课程简介
很多同学对 A/BTest 整体流程都有些误区。比如：
是不是什么样的实验，我都可以用 A/B Test ；
只要设定一个A/B，实验一段时间就好了，具体周期和样本量多少，也不用具体计算;
只要计算结果中，实验组的指标对应基线组的指标有差异，我就可以认为本次实验组有效果。
所以，今天作者就利用常见的产品优化迭代中的 A/B Test ，来串讲下全流程要点，最后也会以一个案例来实操，帮你加深理解。其中我们就会解决如何选取指标、如何建立假设、如何计算样本量、如何验证实验效果等痛点问题。
课程目录
A/B Test 全流程
实验前：定指标、选单位、算时间
实验中：筛用户、验策略、保唯一
实验后：验比例、做推断、定迭代
详解A/B Test 全流程关键要点
选取指标
建立假设
选取实验单位
计算样本量
流量分割
实验周期计算
核心原理：用统计学，科学校验Test结果
案例实操：社交新功能效果评估A/B Test全流程
讲师简介
稻草，BAT 资深数据分析师
他在渠道优化、用户增长、链路分析、商业分析等领域有丰富的一线经验。并从 0-1 搭建商业化分析，从 0-1 搭建用户增长体系，主导构建 A/B 实验平台，还主导产品指标体系的建立及归因分析的落地。