｜DMM inside
はじめに こんにちは。メディアデータ分析部の飯塚(@zr_4)です。 弊社では現在、複数のニュース形式のアプリケーションを運用しており、各プロダクトでユーザーの趣向にあうような記事リストのパーソナライズを行っています。 左から：LUCRA、ニュースパス、グノシー そのため、記事のランキングに関するA/Bテストをする機会が多々あり「少数のユーザーで高速に有力なパラメータを探したい」というニーズがありました。 今回は上記ニーズを満たすべく、グノシーの本番環境に導入したインターリービングを紹介します。 インターリービングとは 概要 インターリービングは高感度なランキング評価手法です。 実験的に、10倍から100倍従来のA/Bテストよりも効率的であることが知られています。*1 従来のA/Bテストにおいて、2つのランキングリストを評価する際は、ユーザを2つの群に分け各々に別々のランキングリストを提示
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理し… オライリージャパンさんからは、売れ行きがとてもいいという話を伺っており、これで新しいノートPCを買う足しになるかなぁと思っています。 物理本については少数ですが、Cloudera World Tokyo2017で限定販売されるそうです。CWT2017申し込みが始まったので、物理版がほしい方は申し込むとよいんじゃないでしょうか。 書評もいくつか届いており、勝手ながら紹介させていただきます。
Twitterで見かけた以下の記事で紹介されていた論文がおもしろそうだったので読んだ感想と内容のてきとーな紹介(詳しく知りたい人は元論文を呼んでください) マイクロソフトの研究者による、いわゆる A/B テストにおいてメトリックを解釈するときに陥りがちな罠12選。実例がことごとく直感に反していてとても面白かった。 https://t.co/jC9JOsx1uB— Shuhei Takahashi (@nya3jp) 2017年10月11日 内容が間違っている部分があったらコメントなどで教えていただけると嬉しいです 論文 このKDD2017の論文ではABテストの結果を解釈する時に陥りがちな12種類の罠についてMicrosoftの研究者が実例と対策を交えて説明しています Pavel Dmitriev, Somit Gupta, Dong Woo Kim and Garnet Vaz, "A D
リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら 汎用人型雑用AIの stakaya です。 たまたま数年前に社内のBLOGに書いたABテストのロジックのまとめ＆比較記事を発掘したので、 このまま眠らせているのはもったいないぞと、 圧倒的もったいない精神を発揮し、シェアさせていただきます。 あの頃は私も若かった。 社内では”堅物・真面目・一途”で有名なものでして、下記文章がお硬いのはご勘弁ください。 はじめに 本記事は、施策の評価手法としてしばしば用いられるA/Bテスト（A/B testing)について、できる限り背後にある仮定を明記した上で、まとめたものである。 A/Bテストとは、主にインターネットマーケティングにおける施策の良否を判断するために、2つの施策（通常、A・Bと記載）を比較す
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Firebase Remote Config とは Firebase Remote Config はクラウドでモバイルアプリの設定値を管理することができる Firebase が提供する1サービスです。何かしらの設定値をクラウドで定義し、モバイルアプリはその設定値を読み込んで振る舞いを決めるようなアーキテクチャが実現できます。例えば A/B テストのようなこともできますし、セグメントしたユーザーのみ UI を変えるなどといったこともできます。 Firebase Remote Config | Firebase ユーザー単位のアプリ変更を素早く ユーザー単位でセグメントしたアプリのカスタマイズ A/B テストの実施 本記事では iOS アプリで使ってみました。 Firebase の導入 Firebase Remote Config を使うには、Firebase のプロジェクト作成が事前に必
いま注目すべきシリコンバレーの有名なIT企業は新規のデザインや機能が有効かどうかを検証するためにA/Bテストを行っています。 その一方で、日本の企業も含め、A/Bテストを本番環境で導入している企業は非常に少ないです。 加えて、日本で言われているA/Bテストと海外で言われているA/Bテストは少々異なるものだと感じています。 日本のA/Bテストはフォームの最適化やデザインの修正にとどまっている一方で、海外のA/Bテストはプロダクト開発のサイクルの一部分となっています。 プロダクト開発のサイクルの一部としてA/Bテストを取り入れるためには、大量のテストを定常的に回していく仕組みが必要となってきます。 そこでデータドリブンであると言われているようなシリコンバレーのIT企業は自社でA/Bテストの基盤を作成しています。 今回は社内A/Bテスト勉強会で発表するために、シリコンバレーの有名IT企業がどのよ
アプリマーケティング研究所 > アプリ開発 > ABテストで「女の子クリエイティブ」の神話崩壊。まったく出会えないチャットアプリ「ひまチャット」が教える、意外だったABテスト事例4 まったく出会えないチャットアプリ「ひまチャット」さんにお話を伺いました。 ※ALTR THINK株式会社 CEO 森口拓也さん（左）、森岡さん（右） 「ひまチャット」について 「ひまチャット」について教えてください。 森口： 「ひまチャット」は出会わない系のチャットアプリです。「ども！」というボタンから、日本中のいろんなヒマな人たち（匿名）に話しかけて、ヒマつぶしをすることが出来ます。 いまどのくらいのユーザーがつかっていますか？ 森口： いまのところ、登録ユーザー（≒ダウンロード数）が約100万人、MAUがざっくり20万人です。男女比としては半々くらいですね。 メッセージ数でいうと、全体で月に6,000万メッ
アプリマーケティング研究所 > アプリ開発 > 「初アプリ開発でサラリーマンの給料超え。独立したが現在はギリギリ生活できるレベル」戦国時代を生きる地方のアプリ開発者に聞く。 今回は地方でアプリをつくって暮らしている、2名のアプリ開発者さんにお話を伺いました。アプリ業界が「だんだん厳しくなってきている」という声も。 １.北海道でアプリ開発をしているアソボックスさん ※株式会社アソボックス 代表取締役 赤羽 駿人さん アソボックスについて教えて下さい。 北海道でアプリ開発をしています。現在は法人化していますが、夫婦でアプリをつくっているので、実態としては「個人開発」に近いです。私がプログラミングで、妻は企画を担当しています。 とくに北海道にいて、不自由なことはないですね。不便なのは「amazonから荷物が届くのがちょっと遅い」というくらいでしょうか。 夫婦でアプリをつくっていて、メリットはあり
グロースハック≠ABテスト グロースハックはチーム全体でやるもの 成長スピードを求めるあまり哲学を失ってないか？ KPIを追い求めるあまりユーザーに無理をさせてないか？ などなど。名言がたくさん登場するスライドです。 サービスを成長させようとするあまり、作り手都合で改善してしまうのはサービス運営者あるあるですよね。 しかし、そうではなく「ユーザーが喜び、かつ、継続的にサービスが続くようにバランスをとる」ことが重要なんだとか。 サービス改善の際は、ABテストを行っても改善につながらないことなんてザラ。 効果の無い施策を数百繰り返した先にようやく…！なんてことが普通に起こるので、実際の効果が出るまでのモチベーションコントロールの面からもこのへんきちんと考えないとなんですね。 Webで実装検証 ⇒ 成功したらアプリに 具体的なハック事例で言うと、「シェアの導線の最適化」「見る側としてアプリインス
Jobs at SeatGeek We are growing fast, and have lots of open positions! Explore Career Opportunities at SeatGeek The SeatGeek engineering team is excited to announce the latest addition to the Sixpack A/B testing framework’s client list: sixpack-java. Designed with the goal of making A/B testing Android applications easy and painless, sixpack-java has a straightforward API and an easy setup process
スマートフォン対応サイトで右上や左上にある「≡」こんな形の三本線のメニューはいわゆるハンバーガーメニューと言いますが、ハンバーガーメニューのデザインに関してA/Bテストを行っていた記事があったので紹介します。 ●ハンバーガーメニューのデザインパターンハンバーガーメニューは色々なデザインがあって、例えば以下の様なパターンがあります。（サイトイメージは「グラシン工房」から） まずはBootstrapの標準に近い形式。三本の線があるだけのパターン。 次に三本の線のしたにメニューという文字を配置して、アイコンの意味を説明するパターン。 三本線を線（border）で囲い、ボタンらしく見せるデザインのパターン。 他にもいくつかデザイン・表現方法がありますが、それは前に書いた「【Web制作】スマートフォンサイトのメニューのアイコンデザイン・表示を比べてみた」の記事をご覧ください。 ●アイコンだけ・文字付
OptimizelyはA/Bテストや多変量テストを提供する、パワフルで使いやすい世界規模のWeb最適化プラットフォームです。技術的な知識がなくてもウェブサイトを動的に書き換えて様々なパターンをテストすることができ、すぐに結果を集め目標達成に向けて進むことができます。スターバックスやeBayなど8,000を超える企業がOptimizelyを導入し、19万を超えるテストが作成され、この数は急速に伸び続けています。 相変わらず携帯端末は世界を席巻しており、モバイルアプリケーション上で稼働するA/Bテストの数も増加しています。A/Bテスト自体は目新しいものではありませんが、モバイルアプリのA/Bテストに関する用語についてはあまり馴染みが無い人も多いかもしれません。モバイルのA/Bテストを成功させるため、まず正しい用語を知ることから始めましょう。知っておくべきCRO用語14の続編として、モバイルの用
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