本文目录#

引言#

A/B 测试帮助验证产品假设，但需要完善的实验平台与治理。本文总结实验流程、指标分析与风险控制。

实验平台要素#

  • 实验配置：人群划分、流量分配；
  • 指标采集：埋点、日志；
  • 统计分析：显著性、置信区间；
  • 实验调度与回滚。

流程#

  1. 提出假设与实验设计；
  2. 设置实验参数、分流；
  3. 运行实验并监控数据；
  4. 统计分析与结论；
  5. 发布决策或回滚。

治理策略#

  • 审批流程：评估风险、实验数量限制；
  • 指标体系：核心指标、护栏指标；
  • 队列控制：防止实验互相干扰；
  • 数据可信度验证；
  • 实验报告归档。

工具#

  • 自建平台或商用平台（Optimizely、Adobe Target）；
  • 数据分析（SQL、Python、Tableau）；
  • 监控可视化；
  • Feature Flag 系统。

总结#

完善的 A/B 测试体系需要平台、流程和治理。通过指标护栏、审批流程和数据分析，可安全地推动产品创新。

参考资料#

  • [1] Experimentation Platform Best Practices (Netflix).
  • [2] Google Analytics A/B Testing Guide.

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