実験の第一人者 Ronny Kohavi (元 Amazon、Airbnb、Microsoft) から、信頼できる A/B テストを設計、測定、実装する方法を学ぶ

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実験の第一人者である Ronny Kohavi (元 Amazon、Airbnb、Microsoft) から、信頼できる A/B テストを設計、測定、実装する方法を学びます。

信頼性の高い A/B テストを実施できることは、消費者向けアプリから製造業まで、さまざまなアプリケーションを扱う企業にとって大きな利点となります。 Web トラフィックの最適化、新機能の試用、市場における変化の影響のテストなど、どのような目的であっても、A/B テストは重要なビジネス上の意思決定を自信を持って迅速に行うのに役立ちます。

一部の企業は、厳密な実験を行うための専門知識を持っていない場合に、意思決定を行うために観察分析のみに依存しています。ただし、チームとビジネスにとっては、実験のスキルを高め、ツールと方法論の最先端にいる方がよいでしょう。 A/B テストの設定と実行は必ずしも簡単ではなく、結果が信頼できるものであることを確認する必要があります。

一流の専門家ロニー・コハビは、彼の 20 年以上の経験に基づいて、実験の内外を順を追って説明し、重要な洞察を特定し、彼のライブコースでライブデモに取り組みます。 A/B テストでイノベーションを加速、30月XNUMX日から。

Ronny は、Amazon、Microsoft、Airbnb などの大手テクノロジー企業で最新のオンライン実験の基礎を築いた幅広い業界経験を持っています。ロニーは本を共著した信頼できるオンライン制御実験：A / Bテストの実践ガイド (Diane Tang と Ya Xu と共に) トップ 10 のデータマイニングブックアマゾンで。彼は Quora の A/B テストで最も閲覧されたライターであり、2020 年 XNUMX 月に実験文化の個人生涯功労賞を受賞しました。

Ronny との 5 回の XNUMX 時間のセッションでは、次のことを行います。

A/B テストの基礎 (例: 因果関係、驚くべき例、実験プラットフォーム、測定基準、結果の解釈、信頼と落とし穴、トワイマンの法則、A/A テスト)
文化的課題への取り組み、謙虚な結果 (例: 頻繁に失敗する、ピボット、反復)、制度的記憶とメタ分析、および倫理
Airbnb や Bing などの企業のケーススタディ
証拠の階層、情報の期待値 (EVI)、補完的な手法、観察的因果研究におけるリスクなど、その他のトピック

Udemy、Coursera、Linkedin などの他のオンライン学習プラットフォームとは異なり、Sphere を使用すると、学習者はセッション中と営業時間中の両方で Ronny とライブで作業して、実験スキルを向上させることができます。さらに、業界の他の一流の実務家から学び、ネットワークを築くことができます。

コースも完全に認定されているため、L&D 予算を使用してコースを費用化することができます。グループ/チーム向けの割引も提供しています – お気軽にメールでお問い合わせください leah@getsphere.com のガイドをご参照ください。