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文档简介

电子工程系，耶鲁大学计算机科学博士，曾在总部负责产品的创新和研发，对A/B测试系统、大规模复杂系统、数据挖掘和分析、互联网基础架构有深入研究。历任IEEE移动计算、 部审核专家、2009对等网络国际研讨会、超现代化的通讯和控制系统、国际会议TPC。在IEEE、ACM等全球有的学术期多篇学术，主要研究领域为计本次我的是《如何用AB测试驱动产品优化与科学实践》，内容围绕以下几点 AB，我们提倡告别经验主义，任何细微的决策都通过AB测试来优化。我举一个例子，比如说自己的餐饮盘子大小，这是非常有意思的实验，当时大家就会觉得的员工每当工作超过三年之后健康程度就有滑坡，体重会增加，颈椎病来说可能效率代码提交的数量，或者BUG的数量，项目上线发布的数量，对比一下哪个更当你把AB测试应用到你的互联网产品的迭代，还有你的运营的实施之中，你就可以保证你的产品走势在不停的提升，只要通过AB测试的方法不断的迭代自己的产品，或者上线一些ABMVP拆分成五个转化率环节，即所谓的AARRR，海盗模型。那么五个环节分别是什么，大家可能也都听，第一个A是拉新，打买流量地推，第二个是激活，买来的流量怎么使他转化，或者成为你真正的用户，很多人在做，AB测试会做的更好。第三步是GrowthHack模式可以总结为以下几点：AB测试的应用范围非常广泛，比如产品UI、文案内容、页面布局、产品功能、推荐算法、经过长期优化的产品和一个不怎么做AB测试的产品，用户很容易对比出来哪验更好。新版本难免会出现BUG或服务压力突然多大造成整体事故，使用版本批量发布功能灵活同时试验版本的总转化率是原始版本的5.1倍；Max+帖子排序优化案具体数值高出20%左右试验结果：绑卡率提升5.3%，CTA点击次数提升8.9%CTA试验解读：相比其他方案，方案3图标的点击率有非常大的提升。KPI耐心测试：但是大多数改动都不会大幅度提

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