悪用厳禁：絶対に成功するA/Bテストの作り方
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理し… オライリージャパンさんからは、売れ行きがとてもいいという話を伺っており、これで新しいノートPCを買う足しになるかなぁと思っています。 物理本については少数ですが、Cloudera World Tokyo2017で限定販売されるそうです。CWT2017申し込みが始まったので、物理版がほしい方は申し込むとよいんじゃないでしょうか。 書評もいくつか届いており、勝手ながら紹介させていただきます。
ABテスト・LPOのための統計学【社内向けサディスティックエディション】データアーティスト株式会社
6. １．統計学の基礎 1.1 統計学とは 1.2 統計データと統計手法 1.3 統計データの分析プロセス ２．1次元のデータ 2.1 度数分布とヒストグラム 2.2 代表値 2.3 散らばりの尺度 ３．2次元のデータ 3.1 2次元のデータとは 3.2 散布図と分割表 3.3 相関係数 3.4 直線および平面のあてはめ ４．確率 4.1 ランダムネスと確率 4.2 標本空間と事象 4.3 確率の定義 4.4 加法定理 4.5 条件付確率と独立性 ５．確率変数 5.1 確率変数と確率分布 5.2 確率変数の期待値と分散 5.3 モーメントとモーメント母関数 5.4 チェビシェフの不等式 5.5 確率変数の変換 ６．確率分布 6.1 超幾何分布 6.2 二項分布とベルヌーイ分布 6.3 ポアソン分布 6.4 幾何分布と負の二項分布 6.5 一様分布 6.6 正規分布 6.7 指数分布 6.8
シリコンバレーのIT企業が利用しているA/Bテスト手法まとめ - ij_spitz's Blog
いま注目すべきシリコンバレーの有名なIT企業は新規のデザインや機能が有効かどうかを検証するためにA/Bテストを行っています。 その一方で、日本の企業も含め、A/Bテストを本番環境で導入している企業は非常に少ないです。 加えて、日本で言われているA/Bテストと海外で言われているA/Bテストは少々異なるものだと感じています。 日本のA/Bテストはフォームの最適化やデザインの修正にとどまっている一方で、海外のA/Bテストはプロダクト開発のサイクルの一部分となっています。 プロダクト開発のサイクルの一部としてA/Bテストを取り入れるためには、大量のテストを定常的に回していく仕組みが必要となってきます。 そこでデータドリブンであると言われているようなシリコンバレーのIT企業は自社でA/Bテストの基盤を作成しています。 今回は社内A/Bテスト勉強会で発表するために、シリコンバレーの有名IT企業がどのよ
売れるネット広告社が実践している「縦長LP」の構造 4つのエッセンスと7段階アプローチ
ECzine Day（イーシージン・デイ）とは、ECzineが主催するカンファレンス型のイベントです。変化の激しいEC業界、この日にリアルな場にお越しいただくことで、トレンドやトピックスを効率的に短時間で網羅する機会としていただければ幸いです。
登録数2倍にしてと言われた時の正しい対処法
2014年夏、40日でデイリーの登録数を2倍にしたプロジェクトをまとめたプレゼンです。Read less
Yahoo!ニュースの見出し行間「5ピクセルの差」に見えた光～ヒートマップでUI改善
社長の宮坂がゲスト出演した、11月27日放送のテレビ東京系「カンブリア宮殿」。Yahoo!ニュースの裏側にも触れられており、ご覧になった方もいらっしゃるかもしれません。 （放送バックナンバー：爆走する国民的サイト！これがネットの底力だ！－ テレビ東京） 公式ブログ新コーナー「news HACK」ではこれまで、Yahoo!ニュースにおけるスマホ利用の成長などをお伝えしてきましたが、今回は、同番組の中でも登場したYahoo!ニュースのUI改善事例について、番組で触れられなかった部分も加えて詳しくお伝えしたいと思います。 これからご紹介するのは、スマホブラウザ版Yahoo! JAPANトップページのA/Bテスト事例（※Yahoo!ニュースのアプリ版との違いなどについては、こちらの記事をご参照ください）。 テスト結果は現在のスマホ版トップページに使用されているものと同様ですが、まず具体的な説明に入
転職会議が40日で登録数2.23倍を達成する為に行った32回のA/Bテスト【前編:効果的なKPIとテスト設計】 | KAIZEN platform blog
「来月末までに登録数を2倍に！」 一見無理そうなこの目標に挑んだのは株式会社リブセンスの転職会議運営チーム。 “40日間”という限られた期間の中で多額のプロモーション費をかけるわけではなく、A/Bテストを中心としたサイトの改善を徹底的に回し続け、短期間で登録数を向上させることに成功しました。 今回はディレクターとしてこのプロジェクトを牽引されていた黒澤氏に伺った、数多くのA/Bテストを実施し、成果を出すために大切なKPIやテスト設計の考え方を紹介します。 （写真の右から4番目がお話を伺った黒澤氏） ■なお今回の事例記事は全3回にわけて紹介します 【前編】効果的なKPIとテスト設計のコツ（本稿） 【中編】実践A/Bテストケーススタディ（後日公開予定） 【後編】チーム・文化作りのポイント（後日公開予定） 圧倒的なスピードでテストを回すためのKPI・テスト設計 『来月末までに残された日数は4
【成果を上げる色の選び方】色彩心理学から学ぶ サイトカラーの「正解」 | LISKUL
Webサイトの見た目を改善するために、これまでたくさんの「配色デザイン」の本や記事が投稿されてきました。これらの情報を使えばあっという間にサイトの配色を決めることができます。 ただその配色、「自分が好きな色」になっていませんか？ それぞれの商品やサービスの配色には「正解」があります。 今回「サイト」「ロゴ」「コンバージョンボタン」に分けて、それぞれに対して有効な色や法則をまとめてみました。 自分のウェブサイトではどんな色が一番理想的なのか、実例を参考にしながら導き出してみましょう！ また、この記事は無料でPDFとしてダウンロードも可能です。配色デザインを考える際にお手元に置いておくのがおすすめです。 【PDF】【成果を上げる色の選び方】色彩心理学から学ぶ サイトカラーの「正解」>>無料ダウンロード そもそもなぜ「色彩」が大切なのか？ 引用元：Why All Sale Sings Are R
アプリUI/UXデザイナー必見！「ハンバーガーボタン」ナビゲーションを使うとユーザーエンゲージメントが半減することが発覚 | ゴリミー
あなたが作っているナビゲーションボタンは今流行りの「ハンバーガーボタン」、またの名を「ナビゲーションドロワー」を採用しているだろうか。それとも一覧で表示している「タブボタン」を採用しているだろうか。 クリーンでシンプル、メインコンテンツの表示領域が最も広く確保できるなどいいこと尽くしの「ハンバーガーボタン」ナビゲーション。一方で、常にボタンが表示されメインコンテンツの表示領域が必然的に狭くなってしまう「タブボタン」ナビゲーション。見た目のデザインとしては当然「ハンバーガーボタン」の方が良い。では実際にユーザーとしても同様の見解なのだろうか。 クリーンでシンプルだが、ユーザーは操作方法を覚えられない 「ハンバーガーボタン」もしくは「ナビゲーションドロワー」と呼ばれるナビゲーションUIは数多くのアプリに見られる。Googleもアプリデベロッパー向けにオススメのデザインパターンとして推奨している
【グロースハック永久保存版！！】20のケーススタディから学ぶ、必ず押さえておきたいUI/UX改善の7つのポイント ｜ GROWTH HACK BLOG（グロースハックブログ） by KAIZEN platform
【グロースハック永久保存版！！】20のケーススタディから学ぶ、必ず押さえておきたいUI/UX改善の7つのポイント 『A/BテストやサイトのUI/UX改善を実施するにあたり、どのポイントから、どうやって改善案を考えて行けばよいのか』 ABテストのプランニングをお手伝いしている中で、現場担当者の方々からこのような相談を良く受ける事があります。 今回は、こういった声に応えるべく、国内外のイケてるWebサービス、および弊社サービスであるplanBCDクライアント様の事例からピックアップした、“20のケーススタディ”を用いて、必ず押さえておきたいUI/UXの7つのポイントをご紹介していきます。 7つのチェックポイント ファーストビュー アクションボタン ページ遷移 / 入力項目 キャッチコピー キーワード コンテンツ レイアウト 今回は上記の7つの改善ポイントを紹介していきます。 「A/Bテストを実
ABテストでCVR改善に成功した海外事例まとめ15選！ | LISKUL
「海外ではABテストが盛ん」という言葉を耳にし、その内容が気にはなるものの、実際にそのノウハウや事例を外国語で仕入れるのは一手間だと、先送りにしてしまう人も多いのではないでしょうか。（かくいう私も「先送り」の日本代表です。） そんな皆様の一手間を解消すべく、海外のABテストの事例とその要点を日本語でまとめてみました。 普段から気になっている海外の事例を、どうぞサクッと日本語で仕入れちゃってください。 ※本記事は2014年5月19日に公開された記事をLISKUL編集部にて再編集したものです。 グローバルナビゲーションの削除とフォームの変形でCVR336％http://unbounce.com/a-b-testing/how-a-single-a-b-test-increased-conversions/ ・オリジナルページの特徴は、上部に分厚いグローバルナビが配置されていることと、右カラムに
A/Bテストでいちばん大切なこと - Kentaro Kuribayashi's blog
「A/Bテスト」が、Webサービスの最適化技法として人口に膾炙して久しい昨今ですが、それでもなお、個々の施策実行時にはいろいろと迷うことがあります。たとえば: 有用なテスト結果を得るためにパターンをどのような基準で用意すればよいのか テスト結果の統計的有意性をどのように検定すればよいのか 個々の改善がそれぞれによかったとしても、それらが局所最適に陥らないためにはどうしたらよいのか といったあたりが挙げられます。(2)については純粋に技術的な問題なので、ここでは議論しません。問題にしたいのは(1)および(3)についてです。ひとまず、いまのところ僕が思う一番大切なことをひとつだけ述べておきましょう。それは: 「それに対してなんらかの肯定的/否定的意見のあるパターンをテストする」 ということです。どういうことか。 視野狭窄的なA/Bテスト A/Bテスト、あるいは同様の最適化技法については、かつて
効果的なA/Bテストのやり方とその心構え23個まとめ
「A/Bテスト」とは、例えば画像や文章を複数パターン用意し、それらを入れ替えて表示させてユーザーの反応を比較することで、より優秀なレイアウトやデザインを判断する手法としてウェブサイト構築で活用されています。そのA/Bテストを最大限に活用するために気をつけなければいけない23のポイントが公開されています。 23 Tips on How to A/B Test Like a Badass - Search Engine Watch (#SEW) http://searchenginewatch.com/article/2223888/23-Tips-on-How-to-AB-Test-Like-a-Badass A/Bテストは、2012年に出されたWIREDの記事で一躍世間の注目を浴び、その劇的な効果のおかげでさまざまなツールが登場しオンラインショッピングサイトなどに導入されました。しかし、ウ
A/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TT
本記事の編集方針 ※この記事に興味をもたれた方は、 A/Bテスト カテゴリーの記事一覧 - 廿TT も、必要に応じてご覧いただければと思います。 本記事はもともとは、「A/Bテストの数理」への批判：「有意」とはなにか の続き的なエントリでした。 しかし、予想外に反響があったため Request for Comments（ご意見求む）の精神で、随時更新している部分もあります。 ただし、ベースとなる主張、Web系施策のA/Bテストに、仮説検定は向かないという部分は変化していません。 もしぼくの考えが変わり、「やっぱ仮説検定、いいかも」となった場合、本記事の存在価値はほぼ消滅します。 そのようなことがあれば、ページ最上部に「考えが変わりました」と明記します。 また、他の修正箇所も区別して明記し、差分がわかるようにします。 ただし細かい言い回しや、誤字脱字等はだまって修正します。 目次： そもそも
FINDJOB!終了のお知らせ | FINDJOB!
FINDJOB! 終了のお知らせ 2023年9月29日にFINDJOB!を終了いたしました。 これまでFINDJOB!をご利用いただいた企業様、求職者様、様々なご関係者様。 大変長らくFINDJOB!をご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 IT/Web系の仕事や求人がまだ広く普及していない頃にFind Job!をリリースしてから 約26年間、多くの方々に支えていただき、運営を続けてまいりました。 転職成功のお声、採用成功のお声など、嬉しい言葉もたくさんいただきました。 またFINDJOB!経由で入社された方が人事担当になり、 FINDJOB!を通じて、新たな人材に出会うことができたなど、 たくさんのご縁をつくることができたのではないかと思っております。 2023年9月29日をもって、FINDJOB!はその歴史の幕を下ろすこととなりましたが、 今後も、IT/Web業界やクリエイティブ
【LPOはDLPO】「猫」で説明します。ABテスト・多変量テスト - DLPO株式会社
こんにちは! 今日は猫を使って、ABテストと多変量テストの違いをご説明できればと思います。 まずはA/Bテストです。二匹の猫がいて（猫Aと猫B)、どちらの猫が可愛いのか知りたいです。WEBを通じて1万人に一人ずつ一匹だけ猫を見せます。猫のパターンは二匹ですので、猫Aを見ている人は5,000人。猫Bを見ている人も5,000人。 今回の例で猫Aを見た人は66%が可愛いと答えています。猫Bは34%と人気度が少し低めでした。 猫Aの大きな勝利です！ ただし、このA/Bテストには二つの課題があります。 猫は二匹しか存在しないので 1) そもそもこの二匹以外に可愛い猫が存在するのでは?という疑問があります。 2) 上記の猫Aはどういった理由で勝っているか不明です。勝ったのは耳が水色だから？ベロが出ているから？目が黒いから？その猫が勝っている要因は闇の中です。 そこで「多変量テスト」の登場です。方法はほ
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A/Bテストでユーザーの反応を知る／【漫画】エレキテルLPO 最終回 | 【漫画】エレキテルLPO
Fluentd, mongoDB, Kibanaを利用したはてなブログABテストの事例
