こんにちは、メディア事業本部のエンジニアの id:skozawa です。 普段の業務では、女性向けキュレーションサービス LUCRA(ルクラ)のデータ分析やロジック開発をしています。 lucra.jp 先日行われたData Driven Developer Meetup #1で仮説検証とABテストについてLTをしてきたので、その内容について簡単に書きたいと思います。 Gunosyでは、プロダクトを改善するために、新しい機能の追加や、UIの変更、記事リスト配信ロジックの変更など、日々、様々な仮説検証を行っています。 記事の質や季節要因などのプロダクト改善とは異なる影響を排除して、効果を検証するために仮説検証ではABテストを採用しています。 この記事では、LUCRA開発チームでの仮説検証の流れを事例として紹介します。 仮説検証 仮説検証の流れは以下の通りです。 仮説検証 仮説を立てる 指標を決
![Gunosyでの仮説検証 - Gunosy Tech Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2404672bea87df2b23a26d9185cdf79adc85e974/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F4ffc3527657d5273bbd684c9d8d8f1b859d5f863%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fs%252Fskozawa%252F20180920%252F20180920113117.png)