邓路

腾讯 微信实验平台 高级数据科学家

个人介绍：博士毕业于新加坡国立大学概率与应用统计学院。目前就职于腾讯，在微信实验平台负责假设检验，因果推断，AB实验等方面的研究。研究兴趣包括网络效应，贝叶斯推断，分位数回归，序列化检验，方差消减等。

演讲题目：社交网络实验在微信实验平台的应用

演讲提纲：

在互联网场景中，用户和用户之间会通过各种各样的形式相互关联，相互影响，这被称作网络效应。当存在网络效应时，传统AB实验的形式对于策略效果的估计是存在偏差的。我们将分享一种叫做基于簇的随机化网络实验。它的思想是把网络传播路径用一个社交关系图来刻画，并通过算法把关系图划分成不相交的簇，对簇做随机化实验，从而降低网络效应带来的偏差。我们将介绍如何构建一个有效的网络关系图，在做簇的划分时应该考虑哪些要素，如何将这种实验形式跟传统的AB实验融合起来，从而进行大规模的网络实验，以及做完实验之后怎么对得到的数据进行有效的假设检验和统计推断。最后，我们将分享网络实验在微信的社交场景下发现网络效应并降低实验偏差的案例。

听众收益：

1. 了解为什么要做社交网络实验

2. 了解社交网络实验的基本流程

3. 了解社交网络实验统计推断的理论框架

胡浩

水滴 数据与平台产品中心 产品负责人

个人介绍：研究生毕业于清华大学软件学院，连续创业者，也曾任职于某知名外企、某国内头部互联网公司，熟悉增长、商业化及AI产品化。2021年加入水滴，负责水滴数据与平台建设，包括业务指标体系建设、AB实验平台、BI平台、企业信息化等。

演讲题目：水滴社交传播场景AB实验的实践

演讲提纲：

水滴大病筹款业务具备典型的社交传播特征，业务在传统AB实验上面临着新的挑战。本次分享将会详细介绍水滴大病筹款业务面临的AB实验的挑战，以及我们进行的一些案例实践。

听众收益：

1. 社交传播场景下AB实验面临的挑战

2. 水滴社交传播场景进行AB实验的经验分享

刘时光

小米互联网业务部 产品总监

个人介绍：刘时光，现任小米集团互联网业务部数据科学产品总监，从战略、人才、组织、技术架构以及分析方案等多维度打造一流的增长分析平台和数据驱动的科学组织文化。 2010年加入阿里巴巴云计算公司，先后在CNZZ、阿里妈妈、友盟等部门从事数据及营销类产品经理工作。2017年加入滴滴，参与过世界级预算规模的POPE营销引擎的搭建，并在数据科学与智能部负责用户画像系统、DSP外投等增长类数据智能产品工作。近十年在数据科学和增长产品领域，获得发明设计专利授权5项。

演讲题目：基于 AB 实验的边际 ROI 增长分析实践

演讲提纲：

1. 降本增效下如何做好增长分析

2. 基于 AB 实验方法的边际 ROI 计量与实践

3. 基于 AB 实验方法的边际 CAC 计量与实践

听众收益：

1. 互联网增长分析核心工作内容

2. 如何通过 AB 实验剔除策略效果中的自然增长量

3. 降本增效背景下，互联网广告主与广告平台之间的博弈逻辑

林涛

货拉拉AB技术负责人

个人介绍：毕业于中南大学后，随后加入华为负责5G室内覆盖数据分析平台开发相关工作，20年加入货拉拉科技公司，从0到1负责搭建了货拉拉AB实验平台，实现多种分流算法（随机、时间片轮转、时空等）助力公司在货运双边市场场景下科学、高效地完成AB实验。

演讲题目：货运双边市场下AB实验分流算法实践

演讲提纲：

在货拉拉大数据中台下的AB实验平台目前已服务货拉拉的全线业务，助力完成各产品10w+次的功能迭代AB实验，每日生产千级别的效果分析报告，帮助业务进行决策。由于货运市场是一个双边市场，对AB实验分流算法的诉求有别于一般的单边场景。所以本文会先简要介绍货拉拉公司对AB实验的诉求，以及货拉拉AB实验平台的技术架构，然后重点分享在双边市场场景下的货拉拉AB实验平台多种分流算法的落地实践。最后也会介绍货拉拉AB实验平台在实验科学性方面做的前沿探索。

听众收益：

1. 货拉拉AB实验平台的架构设计

2. 双边市场多种分流算法落地实践