随机分流与试验设计

随机分流与试验设计是用户增长与营销优化方法论的第一个关键环节,为后续的Uplift建模提供因果干净的数据基础。也是AB测试方法论的基础框架之一。

核心操作

  • 面向目标人群做随机抽样,划分为实验组和对照组
  • 对实验组实施干预(Push、发券、改文案、增加激励等)
  • 收集两组人群的行为数据,为模型训练做准备

数据准备

构建 (user_id, T, Y, X) 形式的宽表:

  • T: 是否干预(0表示对照组,1表示实验组)
  • Y: 结果变量(如转化、活跃等目标行为)
  • X: 用户特征(活跃度、消费能力、地域等)

优化技巧

可使用CUPED方法(Controlled-experiment Using Pre-Experiment Data)技术降低结果方差,提高实验功效。

该方法主要通过引入干预前的协变量(如X_pre),调整实验结果,减少随机波动的影响,使得实验结果更加稳定可靠。

注意事项

  1. 确保随机分组的均匀性和代表性
  2. 避免实验污染(控制组不应受到任何干预信息)
  3. 确保埋点完整,准确记录干预和转化行为
  4. 合理设置样本量,确保统计显著性

随机分流实验是因果推断的金标准,为后续的Uplift建模AB回流闭环与迭代优化提供了科学基础。根据不同的实验目标和数据特征,可选择适当的AB测试方法论中的检验方法,如两比例Z-t检验Cuped-AB检验等。