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              A/B測試結果精細化統計,怎樣做才能更準確?

              A/B測試中,我們通常以“天”為最小時間單位運行試驗,并盡量保持較長的試驗運行周期(建議至少7天),目的是盡可能讓參與試驗的樣本屬性足夠豐富具有代表性,使得A/B測試的結果更準確。

              但在實際業務中,用戶行為具有一定的時間分布特征。這些行為特征具有非常明顯的時段分層。例如,某些活動的分時段秒殺和餐飲行業早餐時段。那么對于上述的特定時段的業務場景,有沒有好的A/B測試方案呢?

              現在,使用熱云數據AppAdhoc推出的“定時統計”功能,根據輸入時間段統計所需數據,保證試驗采樣更具有針對性。
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              我們把具有時效性的A/B測試場景根據不同的主導對象,分為兩大類:

              用戶主導

              受吃穿住行等多種條件影響的用戶自主的行為事件,例如:網絡打車,購物,在線外賣,游戲等等,這些事件由用戶主導,具有一定的主動周期規律。

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              商家主導

              根據商品屬性,節日屬性,活動屬性,季節屬性等等因素,商家推出的具有明顯時效性的活動,例如超值早餐,超市晚間限時折扣,健身房忙時閑時不同費率等等,根據用戶的行為反饋,由商家主導的事件。

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              了解了不同的測試場景,之后就可以根據試驗需求來配置試驗了,請注意,上述用戶主導的事件在一天內會呈現多時段,行為時長不一致的特點,因此,需要根據實際情況來進行AB試驗設計,避免得到不嚴謹的試驗結論。

              用戶主導的定時統計試驗場景:
              • 娛樂類,游戲類,購物類

              每天20:00點之后,娛樂、游戲、購物的App會有一波流量高峰,試驗時間就可以選擇在每晚的21:00-23:59,(試驗場景可以是用戶粘性,版式差異,福利差異,指標可以是CTR,停留時長,收入金額等等)聚焦核心用戶在此時段內的行為對AB測試內不同版本的表現影響。

              • 出行類,如打車軟件

              如果是打車軟件,準備上線”早晚拼車”這類功能(試驗場景可以是推薦算法,指標可以設置為拼車耗時,拼車滿意度等等),就可以選擇上下班的時間段(7:00-10:00/18:00-20:00)進行試驗數據統計,讓參與試驗的樣本更具代表性。

              商家主導的定時統計試驗場景:

              另外一種適用“定時統計”的試驗是:有時效性要求的場景。比如外賣平臺的“下午茶”活動,如果想對“下午茶”做A/B測試,就可以選擇對應時間段(14:00-16:00)進行數據統計,既保證了數據的上報的完整性,同時又不影響其他試驗的運行。

              “定時統計”功能需要根據AB測試想達成的目標來決定是否使用。如果要進行的A/B測試場景并不需要區分不同時段的用戶,那么就需要采集全量數據進行科學試驗。

              “定時統計”是A/B測試精細化運營過程中的一環,具體如何去使用,是否需要搭配“定向試驗”或其他功能做更加精細化的運營,怎樣將小功能融合到業務中,將工具與業務緊密結合,這些都需要在不斷的試驗過程中吸取經驗,從而讓工具更好的服務業務。

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