一、Statsig公司介绍
公司名称Statsig，取自于统计学显著性的英文简称。我们提供A/B实验以及相应的功能管理平台，现在也开始做一些用户分析方面的内容。公司使命就是民主化A/B实验，用数据来驱动决策，脱离传统的“老板说了算”这种模式。服务的客户中不乏著名的创业公司，如Figma、Notion、OpenAI等。
我们企业工程团队主要服务企业级用户，宗旨是让所有在Statsig签约的用户，跑更多更好的实验。我们的工作内容横跨售前和售后，比如帮助销售介绍公司产品和实验文化，也会参加用户的实验设计和结果评审等。
二、Statsig公司创始故事
Statsig在2021年2月创立于美国西雅图，整个团队都是前Facebook西雅图的员工，包含6名工程师和1名数据科学家。创立时正处于新冠高峰期，但还是要求全员去公司上班，因为早期每天都要做很多新的决定，只有这样才能有更强的执行力。
我们的CEO，是前Facebook的副总裁，也是西雅图分部的负责人。他在 Facebook 任职的10年内，西雅图分部从刚开始十几个员工，一直做到 8000 个员工。他在公司内部也是一个比较有名的连续创业者，曾经带领过很多成功的项目，这些项目现在给公司贡献了上百亿美金的收入。
从第一天上班，到第一版产品上线，我们花了大概3-4周时间。之后我们又等了3周的时间，才有了第一个新加坡的注册用户。同年10月份，我们收到了第一笔用户付款，虽然只有几美金，但确是一个非常重要的里程碑。
三、什么是民主化的A/B实验
1、一个亲身经历的小故事
我们曾经在Facebook做一款小游戏，一个项目经理提出要花时间去优化游戏的加载速度，从而提高玩家的转化率。这听起来理所当然，没有任何问题，当天就开会讨论具体要做什么。讨论出来的方案几乎都是大工程，估计需要好几个月才能完成。
其中有个成员就提出了一个大胆的想法，减少加载时间很困难，但人工增加游戏加载时间很简单，我们可以先测一下增加游戏加载时间对用户带来的影响，然后用这个结果来评估要不要投入几个月时间去减少。最后的结论是这个优化带来的增益，远远不值得投入这么大的精力，然后我们就用这个时间去做更有效的事情了。
花了几个小时工作量，省下了团队几个月的时间，这件事情让我深刻地认识到，每个公司都应该有这样的实验平台和文化，这也是我们后来创业的初衷。
2、民主化实验的四个特点
- 实验的门槛和开销要低。这是所有人都能够去测试他们各种想法的必要条件，非常重要。
- 实验数据要容易获取且透明。数据容易获取，可以降低实验的门槛；数据透明，实验结果才可以让大家信服。
- 决策结构去中心化。在民主的实验文化下，任何意见都会被考虑，用实验一一去测试可行性，然后再用数据结果来做决定。
- 能够自我学习和优化的团队。当结果和预期不一致时，这种看似失败的实验，往往能带来更多的思考价值。
3、民主化实验对不同的岗位带来的好处
- 工程师
他们能够放心地去发布新的功能，不需要很多的反复测试流程。如果你有自助化的数据，就可以观察新功能是否达到预期，APP闪退频率以及用户延时的变化情况。各种内部SDK的升级，在我们的实验平台都可以轻易做到。
- 数据科学家
一方面减少了他们写SQL取数和验算实验结果的时间，这种事情往往繁琐枯燥；另一方面由于实验结果都是自助化的，也省去了团队其他成员，因为不愿意相信实验结果所带来的一些冲突和麻烦。他们可以把这些省下的时间和精力花在更有意义的事情上，比如通过数据去帮助团队寻找产品发展的方向，或者是推荐更有用的实验目标之类的事情。
- 项目经理
用数据结果说话，可以减少一些非常主观的辩论。当大家对于一个新的想法意见不统一时，就跑一个实验，让结果说话。这样还可以鼓励团队去尝试更多未知冒险的想法，这些想法往往可以带来出其不意的回报。
4、A/B实验的现状
好的实验运作应该像流水线一样，是每天工作的一部分，可以让员工的工作效率翻倍。但大部分公司做实验更像是科学研究，从实验设计实现到数据采集解读，端到端做一个完整实验是一种奢侈，不可能作为日常工作的一部分。造成这种情况主要有以下三个原因：
- 大部分实验平台的功能不全。比如只能支持后端的实验，或者只能支持用户登录以后跑的实验等等，这样就很大程度限制了实验普及的可能性。
- 实验数据需要数据科学团队手动计算。很多公司的实验瓶颈就出在这里，计算花费大量人力，不是每个公司都可以有一个大的数据科学团队。导致大家对A/B实验缺乏主观的意愿，一般做实验都是因为领导要求。
- 实验平台不提供端到端的完整性。导致一个团队里面只有全都不出错，才能够得到正确的实验结果。这样会导致成员之间互相指责，不利于团队和睦，尤其是新人很容易遭到打击。
5、市面上的其他产品
- 市面上的产品没有真正为产品团队打造，具体如下：
- 大多数时候都是为营销或者市场团队打造功能，偏向于无代码实验，主要是因为这些部门比较愿意花钱。
- 实验结果经常是在黑匣子里面，导致用户很难自己算出同样的结果，实验平台也不愿意给出具体计算逻辑。
- 在跑实验之前就要求把测试的2-3个指标确定好，然后实验开始跑以后就不让加了，这也是非常有局限性的一面。
- 很多公司提供的客服团队没有实战经验，并不能指导用户进行最佳实践，所以也很难让用户去建立起一个好的实验文化。
- 还有一些非常低级的错误，比如分组不稳定等等。
三、Statsig如何推进A/B实验民主化
现在企业对数据分析方面的需求，可以用下图中的需求金字塔来描述， Statsig的重点在上面两层：
- 第一层是无所不在的实验。简单来说就是每个新功能都可以当做实验来做，用实验的结果来决定下一步干什么，很少有公司能做到这一点，目前只有比较大的一些科技公司才行，而我们的目标是普及到所有的公司。
- 第二层就是大家普遍理解的 A/B 实验，我们产品提供给用户最基本的这个功能，就是能够让用户全方面的了解这次产品改动所带来的影响，以及包括长期指标在内的一个整体画面。
- 下面两层是市面上其他产品提供的一些解决方案，我们也在这些方面有一些功能，比较常见，在这里就不展开细讲了。
推动A/B实验民主化，最重要的就是实验的极简化，Statsig在这方面下了非常大的功夫。从UI到SDK的设计，都尽量做到极简，下图展示的就是我们产品里面的一个功能开关。你做任何的新功能，只要一个功能开关，把功能放到这个开关里面，然后写基本的一个如果从句，就可以把它变成一个实验。
这个功能开关只要设置到0-100之间的百分比，我们就会自动把这个做成A/B 实验，给你分析这个功能的存在与否，对用户行为上面产生的一些影响。只要把功能放到这个开关，就可以看到你所关心的所有指标。不需要数据科学家做任何额外的工作，就可以一目了然，看到这个产品或功能产生的效果。
对于稍微复杂一点的场景，也可以把实验的变量做成参数。我们的SDK可以让你在一个参数上跑不同的实验，可以同时也可以不同时，这样显而易见的好处就是，测一个参数的不同数值，不需要再改动代码，不需要移动端开发的等待时间，直接在UI界面上改就生效了，就可以直接开始新的实验。
至于实验的数据收集，不管是从我们的 SDK 直接发过来，还是通过数据采集器或者数据仓库，我们的宗旨就是数据存在哪里都可以兼容。而且无论是记录原始事件，还是预先设计好的计算指标，我们也都可以用。换而言之，数据在哪，实验结果就可以在哪。
逐步揭示数据的复杂性（Progressive Disclosure of Complexity），就是希望让我们的平台能够适用于不同岗位、不同背景的用户，而不仅仅是数据科学家。我们的实验结果面板，基本上都可以看懂。红色的就是显著的不好，绿色就是显著的提升，灰色就是没有显著性。这里面数据指标含义，也都是顾名思义、一目了然。所以普通的工程师和项目经理也可以通过数据面板来读懂实验结果。
我们的平台还支持更多深层次的需求，比如指标的具体计算逻辑，在实验中某个指标每天的变化等等。还可以从平台里面导出计算结果的原始数据，不少用户都会这样来验算显示数据的正确性，或者拿到他们自己的数据仓库里面去做更多的分析。
很多用户烦恼的问题就是不知道怎么证明一个团队跑很多实验，是不是值得的，给公司带来了怎么样的业绩。可以试一下我们平台内置的这个实验保留功能，可以随机选择一小部分用户，让他们不参与任何的一个产品实验。然后会自动计算这一段时间以来你们产品里面所有的实验，所有的功能产生的总体影响。很多用户用这个来当作他们整个团队一段时间的业绩面板。
再来着重介绍下我们企业工程团队，我们与其他平台最大的不同可以总结为四点，这也是我们能够推动A/B 实验民主化一个非常重要的因素：
- 我们团队有非常丰富的实战经验，会对所有的用户进行实验基础、最佳实践的培训和答疑。
- 我们甚至会参与到实验的设计评审当中，帮客户去建立一个比较好的实验体系。
- 我们会跟客户一起计划实验文化上面想要达到一些目标，并且把这个当成我们自己的目标来评测是否成功。
- 我们也会负责公司的一些定制化实验需求，然后进行考量，评估是否可以迭代到我们的标准产品中。
最后介绍两个民主化实验推行的成功案例：
- Rec Room，这是一个 VR 游戏公司。他们现在就是把每个新功能都做在一个功能开关后面，然后把它跑成一个实验。有一次升级了UX，原本以为会大大增加用户粘性，结果发现这个用户发消息的指标却下降了。然后他们仔细看了下界面设计，发现在新版上面发消息这个按钮确实是有点被隐藏起来了，以前是比较明显的一个按钮。于是他们把这个按钮放到了上面，可以看到这个发消息指标有了显著的提升。如果他们没有每一个功能都来做实验这个习惯的话，是不会发现这样一个问题的。
- ancestry，这是一个做 DNA 检测的公司。他们现在也把所有的功能都放在一个功能开关之后，用Statsig把它跑成一个实验。下面这个图说明了在用了 Statsig 以后，实验数量的变化。现在跑实验的频率大概是一个月 50 个，但他们之前用内部的实验平台，频率基本上是一年 50 个。这也证明了我们公司平台和其他产品的对比优势。
