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電子工程系，耶魯大學計算機科學博士，曾在總部負責產(chǎn)品的創(chuàng)新和研發(fā)，對A/B測試系統(tǒng)、大規(guī)模復雜系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘和分析、互聯(lián)網(wǎng)基礎架構有深入研究。歷任IEEE移動計算、 部審核專家、2009對等網(wǎng)絡國際研討會、超現(xiàn)代化的通訊和控制系統(tǒng)、國際會議TPC。在IEEE、ACM等全球有的學術期多篇學術，主要研究領域為計本次我的是《如何用AB測試驅動產(chǎn)品優(yōu)化與科學實踐》，內(nèi)容圍繞以下幾點 AB，我們提倡告別經(jīng)驗主義，任何細微的決策都通過AB測試來優(yōu)化。我舉一個例子，比如說自己的餐飲盤子大小，這是非常有意思的實驗，當時大家就會覺得的員工每當工作超過三年之后健康程度就有滑坡，體重會增加，頸椎病來說可能效率代碼提交的數(shù)量，或者BUG的數(shù)量，項目上線發(fā)布的數(shù)量，對比一下哪個更當你把AB測試應用到你的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的迭代，還有你的運營的實施之中，你就可以保證你的產(chǎn)品走勢在不停的提升，只要通過AB測試的方法不斷的迭代自己的產(chǎn)品，或者上線一些ABMVP拆分成五個轉化率環(huán)節(jié)，即所謂的AARRR，海盜模型。那么五個環(huán)節(jié)分別是什么，大家可能也都聽，第一個A是拉新，打買流量地推，第二個是激活，買來的流量怎么使他轉化，或者成為你真正的用戶，很多人在做，AB測試會做的更好。第三步是GrowthHack模式可以總結為以下幾點：AB測試的應用范圍非常廣泛，比如產(chǎn)品UI、文案內(nèi)容、頁面布局、產(chǎn)品功能、推薦算法、經(jīng)過長期優(yōu)化的產(chǎn)品和一個不怎么做AB測試的產(chǎn)品，用戶很容易對比出來哪驗更好。新版本難免會出現(xiàn)BUG或服務壓力突然多大造成整體事故，使用版本批量發(fā)布功能靈活同時試驗版本的總轉化率是原始版本的5.1倍；Max+帖子排序優(yōu)化案具體數(shù)值高出20%左右試驗結果：綁卡率提升5.3%，CTA點擊次數(shù)提升8.9%CTA試驗解讀：相比其他方案，方案3圖標的點擊率有非常大的提升。KPI耐心測試：但是大多數(shù)改動都不會大幅度提

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