p値だけで 判断せず 事前分布と 期待効果を 明示し ベイズ的に 更新します ストップルールを 守り 中間観測の 誘惑を 避けます 多重比較の 罠を 迂回し 効果量と 実務的意義を 優先します 数字は 決定の質を 高める道具であり 結論そのものでは ありません
一度で 大勝ちを 狙わず 低リスク 高頻度の 改善を 回します 1%の 反応率改善でも 四つ積み重ねれば 4%以上の 伸長になります 学びを パターン化し 横展開できる 仕組みを 用意します 実験の 粒度 優先度 期待値 を 可視化し 継続性を 守ります
派手な動画が 逆効果だった 文字が多すぎて 伝わらなかった 明るすぎて 眩惑した 位置が悪く 見逃された こうした失敗は 宝物です なぜ起きたか 仮説を 再構築し 再現実験で 検証します 共有し 合意し 次の挑戦に 変換します
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