该内容来自极客时间的A/B测试从0到1专栏总结

A/B测试流程：

1.确定目标和流程

2.确定指标

3.选取实验单位

4.选择实验样本量

5.分析测试结果

1.确定目标和假设

A/B测试可以解决的常见的业务问题

产品迭代	算法优化	市场营销
如何改变用户的交互界面来提升用户体验	如何通过提高推荐系统算法的准确度来提升用户粘性	如何确定最优的营销内容
如何优化新用户的注册流程来提高转化率	如何通过提高搜索排名算法的准确度来提升结果的点击率	如何确定最优的营销时间
如何确定产品优惠券的最有价值	如何通过提高广告显示算法的精准度来提升广告的点击率	如何确定最精准的受众群体
如何增加产品功能来提升用户留存		如何衡量市场营销的效果

在A/B测试中，需要既包含想要做出的改变，又包含期望达到的结果。

例子：一款按月付费的音乐App要提升营收为实现，来确定目标和假设

1.分析问题，确定想要达到的结果。

通过数据分析，和竞品进行对比分析发现用户留存率低于行业平均，因此，用户留存率是App目前存在的问题

2.提出解决业务问题的大致方案

影响用户留存的原因有：

1.内容是否丰富，能满足不同用户的音乐需求；2.产品是否有足够多的便利功能，可以给用户更好的使用体验；3.App的开启和运行速度是否足够流畅

通过对比分析，产品在歌曲库的内容和丰富程度上，都在行业平均水平之上，App运行也十分流畅，但缺少一些便利的产品功能。因此，提出的大致解决方案就是，通过增加产品功能来提升用户留存

3.从大致的解决方案中提取具体的假设

解决方案可以通过联想得到

• 在每个专辑/歌单播放完后增加“自动播放下一个专辑/歌单”的功能，以此来提升用户留存

量化目标

在案例中，用户只要每个月按时付费续订就是留存。即可以把用户留存定义为下个月的续订率

A/B测试的假设就变为：在每个专辑/歌单播放完成后增加“自动播放下一个专辑/歌单”的功能，可以提升用户下个月的续订率

2.确定指标

0.指标分类

A/B测试的指标分为评价指标和护栏指标

评价指标：通常是短期的，比较敏感，有很强的可操作性，例如点击率，转化率，人均使用时长等。

特性：可归因性，可测量性

通常采用A/A测试来测量稳定性，用回溯性分析来测量敏感性

护栏指标：起辅助作用

1.如何选取具体的评价指标

要清楚业务或产品所处的阶段，根据这个阶段的目标，来确定评价指标

以音乐app为例

阶段	目标	指标
起步阶段	增加新用户	点击率，转化率
发展和成熟期	用户使用情况和留存情况	用户的平均使用时间和频率，产品特定功能的使用率，用户留存率

如果目标比较抽象，需要采用定性+定量相结合的方法

例如对于用户的满意度可以采用问卷调查，用户调研加定量数据分析的方法

对于音乐App

- 首先，通过哪些定性的用户调研，分为满意用户和不满意用户两组

- 对每组用户分别做定量的用户使用习惯的数据分析，发现把音乐收藏到自己曲库的用户有较高的满意度，说明收藏音乐这个行为和用户满意度有强烈的正相关性。这时候，可以把收藏音乐作为评价指标（比如收藏音乐的数量）。还可以通过数据分析确定“收藏X首以上音乐的用户非常满意中X的最优值是多少”

还可以参考其他公司相似的实验或者研究，借鉴他们使用的评价指标

2.考虑多个指标

例子：亚马逊通过电子邮件给用户做推荐，使用什么指标来衡量电子邮件的效果

如果将收入作为评价指标，指衡量了短期的收入，没有考虑到长期的用户价值。用户退订会对亚马逊产生损失

构建总体评价标准（OEC）

OEC=(sum(revenue)-s*ull)/n

计算（每个用户的收入-每组退订人数*平均用户生命周期价值损失）/每组样本大小

OEC的优点：

1.综合了各方面的指标，可以把握总体的好坏

2.可以避免多重检验问题。如果单独比较多个指标会出现多重检验的问题

3.考虑评价指标的波动性

评价指标有正常的波动范围，如果实验组的评价指标好于对照组，但没有突破波动范围则无法说明原假设是正确的

假设指标的均值为50，标准误差为0.1，服从正态分布，则指标的95%的置信区间为[50-1.96 * 0.1,50+1.96 * 0.1]。实际中需要我们自己来计算标准误差

计算波动范围的方法：

1.根据统计公式来计算

• 概率类指标：用户的点击率，转化率，购买率等

  这类指标通常服从二项分布，在样本量足够大的情况下，也可以近似为正态分布。

  s(标准误差)=sqrt(p*(1-p)/n)

  p:事件发生的概率

• 均值类指标：用户的平均使用时长，平均购买金额，平均购买频率。

  指标通常服从正态分布

  s(标准误差)=sqrt(s^{2/n)=sqrt(sum(xi-x)}2/n(n-1))

  s：样本标准差

2.根据实践经验来确定

当复杂指标不符合正态分布，或者不知道他们是什么分布是，需要结合实践经验来估算。

1.A/A测试

进行多个不同样本的A/A测试（对照组和测试组条件一样），然后分别计算每个样本的指标大小，分别计算每个样本的指标大小，再按指标从小到大排列起来，去除最小2.5%和最大2.5%的值，剩下的就是95%的置信区间。

2.Bootstrapping算法

可以先跑一个样本很大的A/A测试，在大样本中随机可置换抽样，抽取不同大小的样本来分别计算指标，再按指标从小到大排列起来，去除最小2.5%和最大2.5%的值，剩下的就是95%的置信区间。

Bootstrapping算法较A/A测试比较简单，只需跑一次测试。如果用统计方法和bootstrapping两种方法分别计算方差得到差距较大。则需要跑更多的A/A测试。

4.选取护栏指标

1.业务品质层面：

1.网络延迟

包括网页加载时间，App相应时间等指标。反映对用户体验的影响。

2.闪退率

计算不同客户端（电脑端，移动端），不同CPU，内存的闪退率。反映对用户体验的影响。

3.人均指标

• 收入角度：人均花费，人均利润。反映产品的盈利能力。

• 用户参与度：人均使用时长，人均使用频率。反映用户的满意程度。

2.统计品质层面：

目的：消除偏差，使得实验组和对照组尽可能相似。

造成偏差的原因举例：

• 随机分组的算法有bug，样本量不够大，触发实验条件的数据出现延迟，具体实施时的工程问题

检测偏差的方法：

1.实验/对照组样本量大小的比例

实验组和对照组的样本比例通常为1:1

2.实验/对照组中特征的分布

实验组和对照组中，只有实验变量分布不同，其他变量的分布应控制相同。

例如，将用户作为实验单位。则在实验结束后，分析两组数据时的，用户的年龄，性别，地点等基本信息分布应是大体一致的。

注意点：

• 在建立总体评价标准时，需要将各个指标进行归一化处理（x-min)/(max-min)，剔除指标单位/大小的影响

• 计算指标的正常波动范围（置信区间），对于未知分布的用bootstrapping计算，对于概率类和均值类指标建议同时用统计方法和boostrapping计算

• 实验中选取指标时，要注意同时选择评价指标和护栏指标。

标签：对照组,假设,用户,指标,留存,确定,测试,评价
来源： https://blog.csdn.net/luolita001/article/details/112603785