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字节如何打造新用户增长场景下的AB实验体系
编辑整理|river
内容校对|李瑶
1. UG全景图
2. AB实验原理
3. 新用户场景AB实验面临的问题
合规性,不管是海外业务还是国内业务,安全合规首先是生命线,一定要满足安全合规,否则一旦被下架影响会特别大。 及时性,对于新用户场景,一定是要及时,开机即可获取分流。 唯一性,在单次安装周期内,分流的 ID 是稳定的,同时跟指标口径 ID 能形成一一对应的关系。通过下图中的数据可以看到,分流 ID 和指标计算口径 ID 一对一的匹配比例达到了 99.79%,指标计算 ID 和分流 ID 的一对一比例也达到了 99. 59%。基本上可以验证,按照标准选择的分流 ID 和指标 ID 是能够做到一对应匹配的。
UG 新用户场景下现有的实验体系无法完全解决新用户流量承接策略评估所面临的问题,需要新的实验体系。 分流 ID 的选择有几个标准,首先是安全合规,然后是首次启动即可获取,再者是在单次安装周期内是稳定的,并且跟指标 ID 是单射的关系。 针对新用户场景的实验评估是一个多维优化,收益来源于有效的新设备数和设备的留存,而不像以前只评估设备的留存。 针对“新”用户的承接,往往会有着巨大的业务收益。这里的“新”,不光指新的用户,还包括卸载重装的用户。
分享嘉宾
INTRODUCTION
田间 Colin
字节跳动
Data Scientist
负责字节旗下某海外 app 用户增长数据科学相关工作
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