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關(guān)于增長AB測試,這5件事你應(yīng)該知道
2020-12-01 14:09:58

增長工作中,AB測試可以說是被奉為圭臬的方法,也是產(chǎn)品/運營同學(xué)們信手拈來的工具。工作對AB測試接觸使用較多,但也有了更多的經(jīng)驗教訓(xùn)以及學(xué)習(xí)思考。

這次分享5個實際使用AB測試中的關(guān)鍵事項,一起來交流避坑。

一、樣本規(guī)模預(yù)估

AB測試中,對照組和實驗組的樣本量越大,實驗時間越長,實驗結(jié)果就更加準(zhǔn)確。

這可以說是常識性的判斷,但是實際上這是由統(tǒng)計顯著性決定的:

統(tǒng)計顯著性是指對照組和實驗組的數(shù)據(jù)差異有多大可能是真實存在的,而不是隨機(jī)誤差導(dǎo)致的。

所以周期更久、樣本量更多的AB測試更有說服力,但是實際工作中,產(chǎn)品或活動的迭代速度快,這就要求AB測試的實驗周期不能過長,所以在AB測試前對樣本規(guī)模進(jìn)行預(yù)估至關(guān)重要。

計算樣本量的方法有些復(fù)雜,對于丟棄高數(shù)、概率論多年的打工人來說,還是建議求助于數(shù)據(jù)分析同學(xué)。推薦一個在線樣本預(yù)估計算器:https://www.eyeofcloud.com/124.html

在這個樣本數(shù)量計算器中,輸入原始版本轉(zhuǎn)化率(已知),再輸入優(yōu)化版本的轉(zhuǎn)化率(預(yù)期),同時設(shè)置統(tǒng)計顯著性水平,一般達(dá)到95%以上即是顯著差異。這樣就可以快速得到一個樣本數(shù)量結(jié)果。

如上圖,如果原始版轉(zhuǎn)化率是10%,優(yōu)化的新版本轉(zhuǎn)化率預(yù)期是12%,在進(jìn)行AB測試時,每組用戶樣本數(shù)據(jù)達(dá)到2900以上時,才能說明這個新版本轉(zhuǎn)化率的是顯著差異,是可信的。

在計算完預(yù)估的樣本數(shù)量之后,還有一個重要工作就是預(yù)估實驗周期。

如果可信的AB測試每組實驗需要2900個樣本量,但是我們的產(chǎn)品每天只有200的日活用戶,分成兩組后每組只有100用戶,則2900/100=29天,意味著AB測試實驗需要29天后才可達(dá)到需要的樣本量。

這個時候就要評估這個周期是否是可接受的,如果周期過長,則說明這個AB測試在現(xiàn)階段進(jìn)行是不合適的。

二、測試結(jié)果分析

樣本規(guī)模預(yù)估是在AB測試前進(jìn)行,因為優(yōu)化版本的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)是預(yù)估的,所以樣本量和實驗周期都是預(yù)估數(shù)據(jù),幫助我們在AB測試前對測試樣本和周期有個初步判斷。

在實際的AB測試實驗結(jié)束后,我們還需要對實際的結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計顯著性檢驗,保證對照組和實驗組的數(shù)據(jù)差異是顯著可信的。同樣有一個在線工具:https://www.eyeofcloud.com/126.html

在這個工具中,我們輸入AB兩組的實際數(shù)據(jù),就可以清楚看到兩者轉(zhuǎn)化率的差異,以及試驗結(jié)果的統(tǒng)計顯著性結(jié)果。

以上圖為例,雖然B組的轉(zhuǎn)化率比A組高,但是因為樣本量較小,試驗結(jié)果沒有達(dá)到顯著的統(tǒng)計學(xué)差異,所以我們不能得出B組優(yōu)化比A組更好的結(jié)論。

這個時候有兩種選擇,一是繼續(xù)實驗,積累更多的實驗數(shù)據(jù)后進(jìn)行分析,二是放棄實驗,得出此次優(yōu)化沒有明顯提升的結(jié)論。

也不是說繼續(xù)實驗一定會得出顯著性差異,如果樣本量繼續(xù)增大,但是轉(zhuǎn)化率差異減小,就意味著需要更多的樣本量,這種情況往往說明兩個版本的差異確實不大,但是也需要根據(jù)實際情況判斷是否需要停止AB測試。

三、反向相關(guān)指標(biāo)

在進(jìn)行AB測試時,一般情況下會有一個核心指標(biāo)來判斷實驗結(jié)果,同時會有一些支持或輔助指標(biāo)來更好地監(jiān)測實驗和分析結(jié)果。但是不能忽略的是一些反向指標(biāo)。

什么是反向指標(biāo)?反向指標(biāo)就是AB測試實驗中可能會負(fù)面影響的指標(biāo)。

舉一個簡單的例子:

AB實驗為了提升新用戶注冊率,于是在新版本中過度包裝了新人權(quán)益,雖然提升了新用戶注冊率,但是因為用戶預(yù)期管理不足,新用戶注冊后發(fā)現(xiàn)實際的新人權(quán)益大打折扣,對產(chǎn)品產(chǎn)生不滿的情緒,導(dǎo)致新用戶首單轉(zhuǎn)化率降低。

新用戶首單轉(zhuǎn)化率在這個實驗中就是一個值得關(guān)注的反向指標(biāo)。

AB測試為了實驗的速度和效果,往往會關(guān)注少部分關(guān)鍵流程節(jié)點和核心指標(biāo),但是忽略反向指標(biāo),卻有得不償失的風(fēng)險。

四、辛普森悖論

辛普森悖論是指:某些條件下的兩組數(shù)據(jù),分別討論時都會滿足某種性質(zhì),可是一旦合并考慮,卻可能導(dǎo)致相反的結(jié)論。這個理論由英國統(tǒng)計學(xué)家辛普森提出。

還是舉一個簡單的例子,在對新用戶首購流程的AB測試實驗中:

首日,A組轉(zhuǎn)化率是10%(10/100),B組轉(zhuǎn)化率是12%(120/1000);

次日,A組轉(zhuǎn)化率是15%(150/1000),B組轉(zhuǎn)化率是16%(160/1000);

兩日分別看,B組的轉(zhuǎn)化率都高于A組。

但是合計起來看,A組轉(zhuǎn)化率是14.5%(160/1100),B組轉(zhuǎn)化率14%(280/2000);

這樣合計數(shù)據(jù)A組的轉(zhuǎn)化率卻高于B組。所以在分析時就無法直接判斷實驗結(jié)果。

辛普森悖論的存在,對AB測試提出了更多的要求,用戶樣本的合理選擇、樣本量的監(jiān)控調(diào)整、全面的數(shù)據(jù)分析等。

例子中導(dǎo)致分日和合計數(shù)據(jù)結(jié)論相反的原因就是首日A組和B組樣本量差別較大。

五、分層實驗

對于大體量的產(chǎn)品和完善的增長團(tuán)隊,會存在多個AB測試同時進(jìn)行的情況,這就需要考慮分層實驗。

分層實驗是指,將多個實驗建立起分層結(jié)構(gòu),每一層實驗使用過的流量,下一層的實驗可以繼續(xù)用。有些不是很好理解,繼續(xù)舉個例子:

以電商產(chǎn)品的新人流程為例,新用戶下載打開APP后,首頁有新人禮包的入口,點擊進(jìn)入后可以查看新人權(quán)益和優(yōu)惠商品,新用戶查看新人商品后完成下單,這就是新用戶轉(zhuǎn)化的基本路徑。

為了優(yōu)化現(xiàn)有的新人轉(zhuǎn)化流程,從新人禮包的首頁展示、落地頁展示、新人商品詳情頁同時進(jìn)行了多個AB實驗。

在首頁展示上,同時進(jìn)行了按鈕顏色和引導(dǎo)文案的AB實驗,為了保證變量的唯一性,按鈕顏色實驗中,包括文案等其他內(nèi)容完全是一致的,文案實驗中,包括按鈕顏色等其他內(nèi)容也是完全一致的。這就需要把100%的流量分成2部分,假設(shè)為各50%,即50%用戶進(jìn)行按鈕顏色實驗(25%看到紅色按鈕,25%看到黃色按鈕,兩組文案一致),其余50%用戶進(jìn)行文案實驗(25%看到“領(lǐng)取權(quán)益”文案,25%看到“1元下單”文案,兩組按鈕顏色一致)。

進(jìn)入到新人頁面之后,對權(quán)益展示的方式又進(jìn)行了AB實驗,從第一層(首頁)來的流量(100%)都進(jìn)行權(quán)益展示的AB實驗,來自第一層100%的流量剛進(jìn)行了按鈕顏色和文案的實驗,為了避免上層實驗對權(quán)益展示實驗的影響,從上層來的流量要隨機(jī)分配到權(quán)益展示實驗的AB兩組,這就是分層實驗中的流量正交,均勻分配上層流量。

分層實驗在實際工作中不多見,但是成熟的產(chǎn)品必須要考慮這種情況的存在,才能更高效地更科學(xué)的同時進(jìn)行多個AB實驗。各團(tuán)隊間也要保持溝通,避免單打獨斗進(jìn)行實驗,卻不知被對方的實驗影響了結(jié)果,得出不恰當(dāng)?shù)慕Y(jié)論。

以上,就是關(guān)于AB測試的5個階段性分享,后面的工作中,AB測試還會繼續(xù)做,新的問題還會出現(xiàn)。

-END-

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6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
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    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
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8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
    1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
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9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
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    3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
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