偷偷摘套内射激情视频,久久精品99国产国产精,中文字幕无线乱码人妻,中文在线中文a,性爽19p

民主化A/B實驗

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉庫
A/B實驗是一種通過實驗來做效果評估的方法,主要流程是將評估對象隨機(jī)抽樣成對照組和實驗組,對實驗組施加策略干預(yù),然后通過兩組之間的效果對比,得出上線策略會產(chǎn)生的影響。本文分享的內(nèi)容不涉及具體的算法。

一、Statsig公司介紹

公司名稱Statsig,取自于統(tǒng)計學(xué)顯著性的英文簡稱。我們提供A/B實驗以及相應(yīng)的功能管理平臺,現(xiàn)在也開始做一些用戶分析方面的內(nèi)容。公司使命就是民主化A/B實驗,用數(shù)據(jù)來驅(qū)動決策,脫離傳統(tǒng)的“老板說了算”這種模式。服務(wù)的客戶中不乏著名的創(chuàng)業(yè)公司,如Figma、Notion、OpenAI等。


圖片

我們企業(yè)工程團(tuán)隊主要服務(wù)企業(yè)級用戶,宗旨是讓所有在Statsig簽約的用戶,跑更多更好的實驗。我們的工作內(nèi)容橫跨售前和售后,比如幫助銷售介紹公司產(chǎn)品和實驗文化,也會參加用戶的實驗設(shè)計和結(jié)果評審等。

圖片

二、Statsig公司創(chuàng)始故事

Statsig在2021年2月創(chuàng)立于美國西雅圖,整個團(tuán)隊都是前Facebook西雅圖的員工,包含6名工程師和1名數(shù)據(jù)科學(xué)家。創(chuàng)立時正處于新冠高峰期,但還是要求全員去公司上班,因為早期每天都要做很多新的決定,只有這樣才能有更強(qiáng)的執(zhí)行力。

圖片

我們的CEO,是前Facebook的副總裁,也是西雅圖分部的負(fù)責(zé)人。他在 Facebook 任職的10年內(nèi),西雅圖分部從剛開始十幾個員工,一直做到 8000 個員工。他在公司內(nèi)部也是一個比較有名的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者,曾經(jīng)帶領(lǐng)過很多成功的項目,這些項目現(xiàn)在給公司貢獻(xiàn)了上百億美金的收入。

圖片

從第一天上班,到第一版產(chǎn)品上線,我們花了大概3-4周時間。之后我們又等了3周的時間,才有了第一個新加坡的注冊用戶。同年10月份,我們收到了第一筆用戶付款,雖然只有幾美金,但確是一個非常重要的里程碑。

圖片

三、什么是民主化的A/B實驗

1、一個親身經(jīng)歷的小故事

我們曾經(jīng)在Facebook做一款小游戲,一個項目經(jīng)理提出要花時間去優(yōu)化游戲的加載速度,從而提高玩家的轉(zhuǎn)化率。這聽起來理所當(dāng)然,沒有任何問題,當(dāng)天就開會討論具體要做什么。討論出來的方案幾乎都是大工程,估計需要好幾個月才能完成。

圖片

其中有個成員就提出了一個大膽的想法,減少加載時間很困難,但人工增加游戲加載時間很簡單,我們可以先測一下增加游戲加載時間對用戶帶來的影響,然后用這個結(jié)果來評估要不要投入幾個月時間去減少。最后的結(jié)論是這個優(yōu)化帶來的增益,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不值得投入這么大的精力,然后我們就用這個時間去做更有效的事情了。

圖片

花了幾個小時工作量,省下了團(tuán)隊幾個月的時間,這件事情讓我深刻地認(rèn)識到,每個公司都應(yīng)該有這樣的實驗平臺和文化,這也是我們后來創(chuàng)業(yè)的初衷。

2、民主化實驗的四個特點

  • 實驗的門檻和開銷要低。這是所有人都能夠去測試他們各種想法的必要條件,非常重要。
  • 實驗數(shù)據(jù)要容易獲取且透明。數(shù)據(jù)容易獲取,可以降低實驗的門檻;數(shù)據(jù)透明,實驗結(jié)果才可以讓大家信服。
  • 決策結(jié)構(gòu)去中心化。在民主的實驗文化下,任何意見都會被考慮,用實驗一一去測試可行性,然后再用數(shù)據(jù)結(jié)果來做決定。
  • 能夠自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化的團(tuán)隊。當(dāng)結(jié)果和預(yù)期不一致時,這種看似失敗的實驗,往往能帶來更多的思考價值。

圖片

3、民主化實驗對不同的崗位帶來的好處

  • 工程師

他們能夠放心地去發(fā)布新的功能,不需要很多的反復(fù)測試流程。如果你有自助化的數(shù)據(jù),就可以觀察新功能是否達(dá)到預(yù)期,APP閃退頻率以及用戶延時的變化情況。各種內(nèi)部SDK的升級,在我們的實驗平臺都可以輕易做到。

  • 數(shù)據(jù)科學(xué)家

一方面減少了他們寫SQL取數(shù)和驗算實驗結(jié)果的時間,這種事情往往繁瑣枯燥;另一方面由于實驗結(jié)果都是自助化的,也省去了團(tuán)隊其他成員,因為不愿意相信實驗結(jié)果所帶來的一些沖突和麻煩。他們可以把這些省下的時間和精力花在更有意義的事情上,比如通過數(shù)據(jù)去幫助團(tuán)隊尋找產(chǎn)品發(fā)展的方向,或者是推薦更有用的實驗?zāi)繕?biāo)之類的事情。

  • 項目經(jīng)理

用數(shù)據(jù)結(jié)果說話,可以減少一些非常主觀的辯論。當(dāng)大家對于一個新的想法意見不統(tǒng)一時,就跑一個實驗,讓結(jié)果說話。這樣還可以鼓勵團(tuán)隊去嘗試更多未知冒險的想法,這些想法往往可以帶來出其不意的回報。

圖片

4、A/B實驗的現(xiàn)狀

好的實驗運作應(yīng)該像流水線一樣,是每天工作的一部分,可以讓員工的工作效率翻倍。但大部分公司做實驗更像是科學(xué)研究,從實驗設(shè)計實現(xiàn)到數(shù)據(jù)采集解讀,端到端做一個完整實驗是一種奢侈,不可能作為日常工作的一部分。造成這種情況主要有以下三個原因:

  • 大部分實驗平臺的功能不全。比如只能支持后端的實驗,或者只能支持用戶登錄以后跑的實驗等等,這樣就很大程度限制了實驗普及的可能性。
  • 實驗數(shù)據(jù)需要數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊手動計算。很多公司的實驗瓶頸就出在這里,計算花費大量人力,不是每個公司都可以有一個大的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊。導(dǎo)致大家對A/B實驗缺乏主觀的意愿,一般做實驗都是因為領(lǐng)導(dǎo)要求。
  • 實驗平臺不提供端到端的完整性。導(dǎo)致一個團(tuán)隊里面只有全都不出錯,才能夠得到正確的實驗結(jié)果。這樣會導(dǎo)致成員之間互相指責(zé),不利于團(tuán)隊和睦,尤其是新人很容易遭到打擊。

圖片

5、市面上的其他產(chǎn)品

  • 市面上的產(chǎn)品沒有真正為產(chǎn)品團(tuán)隊打造,具體如下:
  • 大多數(shù)時候都是為營銷或者市場團(tuán)隊打造功能,偏向于無代碼實驗,主要是因為這些部門比較愿意花錢。
  • 實驗結(jié)果經(jīng)常是在黑匣子里面,導(dǎo)致用戶很難自己算出同樣的結(jié)果,實驗平臺也不愿意給出具體計算邏輯。
  • 在跑實驗之前就要求把測試的2-3個指標(biāo)確定好,然后實驗開始跑以后就不讓加了,這也是非常有局限性的一面。
  • 很多公司提供的客服團(tuán)隊沒有實戰(zhàn)經(jīng)驗,并不能指導(dǎo)用戶進(jìn)行最佳實踐,所以也很難讓用戶去建立起一個好的實驗文化。
  • 還有一些非常低級的錯誤,比如分組不穩(wěn)定等等。

圖片

三、Statsig如何推進(jìn)A/B實驗民主化

現(xiàn)在企業(yè)對數(shù)據(jù)分析方面的需求,可以用下圖中的需求金字塔來描述, Statsig的重點在上面兩層:

  • 第一層是無所不在的實驗。簡單來說就是每個新功能都可以當(dāng)做實驗來做,用實驗的結(jié)果來決定下一步干什么,很少有公司能做到這一點,目前只有比較大的一些科技公司才行,而我們的目標(biāo)是普及到所有的公司。
  • 第二層就是大家普遍理解的 A/B 實驗,我們產(chǎn)品提供給用戶最基本的這個功能,就是能夠讓用戶全方面的了解這次產(chǎn)品改動所帶來的影響,以及包括長期指標(biāo)在內(nèi)的一個整體畫面。
  • 下面兩層是市面上其他產(chǎn)品提供的一些解決方案,我們也在這些方面有一些功能,比較常見,在這里就不展開細(xì)講了。

圖片

推動A/B實驗民主化,最重要的就是實驗的極簡化,Statsig在這方面下了非常大的功夫。從UI到SDK的設(shè)計,都盡量做到極簡,下圖展示的就是我們產(chǎn)品里面的一個功能開關(guān)。你做任何的新功能,只要一個功能開關(guān),把功能放到這個開關(guān)里面,然后寫基本的一個如果從句,就可以把它變成一個實驗。

圖片

這個功能開關(guān)只要設(shè)置到0-100之間的百分比,我們就會自動把這個做成A/B 實驗,給你分析這個功能的存在與否,對用戶行為上面產(chǎn)生的一些影響。只要把功能放到這個開關(guān),就可以看到你所關(guān)心的所有指標(biāo)。不需要數(shù)據(jù)科學(xué)家做任何額外的工作,就可以一目了然,看到這個產(chǎn)品或功能產(chǎn)生的效果。

圖片

對于稍微復(fù)雜一點的場景,也可以把實驗的變量做成參數(shù)。我們的SDK可以讓你在一個參數(shù)上跑不同的實驗,可以同時也可以不同時,這樣顯而易見的好處就是,測一個參數(shù)的不同數(shù)值,不需要再改動代碼,不需要移動端開發(fā)的等待時間,直接在UI界面上改就生效了,就可以直接開始新的實驗。

圖片

至于實驗的數(shù)據(jù)收集,不管是從我們的 SDK 直接發(fā)過來,還是通過數(shù)據(jù)采集器或者數(shù)據(jù)倉庫,我們的宗旨就是數(shù)據(jù)存在哪里都可以兼容。而且無論是記錄原始事件,還是預(yù)先設(shè)計好的計算指標(biāo),我們也都可以用。換而言之,數(shù)據(jù)在哪,實驗結(jié)果就可以在哪。

圖片

逐步揭示數(shù)據(jù)的復(fù)雜性(Progressive Disclosure of Complexity),就是希望讓我們的平臺能夠適用于不同崗位、不同背景的用戶,而不僅僅是數(shù)據(jù)科學(xué)家。我們的實驗結(jié)果面板,基本上都可以看懂。紅色的就是顯著的不好,綠色就是顯著的提升,灰色就是沒有顯著性。這里面數(shù)據(jù)指標(biāo)含義,也都是顧名思義、一目了然。所以普通的工程師和項目經(jīng)理也可以通過數(shù)據(jù)面板來讀懂實驗結(jié)果。

圖片

我們的平臺還支持更多深層次的需求,比如指標(biāo)的具體計算邏輯,在實驗中某個指標(biāo)每天的變化等等。還可以從平臺里面導(dǎo)出計算結(jié)果的原始數(shù)據(jù),不少用戶都會這樣來驗算顯示數(shù)據(jù)的正確性,或者拿到他們自己的數(shù)據(jù)倉庫里面去做更多的分析。

圖片

很多用戶煩惱的問題就是不知道怎么證明一個團(tuán)隊跑很多實驗,是不是值得的,給公司帶來了怎么樣的業(yè)績??梢栽囈幌挛覀兤脚_內(nèi)置的這個實驗保留功能,可以隨機(jī)選擇一小部分用戶,讓他們不參與任何的一個產(chǎn)品實驗。然后會自動計算這一段時間以來你們產(chǎn)品里面所有的實驗,所有的功能產(chǎn)生的總體影響。很多用戶用這個來當(dāng)作他們整個團(tuán)隊一段時間的業(yè)績面板。

圖片

再來著重介紹下我們企業(yè)工程團(tuán)隊,我們與其他平臺最大的不同可以總結(jié)為四點,這也是我們能夠推動A/B 實驗民主化一個非常重要的因素:

  • 我們團(tuán)隊有非常豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗,會對所有的用戶進(jìn)行實驗基礎(chǔ)、最佳實踐的培訓(xùn)和答疑。
  • 我們甚至?xí)⑴c到實驗的設(shè)計評審當(dāng)中,幫客戶去建立一個比較好的實驗體系。
  • 我們會跟客戶一起計劃實驗文化上面想要達(dá)到一些目標(biāo),并且把這個當(dāng)成我們自己的目標(biāo)來評測是否成功。
  • 我們也會負(fù)責(zé)公司的一些定制化實驗需求,然后進(jìn)行考量,評估是否可以迭代到我們的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品中。

圖片

最后介紹兩個民主化實驗推行的成功案例:

  • Rec Room,這是一個 VR 游戲公司。他們現(xiàn)在就是把每個新功能都做在一個功能開關(guān)后面,然后把它跑成一個實驗。有一次升級了UX,原本以為會大大增加用戶粘性,結(jié)果發(fā)現(xiàn)這個用戶發(fā)消息的指標(biāo)卻下降了。然后他們仔細(xì)看了下界面設(shè)計,發(fā)現(xiàn)在新版上面發(fā)消息這個按鈕確實是有點被隱藏起來了,以前是比較明顯的一個按鈕。于是他們把這個按鈕放到了上面,可以看到這個發(fā)消息指標(biāo)有了顯著的提升。如果他們沒有每一個功能都來做實驗這個習(xí)慣的話,是不會發(fā)現(xiàn)這樣一個問題的。

圖片

  • ancestry,這是一個做 DNA 檢測的公司。他們現(xiàn)在也把所有的功能都放在一個功能開關(guān)之后,用Statsig把它跑成一個實驗。下面這個圖說明了在用了 Statsig 以后,實驗數(shù)量的變化?,F(xiàn)在跑實驗的頻率大概是一個月 50 個,但他們之前用內(nèi)部的實驗平臺,頻率基本上是一年 50 個。這也證明了我們公司平臺和其他產(chǎn)品的對比優(yōu)勢。
責(zé)任編輯:姜華 來源: DataFunTalk
相關(guān)推薦

2023-11-07 15:01:57

人工智能民主化

2012-10-10 14:06:16

IT服務(wù)民主化規(guī)模經(jīng)濟(jì)

2024-04-11 10:30:00

醫(yī)療保健人工智能

2021-08-20 10:13:38

人工智能AI深度學(xué)習(xí)

2013-05-21 09:38:06

2024-03-21 16:58:06

AI人工智能

2023-07-03 09:49:49

2020-11-05 14:01:16

物聯(lián)網(wǎng)民主化IOT

2018-05-15 09:51:25

云計算人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

2015-11-16 14:19:50

2017-03-09 20:26:12

APIAI谷歌云

2019-09-06 09:00:33

機(jī)器學(xué)習(xí)算法數(shù)據(jù)科學(xué)

2015-10-23 18:34:24

魅族

2021-08-17 15:36:44

人工智能AI

2017-07-28 13:39:09

英特爾

2022-05-18 10:20:44

模型深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2023-08-21 19:09:59

2022-12-14 15:25:34

2022-05-16 14:32:09

去中心化區(qū)塊鏈社交媒體
點贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號