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如果你正在規劃下週的行程，能否空下星期四晚上？因為，火星學校最熱力四射的東明老師，要來跟你聊聊，怎麼同理對方，說中對方心裡的點，講出關鍵重點。
東明老師，是講師界的異數。他不是學經歷漂亮的那種型，他做過攝影，擔任過婚顧，還賣過滷味......因為跟太多人溝通，整理出自己一套表達心法，幫助無數業務夥伴創造佳績。
有一回他來我家討論課程，半夜一點，還在指點學生隔天的口試，結果那位學生得到首獎，拿到幾十萬獎金。他對學員的付出，非常讓人感動。
有一位大陸同學，跨海參與了他的課。
她是一位出社會不久，不太有自信的人。
後來上完課，她告訴我說，東明老師讓她知道，要怎麼說，才能說出自信。
你也想說出自信，說出佳績嗎？
真的歡迎你，來感受東明老師的熱力、氣場、真誠，以及他對口語表達的心得。
現實生活中，我們很多的【悔不當初】，都是因為不經意的【脫口而出】。
是時候做出改變了。
讓我們來把話說對，為自己跟對方，創造更多好機會。
報名連結（完全免費），我放在留言板。
我們819週四晚上八點，深夜學堂3，見。
【💡💡營運小教室-第32堂】🕹 A/B測試 重點分享 🕹
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🔎文章同步部落格：https://bit.ly/3rPadlk
(圖文同步、畫好重點，閱讀更方便)
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最近這兩週我在研究A/B測試，
何謂A/B測試我就直接引用文章內的話：
「針對某一需要改進的功能、頁面或是產品，提供兩種或以上的方案，合理分配流量，將不同方案发布給不同用戶。在運行一段時間後，結合各項指標和科學的統計方法，對比實驗數據做出決策，將最優方案更新給全量用戶。」
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因此，A/B測試在現今網路行業中被用的相當頻繁，
Google更是把A/B測試視為圭臬，
大到一個功能，
小到一個按鈕的顏色都要做A/B測試，
也因為Google進行了大量的A/B測試，
把用戶旅程(user journey)中每個節點的轉換率一步步提高，
使得每次產品功能或是頁面的改動更符合多數用戶需求，
自然效能與績效就能極大化，
其他像是臉書、亞馬遜等電商公司，
都是將A/B測試納入必要的工作項目內。
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專門在做這工作的人，
現在也有個很新穎的職務名稱叫成長駭客(Growth Hacker)，
大家到104人力銀行搜尋就知道其工作內容，
這邊不贅述。
(注意，A/B測試只是成長駭客內的其中一個工作項目，並非成長駭客就只做A/B測試，差很多)
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遊戲業坦白說在營運上不太會進行A/B測試，
因為用戶幾乎都從雙平台上下載遊戲，
如果要做A/B測試就只能在雙平台上著手，
新產品或許還能這樣做，
但對既有產品來說就不切實際點，
因此A/B測試通常會出現在廣告的買量測試中。
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以下分享我自己在A/B測試上的心得分享：
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1⃣A/B測試不代表一次只能測試兩個，你想測試2個以上也行，主要是得確認每個群體樣本數要夠多，如果樣本數太少，達不到性效度的話，做出來的結果就沒有參考價值。
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2⃣如何確認有足夠的樣本數呢？身為營運人員，自家的營運數據自己最清楚，可以透過這個網站輸入母體大小，就會自動算出要多少樣本數才能達到統計顯著性。
👉https://zh.surveymonkey.com/mp/sample-size-calculator/
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3⃣假設是投放廣告，如果不曉得母體會有多少，那可以用以下免費工具來反推，例如你想要達到的轉換率是1%提升到5%，這個頁面就可以幫你計算出兩個群體各自要曝光幾次才足夠，就能判斷預算會花多少。
👉https://clincalc.com/stats/samplesize.aspx
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4⃣會需要計算上述的原因主要有兩個，一個是預算問題，另一個是在不確定風險下，建議做足夠樣本數就好。
👉舉例來說，如果今天某款遊戲每月付費玩家有10,000人，如果想改動一個功能，可能一開始會想到的做法是隨機5,000人分配到不同群組(也就是A/B測試為50% / 50%)。
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但這樣就會有一個風險，萬一這個改動是失敗的，等於就會直接影響到5,000人，那在A/B測試期間，可能就開始蒙受不小的營收損失，或是等不到信效度出現就提早結束測試，因此如果能事前估出足夠的樣本數，就能降低上述風險。
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以10,000人這例子，丟到頁面內，只要370人的樣本就能達到統計顯著性了，不用分到50% / 50%這麼多，只要5%就足夠了，這樣即使A/B測試不理想，也只會影響到那5%付費用戶。
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5⃣要確保兩個群體是完全獨立，而非交集，如果有交集，就會影響分析結果。
👉這點比較吃技術的工，技術要能夠確保實驗對象進入A/B測試時會被隨機分派到不同群體內，如果因為裝置過多、版本不同等因素而導致有部分用戶既是A群體、也在B群體的話，那就會導致數據判讀出現錯誤。
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6⃣不要在一個A/B測試還沒做完情況下，又緊接著做另一個A/B測試，除非能確定這兩個A/B測試是完全不相干，不然不但在分析時不容易分清楚每個群體，也很容易影響整個數據的分析。
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7⃣做出來的結果到底有沒有達到統計顯著性，可以把數據輸入到這個網頁內，非常方便。
👉https://abtestguide.com/calc/
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8⃣A/B 測試前，可以先執行A/A測試，先確認目前的隨機分配中有沒有其他的變異數，確保這兩個群體的整個營運數據夠乾淨。
👉由於測試的是群體內有沒有其他變因，而非方案本身，因此在流量分配上就能夠以50% / 50%進行。
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以上就是我對於A/B 測試目前的經驗與心得分享，
如果要再探討下去絕對有更多的理論基礎與分析模組，
我自己也還在學習摸索中，
日後如果有甚麼心得或是勘誤，
我會持續更新在這篇文章中，
如果你有其他心得或是已經發現錯誤的地方，
也歡迎分享給我。
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🔎參考資料：A/B 測試要測多久？從統計顯著與檢定力看廣告測試結果
https://bit.ly/3CcQAIL
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🔎延伸閱讀：谷歌是怎么用A/B測試的
https://bit.ly/3lr6KYZ
你知道嗎？要從一個人的外表跟臉部情緒判斷他是怎樣的人，可能是非常失準的。騙子可以看起來忠厚老實，間諜可以看起來忠心耿耿，無罪的人可以看起來緊張兮兮。然而，要真正透徹地理解一個「陌生人」，從來就不是件簡單的事情。
《解密陌生人：顛覆識人慣性，看穿表相下的真實人性》的作者是知名的記者麥爾坎．葛拉威爾（Malcolm Gladwell），我之前讀過他筆下的《異數》和《引爆趨勢》，他擅長用不同的眼光詮釋大家習以為常的事物。自此之後我便被圈粉，陸續找了他的所有作品來讀（還沒讀完！）。
這本書在美國出版之後，引發熱烈的討論和爭議，主要原因是內容碰觸到許多敏感議題，例如：白人警察路邊臨檢黑人女性最後演變成獄中自殺、史上最駭人的兒童性侵案被掩蓋長達20年、校園撿屍性侵是酒精催化後意識不清的結果。
作者試著從這些真實案件中抽絲剝繭，指出這些悲劇事件的背後，跟「人們對於陌生人的誤解和盲點」有著強烈的相關性。我們該如何認識眼前的陌生人？又該如何跟他們打交道？書中給的不一定是答案，而是顛覆你既定看法的另一種新視野。
👇《解密陌生人》讀書心得：我對「識人盲點」的3個想法
https://readingoutpost.com/talking-to-strangers/
《刻意練習》作者安德斯‧艾瑞克森（Anders Ericsson）被譽為「研究世界專家的世界專家」，根據他30年的研究發現，所有領域的「天才」發跡和成長過程，全都可以歸納成「刻意練習」的產物。作者說道：「我從未見過有人不經長期密集練習就發展出超凡能力。」這些所謂擁有「天賦」的佼佼者們，只是比其他人更善於改善大腦和身體的適應力，採用正確的方式學習跟訓練而已。
他也打破大家一直以來從知名作家麥爾坎．葛拉威爾的《異數》讀到的迷思「一萬小時定律」。並不是傻傻地訓練一萬小時就能夠出類拔萃，而是要透過有方法、有技巧的「刻意練習」，才能砥礪自己不斷進步與改善，真正成為卓越的「天才」。「刻意練習」的目標並不是「發掘」潛能，而是「打造」潛能，讓以前不可能的事情變得可能。而這需要改變現況，也就是脫離舒適圈，並強迫自己的大腦和身體去適應新的行為和技能。
📝部落格文字版 https://readingoutpost.com/peak-deliberate-practice/
《刻意練習》購書連結 https://readingoutpost.com/recommends/peak-secrets-from-the-new-science-of-expertise/
📝〈只要 20 小時就能學會任何事〉影片連結 https://www.youtube.com/watch?v=5MgBikgcWnY
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