【知识分享】学习了解AB-test分析框架

AB测试（也称为随机对照实验）是一种广泛用于评估两个或多个处理方法之间差异的实验设计。在AB测试中，参与者被随机分配到不同的处理组（如A组和B组），每个处理组接受不同的处理方法（例如不同的网页设计、广告策略或产品功能）。通过比较处理组之间的差异，可以评估特定处理方法对于目标指标的影响，如用户转化率、点击率、销售额等。

AB测试通常包括以下步骤：

  1. 确定目标指标（KPI）：明确需要评估的主要指标，例如用户行为、收入等。
  2. 制定假设：提出预期处理方法对目标指标的影响假设。
  3. 随机分配：将参与者随机分配到不同的处理组，以消除潜在的偏差。
  4. 实施处理方法：对每个处理组应用相应的处理方法。
  5. 数据收集：记录参与者的反馈和行为数据。
  6. 分析结果：使用统计方法比较不同处理组之间的差异，确定处理方法对目标指标的影响。
  7. 做出决策：根据分析结果决定是否采用新的处理方法。

这么说来A/B test很简单，但是在实施过程中有很多要点需要注意：

  1. 测试时长：在进行AB测试的时候，时长不宜过短，否则参与试验的用户几乎都是产品的高频用户，无法获得最有效的数据。
  2. 注意新鲜劲数据陷阱：用户对于产品中的新功能往往会产生好奇，而这一好奇在数据层面就会反映在点击上。因此在做AB测试评估时，需要等到观测指标到稳定态后, 再做评估.
  3. 注意人群差异陷阱：由于不同人群在指标上先天存在差异，因此在分析AB测试结果时，需要考虑到不同人群的差异。也就是说，实验时分出的用户群，在各维度的特征都应该较为相似，可以基于用户的设备特征（例如手机机型、操作系统版本号、手机语言等）和用户的其他标签（例如性别、年龄、新老用户、会员等级等）进行分类，并进行分组抽样。