策略产品学问漫谈之AB实验

的试验车，而且这些试验车针对的是同一批服务器。

例如，你可以在做到客户端图形的改动的同时，又改了客户端推荐的启发式。

那怎样情况下这些试验车彼此二者之间二者之间不影响呢。

题目就是要保障正交。

你可以将试验车组出完全相同的层，完全相同层二者之间的服务器随机分桶，每个服务器时会进入所有解决方案桶都是随机的。这样就能情况下开展试验车时每组试验车二者之间彼此二者之间不影响。

3. 样本所需

做到AB试验车的时候，并不需要情况下完全相同的桶二者之间的服务器量所需大，服务器id所需均匀，才能够尽或许情况下每个试验车桶的服务器数和衡量没有歧异。

如果我们做到的试验车只有五十个服务器，那么两三个服务器的随机行为对解决方案的衡量影响就至少4%。

这样AB试验车精确测量的衡量本身时会有极大的波动，就无法经常性精确测量试验车的缺点。

4. 试验车此前将每个桶调平

在实际的新产品运行操作过程中，我们所精确测量的衡量往往时会有一些天然的歧异。并这不AA桶本身就这不是平的。

在开展AB试验车的时候要保障每个桶的反之亦然精确测量衡量的展现是相近的，并这不AA期的展现要一致，这样在进入AB期之后，衡量的增加和降低才具备说服力。

比如说，对于电商的平台，你并不需要观察的是买入订单数和总收入，那么在开展试验车先此前，你要保障每个桶二者之间的买入订单和收入天然是一样的，这样做到完试验车之后你才能看到自己的试验车是不是适当。

本文由@克比酱 原创面世于人人都是新产品主管，未经许可，禁止转载

题图来自 Unsplash，基于 CC0 条款

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