
创业和工作是两种不同的状态。大公司有许多规范、边界,每个人的贡献和影响力都受到一定的限制,好处是低风险好效率,有利于快速扩张。对于创业公司来说,每个人负担的责任很多,永远人手不够,所以我们需要很多「英雄」解决难题。
国内A/B测试的市场比我们创业之初预期的要好,大家的接受程度还比较高,但是有很多人不了解或者模糊的了解,那对我们这种创业公司来说就是很好的机会,大企业没有耐性,我们倒可以比较积极地推进。
A/B测试就是科学的优化迭代的方法,在想法真正上线之前先通过一个科学的对比试验来判断它会成什么样的影响,直到足够好之后才会上线。
所以A/B测试的实验设计,系统的统计分析的准确性方面要求很高,这是我们能做的很精致的地方。我们的接口也非常的浅显易懂,通过可视化的界面可以让很多业务人员在做方方面面的决策时都能利用A/B测试。
A/B测试帮到他们两点,一点是通过测试他们发现用户的购买量提升了8%左右,除了这个增长之外,还有一点很有意思,他们发现使用诈骗短信识别的用户还是很多的,但并不是所有的都能自动识别,有些需要人工甄别,需要客服人员支持。一开始这个功能上线的时候只推给了5%的用户做实验,只需要20个客服就能支撑业务量,当他推广到20%的时候,大概需要将近100人来支持,发布到全量的时候就需要几百人到上千人的客服团队。这样一个灰度发布的过程能够确保数据没有问题,运营得当之后再上线,降低了他的风险,给了他一个缓冲和逐步发展的过程,能够持续有效地保持增长。所以我们的A/B测试一方面从企业决策方面帮到了他们,另一方面在运营方面也提供了很好的工具。
王晔:我们常说程序员工程师是公司的英雄,但其实运营人员、产品经理、业务人员也是英雄,前提是他们要会A/B测试,才是真正的增长黑客。建议可以读一读类似增长黑客的书,看一看增长黑客们在具体实战中是怎样通过自己的创意以及数据分析挖掘问题,提出优秀的解决方案。
A/B测试需要学习,但它是一个非常容易学习的事情,难的反倒是自己的业务知识,这件事情不是可以教的,需要自己摸索。当然A/B测试可以帮到你,帮助你更好地理解用户。
A/B测试也是和建模分析师中构建原始数据集和测试数据集同样的思维,想参加CDA LV II课程的同学欢迎移步至:
(CDA微店二维码) (CDA数据分析师服务号)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10