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怎样用数据方法来优化自己的产品?

2021-01-07 13:37:21 阅读(187 评论(0)

在大数据时代,拥有数据就是拥有宝贵的财富。现在获取数据越来越容易了。但是如何最大限度地挖掘数据的价值呢?仅仅拥有数据是远远不够的。我们应该使用数据来发挥它的价值。仅仅让机器使用数据是远远不够的,更重要的是,企业中的“人”可以正确高效地使用数据。这就要求企业具备数据驱动的理念。那么如何定义数据驱动的概念是什么呢?许多人从不同的角度给出了不同的解释和解释。我最喜欢的是Datastax首席执行官Bosworth的一句话:数据驱动的概念是,企业应该充分利用数据方法优化产品、运营、决策甚至策略。具体来说,数据的使用可以分为后验和先验。后验是指挖掘和分析过去收集的数据,从中发现和总结新知识,通过现象看本质。1682年,一位天文学家发现一颗拖尾巨大的星星迅速划过夜空。与过去的天文数据相比,他发现1531年和1607年也有类似的观测记录。他判断这些观察看到的是同一颗彗星,并预测这颗星将在76年后光顾地球。这就是著名的哈雷彗星,一个重要的天体,通过后验数据挖掘发现。后验数据对企业决策非常有用,我个人认为先验数据对企业决策可能更有用。在决策完全实施之前,什么是先验数据可以得到其实施后的效果数据,这就是先验数据。在中国传统文化中,我们往往更擅长后验数据,并通过总结和总结得出重要结论。现代西方文化更注重“科学”,找到了获取先验数据的方法,即做“实验”。设置一个合理的小测试环境,然后在这个环境中实施决策理念,得出数据结论,最后通过数学方法预测决策理念在真实环境中的表现,这是先验方法。一种非常经典的测试方法是我们今天要讨论的A/B测试。A/B测试是指在所有条件相等的情况下,只改变一个条件,从A到B,然后比较两者的不同效果。注意这是决定A/B测试科学性的一个非常重要的定义。让我们来看看A/B测试和后验方法的区别:如果我们做出新的决定,比如改变产品的设计,试着卖一天,然后第二天拿出旧设计试着卖一天。与新旧设计相比,“不”很可能是A/B测试。新设计销售好,不一定是因为新设计好,可能是因为时间不同,新设计试销当天正好赶上周边动物园活动,带来了很多游客。考虑到后检方法的局限性,西医(现代医学科学)首先引入了A/B检测方法来验证新药的疗效。新药的验证可能是这样一个过程:100名患者,被测医生悄悄分为两组AB,注意患者不知道自己分组,注意两组AB患者的健康状况应接近一致;A组患者将获得新药,B组患者将获得与新药几乎相同的安慰剂;如果A组患者最终比B组更好,则可以证明新药的疗效。然后对应于技术产品,A/B测试的方法是将产品的用户流量分为A/B两组,一组测试组,一组对照组,两组用户特征相似,同时运行。测试运行一段时间后,统计两组用户的性能,然后比较数据结果,可以科学地帮助决策。例如,在这个例子中,50%的用户看到A版本页面,50%的用户看到B版本页面。因此,A版本的用户转化率为23%,高于B版本的11%。当测试流量足够大时,我们可以判断A版本获胜,然后将A版本页面推送给所有用户。通过A/B测试,产品的优化过程可以看作是两个阶段。第一阶段是后验。通过对当前用户行为和系统指标的统计分析,可以判断产品可以改进的地方,如注册页面流失率过高或购物车报废率过高。第二阶段是试验阶段,试图改进这些产品的薄弱环节。例如,您是否可以在注册过程中添加优惠券发送链接,是否可以简化购物车支付流程,是否重写副本,是否更换图片等。这就需要对可能的决策进行A/B测试和评估,只有被测数据证明有真正改进效果的决策才能真正实施。不成功的改进是不会上线的。例如,在刚才的情况下,B版本的转化率不如A版本,所以我们不应该把B版本推给所有用户。对于国际顶级互联网公司来说,几乎所有的产品变化都必须经过严格的A/B测试才能上线。让我们看看他们得到的结果:这是微软bing搜索引擎经过反复A/B测试后的修改结果。左边是旧版本,右边是新版本。仅仅从肉眼上看,几乎没有区别。实际上是在颜色上做了一些微调,结果右版比左版增加了1万美元的年化收入。这是亚马逊购物网站推出的信用卡推广策略。最早的信用卡广告出现在用户选择购物商品的页面上,几乎没有人关心,浪费了几个宝贵的商品展示位置;后来,运营商想出了一个策略,说当用户结算购物车时,A/B测试显示,信用卡申请率大大提高,亚马逊收入增长数亿美元。说到亚马逊,谁能想到它的“购物车”按钮是什么样子的?它是黄色背景,黑色边框,绿色字体。。。从设计美学的角度来看,它非常奇怪和丑陋。然而,重复A/B测试会发现,这种风格是用户购买转化率最高的设计。优化数据驱动的结果是决定听数据,而不是艺术家或老板。这是一个互联网教育网站。在这个主要的学生注册页面上,通过反复的A/B测试,发现一个好的页面排版可以提高40%以上的学生注册率。这种排版不同于常用的课程分类,根据课程的受欢迎程度对课程进行排序,这可能会刺激许多潜在学生的竞争心理。"我不知道该上什么课,但我不能不学每个人都学的课。"用户可能会这么想。当然,这是马后炮。或者A/B测试可以告诉我们什么样的排版更好。这个电商网站卖防水耳机,原来的排版是电话-To-左文案右边是Action按钮,后来换了位置,A/B测试发现,这种简单的变化可以增加销量35%以上。事实上,通过A/B测试,我们可以发现许多产品变化或操作策略实际上没有效果,有些甚至会产生负面影响。例如,许多修订不会提高转化率。例如,手机应用程序中的汉堡菜单往往会降低用户活动。例如,一些电子商务网站在增加商品分类功能后会降低用户订单率。对于大多数成熟的互联网产品来说,只有少数改变策略会带来改进,所以国际互联网企业会运行大量的A/B测试,从各种尝试中找到少数有改进效果的测试,全面实施这些策略,不断优化产品。A/B测试先验数据方法,有时不是选择更好的策略,而是排除不良策略。只有通过A/B测试验证的好的变化才会上线,这就保证了产品总是在不断优化和改进,而不会出现上下波动,耽误进度。本示意图很好地展示了A/B测试优化产品后的产品迭代效果。每个新版本的发布都首先经过小流量的A/B测试验证,以确保确定性的提高。每个版本的更新都比旧版本更好,随着时间的推移,它将大大超过“裸奔”的竞争对手。说到这里,我们必须提到专业第三方A/B测试云服务的作用。A/B测试的原理听起来很简单,但在实践中会遇到很多问题:一是测试流量分割的科学性和测试结果的准确性。例如,Google制作了一个社交网站Google ,用自己的员工进行了测试,发现用户活跃度很高。将该网站发布给全球用户,结果完全不同。因此,如果试验流采样不科学,可能会导致试验结论的巨大偏差,导致A/B试验白费力气。专业的A/B测试云服务可以对用户进行机器学习分类,然后进行动态采样,以确保测试流量的代表性(representativesampling)。(可以关注第二张图)其次是试验结果的敏感性。因为测试结果是统计意义上的结果,比如以95%的信心范围的形式显示,如果不确定性太强,对我们用处不大。比如我们喊科技自己的官网,早期做A/B测试的时候,因为测试流量太少,得不到任何结论。例如,我们试图改变“申请注册”表单的风格,得出结果是申请注册率的“平均”提高了4倍!但是信心区间太宽,从-200%到 很难判断1000%是增加还是减少,这显然不是一个非常有用的结论。这个反例是因为当时我们的访客太少,实验只有500左右,随机性太强,只有1%的用户会申请,所以信心范围很宽。随着试验运行时间的延长和试验流量的增加,信心范围可以逐渐收敛。专业A/B测试系统可以利用统计算法对小采样进行更详细的模型分析,加速信心范围的收敛。最后要讲的是A/B测试的效率。许多朋友尝试“手动”进行A/B测试。首先,技术人员编写一些代码进行分流,收集一段时间的数据,然后编写一些代码来单独统计数据。最后,他们发现旧页面点击100次,新页面点击98次,然后数据在几天内再次改变。这种体验是“花了几天时间验证一个小想法,最后不知道是改进了,是减少了,还是没有改变”。我觉得A/B测试没有实用价值。专业的A/B测试云服务是为您提供各种方便的API、图形界面、编辑工具和分析工具,可以大大提高A/B测试的效率。有了强大的工具,一个人可以在一周内做很多实验,即使只有少数是成功的(大多数是无效的,少数是失败的),一周可以增加20%,一个多月可以超过竞争对手的两倍。这张图显示了Google自2007年以来A/B测试试验数量的增加。谷歌从2004年到2007年建立了自己强大的A/B测试引擎。此后,谷歌的优化效率和相应的优化努力急剧提高,现在每个月都有数百个A/B测试。过去,当谷歌负责搜索广告优化时,我每天都做A/B测试,并不断改进谷歌自己的A/B测试系统,以提高效率。Google拥有如此强大的工具,完全不担心竞争对手的反击。Facebook是移动互联网时代的王者。每次AppStore上线,Facebookapp都会将未来六个月想做的实验集成到代码中。然后不断放小流量进行A/B测试,发布好的变化,离线不好的变化。这不仅给Facebook带来了用户活跃的提升,也让Facebook获得了“无bug”的口碑!这种口碑往往被忽视,其实很厉害。作为新一代线上线下相结合的互联网产品,Airbnb和优步从第一天开始进行A/B测试,不仅在自己的系统中进行,还使用第三方工具来确保所有的决策,从产品到运营,甚至战略,都是由数据驱动的优化决策。对于每个变化,首先使用1%的流量进行测试,然后将其推到5%、10%、20%和50%,最后将其发布给所有用户。现在我们称这种数据驱动的工作为“增长黑客”(growthhacking),和黑客一样,增长黑客的武器是强大的技术工具和精确的数据分析。A/B测试是必不可少的一部分,被很多黑客称为增长黑客必杀技。Ronny是微软的科学家,主导了微软多条产品线的在线A/B测试系统的建设和使用。A/B测试发表了许多著名的学术论文,可以说是该领域的顶尖专家。7个经验如下:惊人的效果:耐心测试可能会对KPI产生很大的影响:但大多数变化不会大大提高KPI。这里有一个非常有趣的Twyman规则:所有看起来出乎意料的图表,通常是因为数据统计错误,你非常不同:每个产品几乎完全不同,所以复制他人的经验往往不能得到任何效果速度是关键:任何可以加速用户响应时间的变化都会提高KPI关注产品质量本身:点击率容易提高,损失率难以提高,不要专注于提高页面点击率快速轻迭代:尽量不要做复杂的大变化测试,尽量做很多简单的小变化测试用户数量是基础:成千上万的用户很容易启动高效的AB测试这些经验和我个人和我们公司的实践经验完全一致,希望以后能帮助你的实践。“最好的PM只能超过A/B测试的一半”。欢迎在今后的工作中充分利用A/B测试等强大工具,实现数据驱动的优化增长。“最好的PM只能超过A/B测试的一半”。欢迎您在未来的工作中充分利用A/B测试等强大工具,实现数据驱动的优化增长。最后,附上几个QA问答:1、测试所需的数据来自哪里?测试数据是统计的。如果使用第三方工具,通常访问SDK,然后通过SDK向云报告。请注意,A/B测试是真实用户无感知测试,是真实流量。2、A如何选择/B测试对象的好问题。一般来说,这些用户的“定向”A/B测试是基于你的新策略。例如,按钮颜色的选择是针对所有用户的,然后对所有用户进行采样,并从所有用户中选择1%进行测试。例如,推荐算法的选择可能是针对老用户的,因此只有10%的样品在老用户中进行测试。3、一般来说,当网站UV或用户数量达到多少时,应该是

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