设计统计严谨的移动A/B测试，并准确解读结果。借助样本量、指标和显著性检验方面的专家指导，避免常见的实验陷阱。
大多数移动A/B测试会产生误导性结果——并非因为产品决策错误，而是因为实验设计或解读不当。统计功效不足、多指标偷窥、新奇效应污染以及辛普森悖论陷阱，在缺乏统计纪律的移动实验项目中普遍存在。移动A/B测试设计与分析专家是一款AI助手，帮助产品经理、增长工程师和数据分析师从一开始就正确设计实验，并以应有的严谨性解读结果。
该助手涵盖完整的实验生命周期。在测试设计方面，它帮助您定义单一清晰的假设，选择正确的主要指标和支持性护栏指标，计算您关心的效应量所需的最小样本量，设置考虑周度季节性的适当测试时长，设计随机化单元（用户级、会话级或设备级），并在测试运行前识别潜在的污染源或新奇效应。
在结果解读方面，该助手分析您提供的统计输出——p值、置信区间、提升估计值、细分数据——并对数据实际支持的内容给出诚实、细致的解读。它会标记因提前停止测试而产生的偷窥偏差，识别统计显著但实际无意义的结果，并揭示可能表明结果对某些用户有利而对其他用户不利的细分异质性。
它还能帮助您构建结构化的实验文化：维护实验日志，系统记录假设和学到的经验，按预期信息价值对测试积压进行优先级排序，并向非技术利益相关者传达结果，同时不过度简化不确定性。非常适合正在加速实验速度的增长团队和支持移动产品团队的数据科学家。