Artwork

תוכן מסופק על ידי Daliana Liu. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Daliana Liu או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

Why 80% of A/B tests fail, how to 10X your experimentation velocity - Kristi Angel - The Data Scientist Show #088

43:46
 
שתפו
 

Manage episode 411395483 series 3012777
תוכן מסופק על ידי Daliana Liu. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Daliana Liu או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Most experimentations fail, Kristi Angel shares her expertise on scaling experimentation and avoiding common A/B testing pitfalls. Learn five things that can help boost test velocity, designing impactful experiments, and leveraging knowledge repos. (Chapters below)

Kristi Angel’s LinkedIn: ⁠https://www.linkedin.com/in/kristiangel/

Subscribe to Daliana's newsletter on ⁠www.dalianaliu.com⁠ for more on data science and career.

Daliana's Twitter: ⁠https://twitter.com/DalianaLiu⁠

Daliana’s LinkedIn: ⁠https://www.linkedin.com/in/dalianaliu/⁠

(00:00:00) Intro

(00:01:26) Why do most experimentations fail?

(00:07:05) Mistakes in choosing metrics

(00:10:05) Is revenue a good metric?

(00:13:18) Split metrics in three ways

(00:15:10) Daliana's story with too many category breakdowns

(00:16:59) What makes the best data science team?

(00:19:24) Data scientist work in silo vs in a data science team

(00:21:15) Building a knowledge center

(00:23:40) Example of knowledge center; nuance of experimentations

(00:26:09) How many metrics and variants?

(00:30:56) How to reduce noise - CUPED

(00:33:01) Future of A/B testing

(00:38:33) Q&A: Low statistical power

  continue reading

90 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 411395483 series 3012777
תוכן מסופק על ידי Daliana Liu. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Daliana Liu או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Most experimentations fail, Kristi Angel shares her expertise on scaling experimentation and avoiding common A/B testing pitfalls. Learn five things that can help boost test velocity, designing impactful experiments, and leveraging knowledge repos. (Chapters below)

Kristi Angel’s LinkedIn: ⁠https://www.linkedin.com/in/kristiangel/

Subscribe to Daliana's newsletter on ⁠www.dalianaliu.com⁠ for more on data science and career.

Daliana's Twitter: ⁠https://twitter.com/DalianaLiu⁠

Daliana’s LinkedIn: ⁠https://www.linkedin.com/in/dalianaliu/⁠

(00:00:00) Intro

(00:01:26) Why do most experimentations fail?

(00:07:05) Mistakes in choosing metrics

(00:10:05) Is revenue a good metric?

(00:13:18) Split metrics in three ways

(00:15:10) Daliana's story with too many category breakdowns

(00:16:59) What makes the best data science team?

(00:19:24) Data scientist work in silo vs in a data science team

(00:21:15) Building a knowledge center

(00:23:40) Example of knowledge center; nuance of experimentations

(00:26:09) How many metrics and variants?

(00:30:56) How to reduce noise - CUPED

(00:33:01) Future of A/B testing

(00:38:33) Q&A: Low statistical power

  continue reading

90 פרקים

모든 에피소드

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר