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资源集 A/B测试的案例与方法
autove 嘉伟 8个月前创建 7天前更新 共19条资源
通过产品A/B测试的形式,更容易获取更为合理的方案,也算是一种策划支撑吧。
一本书 一门课 一篇文章 一个站点 一个工具
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在一篇文章《天猫App的动态化配置中心实践》中我们聊了关于Native App动态化的问题。无疑Native的动态化能力较Web要弱很多,很多操作是依赖版本节奏的。这就导致在Native App上许多决策无法快速验证,对存在不足的逻辑没办法快速修正。受到这些条件的限制,那个唯快不破的铁律在Native App上遭遇到了尴尬。每一个产品决策会变得异常谨慎,因为一个错误的决策要持续整个版本周期可...
描述: 通过产品测试、用户测试快速调整业务方向。
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过去的10年里,很多大公司都在使用蓝绿部署,安全、可靠是这种部署方式的特点。蓝绿部署虽然算不上”Sliver Bullet“,但确实很实用。在有关于“微服务”、“DevOps”、“Cloud-native”的讨论中,蓝绿部署、A/B测试、灰度发布,这三种部署方式往往同时出镜。 那么问题来了,蓝绿部署、A/B测试、灰度发布,这三者之间究竟有何不同? 蓝绿部署Martin F...
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文案的A/B Test相信大家都接触过,做过,或者听过,所谓文案A/B Test就是选一类或两类用户作为样本,通过对他们投放不同的文案,来找到究竟哪种文案对官方希望引导的行为更有帮助,然后再向更大样本的用户群进行推广的一种测试方法。 所以,你看,它是一种测试方法。 好多年以前,当我们讨论一个活动推出去,如果没有人来参加能够做什么,这样的话题的时候,其中有一个方法就是:
描述: 关于文案的测试思路,多排除无用信息,做到精准化营销。
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产品设计产品优化中的每一处改动都应该经过数据精确的衡量。 在讲数据驱动产品优化前,我们先来回顾国内互联网的几个阶段。钱天白教授在1987年发出的第一封电子邮件,揭开了国内互联网发展的序幕。 互联网在中国的发展历程可以大略地划分为三个阶段:1986年6月到1993年3月的研究试验阶段,1994年4月至1996年的起步阶段,以及1997年至今的快速增长阶段,这一阶段诞生了陈天桥、马化腾、...
描述: 在开发上线前多进行方案的对比优化,是很好的验证方式。
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从nginx分流这种设计方案最简单。首先把不同的代码部署到两组服务器上面,各自独立,然后在nginx上面加载一个模块,根据用户的tag和流量分配规则,把流量转发到不同的服务器。这种方案的缺点很明显,对于小流量,如果上一台服务器就存在单点问题,上两台服务器又存在资源浪费问题,在两组服务器上面的压力会不均匀。以服务器作为最小分配单元粒度显得太大了。 通过配置文件或者硬编码的形式分配流量这种方案由...
描述: 系统化的A/B测试,值得收藏。
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A/B 分类测试 A/B分类测试使得网站可以通过比较同一网页的不同设计,来决定其中哪些设计将产生最好的结果。在A/B测试中用到的指标是微观和宏观的转化率。随着那些不需要太多开发协助和技术资源就能运作A/B测试的工具的出现,A/B测试已经变得愈加常见。这个方法本在市场营销从业者中有着很稳的立脚点,而因为成本相对较低,它也正在越来越广泛地被用户体验设计师们所运用。许多大型电子商务网站如谷歌及...
描述: 通过测试来去发现模块数据低的原因,很有效的策略。
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【编者的话】A /B测试曾在多个领域产生深远的影响,其中包括医药、农业、制造业和广告。 在软件开发中, A/B测试实验提供了一个有价值的方式来评估新特性对客户行为的影响。在这个系列中,我们将描述 Twitter的 A/B测试系统的技术和统计现状。 本文是该系列的第一篇,主要介绍了为什么进行 A/B测试和如何避免其中的陷阱。 注:本文最初发布于 Twitter博客,InfoQ中文站在获...
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@PINKUBE :这篇文章是针对电商App的,里面提到的三个例子特别值得探讨,包括优化注册登录体验、优化购买流程、优化细节以提高留存率,附上不少译者的个人思考,希望对大家有帮助。 ​过去4年间移动电商年平均增长率为42%,越来越多手机用户逐渐养成通过手机进行消费的习惯,为了获得这些拇指一族的青睐,很多零售商开始重视起移动端业务。但小屏用户争夺战也随着市场的增长而硝烟四起。优质的A...
描述: 从测试的角度优化设计形势,很不错的参考。
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点击上方“营销洞察”关注我们 对于即将到来的美国大选,有一个预测是可以保证正确的,那就是最后的结果一定会让一部分人不满意。不过就像其他任何一场只能产生一名胜利者的比赛一样,高兴与否,少数总要服从多数。根据民意调查,这次大选的结果将非常接近,所以也就是说,将有一大部分人希望落空。 但假设有这么一个社会,在那里,...
描述: 通过生活化的案例来说明a/b测试的操作范畴,尽可能push更全面精准的客户群体。
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网站设计中,我们经常会面临多个设计方案的选择,比如某个按钮是用红色还是用蓝色,是放左边还是放右边。传统的解决方法通常是集体讨论表决,或者由某位专家或领导来拍板,实在决定不了时也有随机选一个上线的。虽然传统解决办法多数情况下也是有效的,但A/B 测试(A/B Testing)可能是解决这类问题的一个更好的方法。 所谓 A/B 测试,简单来说,就是为同一个目标制定两个方案(比如两个页面),让...
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