活动简介
传统的 A/B 测试已经成为数字产品优化的基础，但当面临多变量决策、复杂用户分层或因果关系推断时，它往往显得力不从心。本次活动聚焦如何在这些局限中寻找突破，提供一套更高级的实验设计方法，让你在不牺牲统计功效的前提下，捕捉更细粒度的业务洞察。
通过案例剖析，你将了解到：多变量测试如何在保证实验组均衡的同时，减少样本需求；分层抽样如何让高价值用户群体的反馈更加精准；以及因果推断技术如何帮助你从关联到因果，做出更有信心的业务决策。
本场讲座不仅停留在理论，而是提供实操工具与代码示例，帮助你在自己的项目中快速落地。你将收获一套完整的实验设计流程、可直接拷贝的模板脚本，以及对常见实验误区的清晰对策。
参与者将获得：实验设计最佳实践手册、一对一实验评估快照（基于你提交的实验方案）以及后续技术支持的优惠。
主讲嘉宾
张晨光
- 拥有10年以上数据科学与增长策略经验，曾主导多个跨平台实验项目。
- 擅长构建基于分层抽样的实验框架，提升样本利用率超过30%。
- 精通因果推断模型，帮助产品团队从关联分析升华为可操作的业务洞察。
- 多次在行业峰会分享“高级实验设计”主题，获得业界高度认可。
- 热衷教育与社区建设，曾组织多场数据科学实战工作坊。
活动信息
日期：2024年11月23日
形式：线上直播（Zoom / Teams）
预计时长：90分钟（包括30分钟问答）
适合谁参加
- 产品经理：需要提升实验设计的精准度与业务洞察力。
- 增长分析师：想掌握多变量测试与分层抽样的高级技巧。
- 数据科学工程师：关注因果推断方法在实际产品中的应用。
- 技术负责人：希望通过实验驱动决策，降低产品迭代风险。
- 初创团队创始人：需要在有限资源下最大化实验效果。
报名与席位
本次活动采用 先到先得 方式，名额有限，已满即止。请尽快确认参与，以免错失实操机会。