民主化AB实验.pdf

《民主化AB实验.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《民主化AB实验.pdf（37页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、2023 DataFunSummit民主化A/B实验演讲人：王家侃Statsig创始工程师/企业工程负责人目录个人及公司介绍Statsig创始故事民主化A/B实验Statsig如何帮助推进民主化Contents01 个人及公司介绍个人介绍 湖北，武汉人 2009 2013 美国本科 数学计算机双学位 工作经历 2013 2017 Microsoft,Bing 2017 2021 Facebook,Gaming/Video 2021 现在StatsigStatsig简介 名字来源：有统计学显著性的简称（Statistically Significant）提供A/B实验，功能管理，和用户分析等功能

2、 使命:民主化A/B实验 知名客户包括 Figma,Notion,OpenAI 等在Statsig做什么？创始成员之一，参与制定公司产品方向 曾负责设计和编写所有的SDK 现负责企业工程（Enterprise Engineering）帮助销售部门做售前工作；为新用户提供培训和答疑；负责功能请求；帮忙实验设计和实验结果评审；Etc.,02 Statsig创始故事创始团队 2021年2月创立于美国西雅图 创始团队均为前Facebook员工 1 创始人，CEO 6 工程师 1 数据科学家 前FB副总裁，西雅图分部负责人 FB内部连续创业者 Audience Network Mobile App In

3、stall Ads Marketplace Gaming创始人CEO-Vijaye Raji为什么创业？热爱且熟悉的领域，且竞争很弱 互相信任的团队 有领导力且有成功创业记录的创始人 迟早会尝试，机不可失发展时间线 2021年2月16日一起离职 2月17日，A轮融资到账，开工 3月，第一版产品上线 4月，第一个注册用户 10月，第一笔付费 11月，第一个企业级合同(Headspace)2022年3月，ARR超过一百万美金 2022年4月，完成B轮融资03 民主化A/B实验什么是民主的实验文化 实验的门槛和开销低，所有人都能去测任何想法 数据易得且透明 去中心化的决策结构 能自我学习和优化的团队

4、民主化实验对不同岗位好处 Eng角度 实现容易，发布新功能更放心，数据解读自助化 DS角度 省略掉繁琐枯燥的SQL数据分析，精力花在重点上 PM角度 减少主观的辩论，尝试更多新的和冒险的想法A/B实验现状大科技公司做实验如过流水线，小公司像做科学研究 实验平台功能缺乏 数据测量和计算大多靠手动 端到端的实现和准确性需要整个团队都不出错 结果：普遍缺乏主观意愿去实验其他公司大科技公司的实验平台及文化市面上现有的产品如何市面上产品没有为产品团队打造的 专注于营销和市场团队，功能偏向于无代码实验 实验结果在黑盒子里，不被用户信任 能测量的数据有限，且要实验开始前定好 低级错误普遍，比如实验分组不稳定

5、 没有亲自带领过团队跑实验，无法指导客户最佳实践04 Statsig如何帮助推进民主化理解业务影响用户分析网页优化产品实验快速，自我学习优化的团队；每个新功能都是实验测量包括长期指标在内的产品整体画面重点在优化转化率之类的指标测量团队KPI，用户整体习惯等无处不在的实验Statsig的重点数据分析需求金字塔实验实现极简化360度实验指标实验变量参数化多渠道数据收集Progressive Disclosure of Complexity逐步揭示数据的复杂性Progressive Disclosure of Complexity逐步揭示数据的复杂性Progressive Disclosure of Complexity逐步揭示数据的复杂性平台内置实验保留功能企业工程团队团队拥有多年丰富实验经验 实验基础，和最佳实践的培训，答疑 帮助设计实验和做实验评审 计划实验文化上的目标 负责公司独特的功能需求案例分析旧版UX新版UX结果案例分析v2v3案例分析50个/年-50个/月Q&A邮箱:jkwS2023 DataFunSummit演讲人：王家侃Statsig创始工程师感谢您的观看 THANKS