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      3步打造完美A/B實驗版本,讓增長效果翻倍!

      你是否有過當實驗版本上線后,卻發現有些實驗細節還沒想清楚?怎樣的實驗版本設計才能避免此類問題呢?本文將為你揭秘那些成功實驗版本背后的3個簡單步驟。

      實驗版本設計要點

      在這一部分要回答的問題是實驗所做的改動在哪里?設計幾個版本,它們之間的區別是什么?以及這些流量在版本之間是如何分配的。

      1.明確實驗改動的位置

      設計實驗版本的第一步,是要明確實驗所做的改動在哪里。這一點比較簡單,例如你的改動可能在APP的主頁、營銷落地頁的按鈕,或者是整個新用戶注冊流程等。明確改動位置后,工程師和設計師就知道去哪里做開發和設計了。

      2.確定實驗版本數量和區別

      第二步是針對改動位置,考慮設計幾個版本,以及版本之間有什么區別。這里有幾個要點:

      (1) 新版本數量取決于實驗假設數量新版本的數量其實取決于針對改動點,你有幾個實驗假設。假設數量多,可能就要設計多個新版本;假設只有一個,那就只需設計一個新版本。

      (2) 選擇高質量實驗假設,避免隨意改動我們要注意的是,不要隨意想當然地改動。所有的實驗假設和版本設計,都要選擇那些高質量、有依據的,這樣才能提高實驗成功率,避免浪費開發設計資源。

      (3) 區分優化實驗和探索實驗

      a.優化實驗:每個版本只改變單一變量

      舉例來說,如果你要優化一個落地頁,想看每個元素如何改動效果最好,那你可以試試不同顏色的按鈕、不同文案、不同圖片,每個版本只改變一個變量如顏色、文案或圖片。這樣可以明確判斷每個改動的影響。等確認了哪些改動有效,最終版本再把它們合并起來。

      b.探索實驗:可同時改變多個變量或設計全新版本

      另一類是探索性實驗,你可以在一個版本中同時改變多個變量,或者設計一個全新的版本。常見于兩種情況:要么是之前已經做了很多局部優化實驗,洞察積累多了,想要突破局部最大化的瓶頸;要么是現有版本表現太差,與其慢慢優化,不如推倒重來,設計一個理想版本。此類實驗允許大刀闊斧地改動。

      (4) 版本數量越多,所需總樣本量越大

      需要強調的是,版本數量越多,實驗所需的總樣本數就越大。如果你的用戶量不夠大,建議不要設置太多的版本。

      3.若分流不均勻,實驗結論可信性降低

      在明確了幾個實驗版本之后,下一個問題是如何在這些版本之間分配用戶流量。我們還是以一個紅藍按鈕的例子來說明。假設在一個實驗中,50%的用戶看到藍色版本,另外50%看到紅色版本。我們的實驗假設是,紅色按鈕更醒目,所以點擊率會更高。如果實驗觀測到,紅色版本的點擊率比藍色高出50%,據此我們得出結論:紅色版本比藍色版本更好。但事實真的如此嗎?舉一個極端例子,如果分到紅色組的用戶全是紅綠色盲,你還能得出這個結論嗎?顯然不能。

      這說明了,AB實驗中的樣本分流是否均勻,會極大影響實驗結論的可信性。如果樣本分流做得不好,實驗結果可能根本沒有參考價值。

      樣本科學分流的重要性

      1.分流均勻可消除外在因素影響,確保實驗組和對照組的可比性

      樣本分流之所以要做到均勻,就是要消除一切外在因素的影響,確保對照組和實驗組之間唯一的區別就是實驗改動點,其他條件都一致。這樣才能放心地將最終指標的差異歸因于實驗改動,而非其他隨機因素。舉個例子,復聯中的滅霸要隨機消滅一半人口。這里的”隨機”很關鍵,如果消滅的方式有選擇性,比如留下的都是實力較弱的超級英雄,那他們最后輸給滅霸,并不能說明這些英雄真的不如滅霸。因為消滅過程不是隨機的,不符合分流均勻的要求。

      2.樣本科學分流需達到四個標準

      • (1) 均勻性分流人群各維度分配比例均勻
      • (2) 唯一性同一用戶始終保持在原實驗分組
      • (3) 定向性針對特定用戶類型設定實驗受眾分層分流
      • (4) 可重復性不同實驗之間的分流不沖突

      3.科學分流需從技術層面保證,以支持AB測試結果的可信性

      (1) 使用第三方AB測試工具可簡化樣本分流過程

      第三方AB測試工具可以很方便地完成樣本分流。以吆喝科技產品為例,可以在后臺設置有多少流量進入實驗,如果有多個實驗同時進行,還能設置不同實驗之間的流量分配。然后再進一步設置實驗內部的分組,如50%進入對照組,50%進入實驗組。第三方工具可以保證分流的均勻性和唯一性。

      (2) 自建AB測試系統需關注分流系統的建設

      如果要自建AB測試系統,分流系統是需要重點關注的。

      這里分享一個電商公司自建分流系統的案例,他們大概花了一個月時間搭建了基本的分流架構:增長 or 運營團隊提交分流需求 → 工程師后端進行用戶分流,前端APP和小程序埋點不同實驗版本 → 后端控制前端執行相應實驗版本,收集數據 → 分析師手動進行統計分析。

      綜上所述,明確改動點,創造高質量假設,并科學分配流量,是設計實驗版本的根本。

      實驗設計步驟(系列文章小結)

      1.選擇實驗指標

      選擇指標時,除了核心指標,還要考慮輔助指標和反向指標,以全面評估實驗效果。

      2.確定實驗受眾

      需要考慮:受眾范圍、樣本量和實驗時長評估。

      (1) 統計顯著性與所需樣本量的關系實驗需要的樣本量,與原版本轉化率、新版本預期提升幅度、統計顯著性要求都有關系。

      (2) 樣本量過大時的實驗設計調整方法如果評估發現所需樣本量過大,可以考慮加大改動幅度、減少版本數量等方式,對實驗設計進行調整。

      3. 設計實驗版本需明確改動位置、版本數量和類型。

      (1) 實驗假設數量決定版本數量

      在設計實驗版本的時候,要考慮有幾個高質量的實驗假設,那就設計幾個實驗版本。

      (2) 優化實驗與探索實驗的版本設計區別

      同時我們也要考慮我們這個實驗是一個優化實驗還是一個探索實驗。優化實驗建議去做單變量的測試,而探索實驗可以做一個全新的設計。

      4. 進行流量分配

      科學分流是獲得可信實驗結果的關鍵。流量分配必須嚴格執行科學分流,不管是用第三方工具還是自建分流系統,這是獲得可靠實驗數據和結論的基礎。

      5. 實驗開發上線總結優化

      最后,在實驗版本開發上線后,我們就可以收集數據,得出實驗結果,總結實驗心得,并規劃后續優化計劃,從而完成一次完整的AB實驗。

      最后總結一下,實驗設計的藝術在于精確識別改動點、構建可靠實驗假設、執行科學流量分配。通過本文的學習,希望你可以更系統、科學地進行實驗,從而更精準地優化運營策略,提升運營效果。

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