グロースとは学びを得ること - 後編｜Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD

こんにちは、THE GUILDの@goandoです。 「グロースとは学びを得ること - 前編」の続きです。 後編ではグロースにおけるABテストの価値について、グロースに取り組む中で得た気付きと世界の動向をご紹介します。 正しいABテスト多くの方がご存知のABテストですが、時折見かけるのが「改善案Aと改善案Bの方法のどちらがより良い結果に繋がるかを検証」するための方法として利用し、更には全てのユーザーをランダムに50% vs 50%にスプリットして行っているケースです。 これは正しいABテストの利用方法ではなく、本来は「現在の仕様A(対照群)に対し別の仕様B(介入群)の結果を比較」する実験方法で、仕様Bのみを特定の条件でランダムに抽出した一部の対象に対してのみ行い、元の状態との比較を行うのが本来の活用方法です。 ABテストは統計学や疫学の歴史の中で成り立ったランダム化比較試験の方法に基いてお

[toushitsufukei]

良記事

[souvenir038]

局所的に効果測定を行う。影響を限定的に抑える事ができ、議論よりもリスクを最小化した上で「まずやってみよう」という姿勢に変わっていく。全ユーザにリリースした場合、一度提供した機能を取り下げるのは難しい。

[fujii_yuji]

これは良い記事だなー。

[tama_1028]

「アプリ起動後90秒以内に視聴する作品を決定させなければ離脱する」 ここまで細かく分析してみたいし、この90秒みたいなもののために全力を尽くしてみたい。

[i_mairy]

動画サービスのサムネイル画像のABテストの話が面白い

[s2terminal]

最初の例の何が間違っているのか分からない。改善ではなく仮設検証という、単なる揚げ足取りなだけ？

[kagakaoru]

間違ったABテストあるある　“「改善案Aと改善案Bの方法のどちらがより良い結果に繋がるかを検証」するための方法として利用し、更には全てのユーザーをランダムに50% vs 50%にスプリットして行っているケース”