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退会ページから読み解く「逆説的改善法」とプロジェクト推進に必要な3つの明確化ポイント - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
スタートアップはどのタイミングからサービスの改善プロジェクトを立上げるべきなのだろうか？ そもそも大きなサービスで改善プロジェクトを回したことがある、失敗も成功も体験した開発者、マネージャーでなければどうやってプロセスを回したらいいかも分からないかもしれない。 簗島亮次氏はデータマイニングの専門家であり、グリーでゲーム以外のプラットフォームに関するプロジェクトマネジメントを経験後、フリークアウトでDSPの入札アルゴリズム企画などに携わっている。現在はフリークアウトでの業務と並行して「ビッグデータをお金に換える」環境開発を推進するIntimate Mergerの代表取締役も務める。 本稿では彼がMOVIDA SCHOOLでスタートアップに共有した「データドリブンな」改善プロジェクトの実例とノウハウについて整理してお伝えする。 簗島亮次氏 グリーの退会ページは「改悪」で退会数を半分に減らした事
多腕バンディット テスト - アナリティクス ヘルプ
Google アナリティクス ウェブテストの基盤を成す統計手法について説明します。Google アナリティクスでは、ウェブテストの手法として多腕バンディット方式を採用しています。多腕バンディット テストには、次のような特徴があります。 最も利益の大きい選択肢の特定を目標とする ランダム分布がテストの進行とともに更新される 「多腕バンディット（multi-armed bandit）」という名前は、それぞれに異なる見込み配当率が設定された、「One-armed bandit（片腕の盗賊）」というスロット マシンが複数並んでいる状況を模した仮説テストという意味を持っています。スロット マシンのプレイヤーは、最も見込み配当率が高いスロット マシンを見つけ出す必要がある一方で、利益を最大化する必要もあります。この状況では、これまでの配当率が最も優れているマシンのみをプレイするか、それともさらに配当率
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