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2019-09-29
提升支付人数:对实验组进行干预后提升了转化率,实际提升支付人数2000人。
GMV提升:将提升的支付人数结合客单价进行计算,统计最终的GMV提升40万。
通过ABtest只能减少未知情况带来的干扰,无法做到完全排除未知情况带来的干扰,所以在落地的过程中,仍有两点需要特别注意,不要被数据欺骗:
(1)实验组与对照组的用户群样本量太少
实验组和对照组的样本量不需要完全一致,但至少需要保障一定的量级,如果样本量级太小,很容易受到个体的影响,导致结果异常。
若想降低个体影响可以参考以下两种方案:
(2)实验组和对照组的用户群没有做到绝对的随机
例如,产品或技术同学通过尾号单双来进行实验组和对照组的划分,进行产品新功能的实验。此时运营同学又针对尾号0和1的用户进行营销测试,最后肯定会导致双方的实验结果异常,得出错误的结论。
参考方法:不要通过简单规则分组,尽量通过随机数或者随机序列进行随机分组。
通过对比分析法对数据进行环比、同比等多维度的评估,通过控制变量分析法减少未知干扰的误差,做到数据分析的相对科学,才能为业务提供正确的数据指导。
以上是最近学习工作中的一些案例和心得分享,希望能给你带来一些思路!