Введение
Эксперименты — это мощный способ проверки гипотез, извлечения уроков из данных и принятия обоснованных решений. Однако не все эксперименты одинаковы. Качество и достоверность эксперимента во многом зависят от выбора и оценки метрик. Метрики — это количественные показатели, которые указывают на производительность, поведение или результат эксперимента. Они помогают нам ответить на такие вопросы, как: Как эксперимент повлиял на пользователей? Достиг ли эксперимент своей цели? Насколько мы уверены в результатах?
Однако выбор и оценка метрик — нетривиальная задача. Это требует четкого понимания целей эксперимента, контекста проблемы и сопутствующих компромиссов. Более того, хорошие эксперименты включают не только одну метрику. Они вовлекают многих. И, следовательно, правильный способ взглянуть на результаты эксперимента — это посмотреть на правильные показатели. В этом документе мы обсудим важность выбора правильных метрик для экспериментов и объясним два набора задействованных метрик: метрики функций и метрики ограждений.
Показатели функций
Метрики функций — это основные метрики, которые непосредственно измеряют цели эксперимента. Это метрики, которые нас больше всего волнуют и которые мы используем для принятия решений на основе результатов эксперимента. Например, если целью эксперимента является увеличение вовлеченности пользователей, метрикой функции может быть количество активных пользователей, средняя продолжительность сеанса или рейтинг кликов. Метрики функций должны быть согласованы с гипотезой эксперимента и должны отражать ценностное предложение эксперимента.
Однако не все метрики функций одинаково полезны. Некоторые метрики функций могут быть слишком зашумленными, слишком чувствительными или слишком медленными, чтобы обнаружить эффект эксперимента. Поэтому при выборе метрик признаков мы должны учитывать следующие критерии:
Релевантность: показатель должен соответствовать цели и гипотезе эксперимента. Он должен отражать предполагаемый эффект эксперимента и не зависеть от других факторов.
Чувствительность: метрика должна быть достаточно чувствительной, чтобы обнаруживать эффект эксперимента, но не слишком чувствительной, чтобы на нее могли повлиять случайные колебания или внешний шум. Он должен иметь высокое отношение сигнал/шум и низкую дисперсию.
Надежность: метрика должна быть устойчивой к изменениям в среде, популяции пользователей или дизайне эксперимента. На него не должны влиять такие факторы, как сезонность, эффекты отбора или эффекты новизны.
Практичность: метрика должна быть практичной для измерения, сбора и анализа. Он должен иметь четкое определение, надежный источник данных и приемлемый размер выборки.
Выбор правильных метрик функций имеет решающее значение для успеха эксперимента. Они помогают нам определить, оказывает ли эксперимент положительное, отрицательное или нейтральное влияние на пользователей и бизнес. Они также помогают нам сравнить производительность разных вариантов и выбрать лучший. Однако метрик функций недостаточно для оценки эксперимента. Они рассказывают нам только одну сторону истории. Чтобы получить полную картину, нам также нужно взглянуть на другой набор метрик: метрики ограждения.
Метрики ограждения
Метрики Guardrail — это вторичные метрики, которые отслеживают потенциальные негативные последствия эксперимента. Это показатели, которые мы не хотим ухудшить или повредить в результате эксперимента. Например, если целью эксперимента является повышение вовлеченности пользователей, метрикой ограждения может быть удовлетворенность пользователей, уровень удержания или доход. Показатели Guardrail должны быть согласованы с ограничениями эксперимента и должны отражать потенциальные риски эксперимента.
Однако не все показатели ограждения одинаково важны. Некоторые метрики ограждения могут быть более важными, более чувствительными или более дорогостоящими, чем другие. Поэтому при выборе метрик ограждения мы должны учитывать следующие критерии:
Важность: показатель должен быть важен для пользователей и бизнеса. Он должен отражать потенциальный вред или убытки от эксперимента, а не быть тривиальным или неуместным.
Влияние: эксперимент должен повлиять на показатель. Он должен иметь причинно-следственную связь с экспериментом, а не быть независимым или случайным.
Порог: метрика должна иметь четкий и приемлемый порог деградации или вреда. Он должен иметь предопределенный предел или диапазон значений, которые указывают уровень допустимости или риска.
Компромисс: метрика должна иметь разумный и оправданный компромисс с метриками функций. Он должен иметь сбалансированную и пропорциональную связь с метриками функций, а не перевешивать или подрывать их.
Выбор правильных метрик ограждения имеет важное значение для безопасности эксперимента. Они помогают нам отслеживать, имеет ли эксперимент какие-либо непреднамеренные или неблагоприятные последствия для пользователей и бизнеса. Они также помогают нам выявлять и устранять любые потенциальные проблемы или риски, которые могут возникнуть в результате эксперимента. Однако метрик ограждения недостаточно для принятия решений на основе эксперимента. Они рассказывают нам только другую сторону истории. Чтобы получить целостное представление, нам нужно рассмотреть оба набора метрик: метрики функций и метрики ограждений.
Заключение
В этом документе мы обсудили важность поиска правильных метрик для экспериментов и объяснили два набора задействованных метрик: метрики функций и метрики ограждений. Метрики функций — это основные метрики, которые непосредственно измеряют цели эксперимента. Они помогают нам определить, оказывает ли эксперимент положительное, отрицательное или нейтральное влияние на пользователей и бизнес. Метрики Guardrail — это вторичные метрики, которые отслеживают потенциальные негативные последствия эксперимента. Они помогают нам отслеживать, имеет ли эксперимент какие-либо непреднамеренные или неблагоприятные последствия для пользователей и бизнеса. Оба набора показателей важны и дополняют друг друга для оценки эксперимента. Они помогают нам ответить на следующие вопросы:
Достиг ли эксперимент своей цели? На этот вопрос отвечают метрики функций. Они говорят нам, оказал ли эксперимент статистически значимое и практически значимое влияние на показатели, которые нас больше всего интересуют.
Причинил ли эксперимент какой-либо вред? На этот вопрос отвечает метрика ограждения. Они говорят нам, оказал ли эксперимент статистически значимое и практически неприемлемое влияние на метрики, которые мы не хотим ухудшить или навредить.
Стоит ли запускать эксперимент? На этот вопрос отвечают оба набора показателей. Они говорят нам, оказывает ли эксперимент положительное влияние на пользователей и бизнес, принимая во внимание сопутствующие компромиссы и риски.
Изучая правильные показатели для экспериментов, мы можем гарантировать, что проводим высококачественные и достоверные эксперименты, которые помогают нам учиться на данных и принимать обоснованные решения.
