PyMC3を使ったベイズ推論によるA/Bテスト - ZOZO TECH BLOGこんにちは。 データチームの後藤です。 A/Bテストはサービス改善のための施策の効果測定に欠かせないツールですが、最近のVASILYでは、運用するサービスが増えてきたことに伴いA/Bテストの内容も多様化してきました。今回はそのA/Bテストにベイズ推論を用いた具体的な例を紹介します。 問題設定 あるサービスのコンバージョン率を上げるため、コンバージョンの前提となる行動Xを増やすための修正を実施しました。ここで、「コンバージョン」は商品の購入などの成約を、「コンバージョン率」は利用数に対して成約に結びついた割合を、「行動X」は買い物カゴに商品を入れるなどコンバージョンの前提となる行動のことを指すことにします。修正がコンバージョン率の上昇に寄与したのかをデータから判断する必要があります。 修正後のページ（パターンA）を表示したグループと、修正前のページ（パターンB）を表示したグループの行動ログを
