用户增长实验三部曲(3)天九棋牌首页:策略效果分析中的两个代表性问题
更新时间: Oct 17, 2020  作者:刘天九棋牌首页  来源:

天九棋牌首页本篇为实验三部曲的完结,主要供有一些实验经验、或者对实验感兴趣的同学了解。增长实验中,除了之前提到的“可比性”以外,还存在这样或那样的分析陷阱,文中主要讲两个代表性问题:正交分层及其局限性,SRM问题及其应对方法。

01 正交分层如何实现“平行宇宙”

在之前有关实验设计的文章中,我们简单提到过正交分层,它的作用在于将有限的用户数或流量,同时用于多个实验中而互不干扰。

理想情况下,正交分层体系中的每一层,就像是一个“平行宇宙”,可以各自进行独立的实验。在正交分层的体系里,一个用户很可能是同时被多个实验命中的。既然这样,如何能做到实验间没有互相干扰呢?

AB实验中的随机分组通过性能较好的哈希算法,将用户ID进行特殊转换处理,确保分组时尽可能做到随机。可以理解成对我们每个人的手机号做一些复杂处理,避免直接按照尾号分组时,出现尾号8用户群和尾号4用户群之间的样本有偏差。

天九棋牌首页随机分组是发生在每一个分层中的,而正交分层是指层与层之间需要保证正交性,有现成的检验方法,感兴趣的同学可以自行查找,此处先不做赘述。借助一系列正交哈希算法(目前较多采用正交表算法),我们可以保证任意两层之间的实验独立性。

如上图,假设我们选择同一个用户群体,任意取到若干正交分层中的两层:分别记为第N层和第N+1层。

我们决定对第N层进行AB实验,即将该层的用户随机分为A、B两组;同时我们再对第N+1层进行AB实验,记为A1、B1两组。

两组实验覆盖到的人群是一样的,我们下发不同的策略。正交分层能够做到第N层中的A组用户,在第N+1层随机分散到A1和B1两个组。当我们在分析第N+1层实验效果时,可以认为A1组和B1组所受到来自第N层策略的影响是相同的。因此,在分析A1、B1两组间的效果差异时,可以将来自其他层的影响忽略不计。

通过正交分层,我们可以做到样本量有限时,依然可以同时进行多组实验,这有助于我们更快速找到有效的策略。因此,正交分层也成为了成熟实验平台的标配。然而,并不是满足了正交分层,我们就可以认为可以无视不同层间的策略干扰,下面我们详细介绍。

02 正交分层存在局限性

正交分层若想保证策略间“无干扰”,还需要一个前提:不同层间策略的相关性需要尽可能低。先举个例子说明策略相关性。

比如,常见的给用户发红包的策略,假定策略1是每人发0.5元,策略2是每人发1.0元。这两个策略都是发红包,是高度相关的(本质上是同一类),其效果会产生干扰。

(责任编辑:天九棋牌首页)

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