ForTune: Running Offline Scenarios to Estimate Impact on Business Metrics

Core Concepts

データと実験を使用して、製品リーダーの意思決定をサポートする新しい方法を紹介します。

Abstract

ForTuneは、オフラインで柔軟かつ軽量なアプローチを提供し、多くの仮説を同時に調査することができます。このツールは、主要な製品決定に関する洞察を生成し、製品リーダーに理解を提供します。ただし、予測が完全ではない場合があります。予測は大きな分散がある可能性があり、シナリオが曖昧で不十分なため不確実性に対応する必要があります。これらのシナリオは通常、新しい平均値や新しい割合などのわずかな制約で記述されるためです。
ForTuneはトレンドや消費変化の推定、長期ビジネスメトリクスへの影響予測、および深い分析のための仮説生成に役立ちます。

Stats

オンライン実験では制限があるため、オフライン実験が重要です。
ForTuneは柔軟で軽量なアプローチであり、多くの仮説を同時に調査します。
ツールは製品リーダーに理解を提供し、主要な製品決定をサポートします。
予測は大きな分散がある可能性があります。
シナリオは曖昧で不十分であるため不確実性に対応する必要があります。

Quotes

"Making ideal decisions as a product leader in a web-facing company is extremely difficult."
"Offline experimentation allows one to rapidly iterate and test, but often cannot provide the same level of confidence."
"We implemented scenario analysis in a tool we call ForTune."
"In both cases the tool predicted reasonably well the results of the controlled experiment provided that features were chosen carefully."
"The predictions are not perfect but they nevertheless point to the right direction and are therefore useful to inform decision making."

Key Insights Distilled From

ForTune

by Georges Dupr... at arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00133.pdf

Deeper Inquiries

どうしてForTuneの予測結果に大きな分散がある可能性があるのか？

ForTuneは、シナリオを設定する際に限られた数の制約条件で記述されることが多いため、予測結果に大きな分散が生じる可能性があります。これらのシナリオは通常、新しい平均値や新しい割合など単純な制約条件で表現されます。このような曖昧で具体的ではないシナリオを想定することから不確実性を受け入れており、その結果として予測値に大きなばらつきが生じる可能性があります。また、ForTuneは複雑度やユーザー行動間の因果関係について何も言及しないため、正確さや精度への影響も考えられます。