用了90%的開發(fā)時間,剩下的10%的代碼又占用了90%的開發(fā)時間。

在做A/B測試之前,我們可以花少量的時間快速定位正確的方向,先把細節(jié)放在一邊(必要的話后期再做優(yōu)化也不遲),這樣才能實現(xiàn)快速迭代,形成良性循環(huán),從而獲得更好的結果。



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