Proxy-Metriken: Eine neue Art, Erfolg zu messen

Technologiefirmen wie Airbnb, Uber und Google benutzen oft spezielle Messgrössen, die man "North Star Metrics" nennt, um zu tracken, wie gut sie so laufen. Diese Metriken helfen den Teams, Entscheidungen über Produktverbesserungen zu treffen, den Fortschritt zu überprüfen und zu entscheiden, ob neue Features gelauncht werden sollen. Das direkte Bewerten von Experimenten basierend auf diesen Metriken kann jedoch aus mehreren Gründen schwierig sein.

Erstens können North Star Metrics zu langsam auf Veränderungen reagieren. Das bedeutet, dass die Ergebnisse von Experimenten manchmal nicht klar zeigen, ob eine Änderung die Dinge verbessert. Zweitens kann das, was kurzfristig passiert, sich von dem unterscheiden, was langfristig passiert. Zum Beispiel könnte ein Feature anfangs gut funktionieren, aber nicht über die Zeit halten, oder umgekehrt.

Um diese Probleme anzugehen, schauen sich Teams oft etwas an, das man "Proxy Metrics" nennt, anstatt sich nur auf die North Star Metrics zu verlassen. Proxy Metrics können ein klareres Bild von kurzfristigen Auswirkungen geben, während sie trotzdem mit den langfristigen Zielen verbunden sind.

#Verständnis von Proxy Metrics

Proxy Metrics, auch als Surrogatmetriken bekannt, zielen darauf ab, ein unmittelbares Gefühl dafür zu geben, wie gut ein Experiment läuft. Die besten Proxy Metrics sind kurzfristig sensitiv und können langfristige Ergebnisse in Bezug auf die North Star Metric genau vorhersagen.

Der Einsatz von Proxy Metrics ermöglicht es den Teams, schneller auf die Bewertung von Experimenten zu reagieren. Zum Beispiel können sie einen kleinen Test eines neuen Features durchführen, die Proxy Metrics für schnelles Feedback überprüfen und dann entscheiden, ob sie es für alle ausrollen.

Trotz ihrer Nützlichkeit bringen Proxy Metrics ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Die meisten bestehenden Studien zu Proxy Metrics haben sich darauf konzentriert, langfristige Auswirkungen zu schätzen, ohne zu berücksichtigen, wie sensitiv diese Metriken kurzfristig sind. Dieses Papier stellt eine neue Methode vor, die sowohl die Vorhersagegenauigkeit für langfristige Ergebnisse als auch die Sensitivität kurzfristig optimiert, bekannt als Pareto-optimal Proxy Metrics.

#Leistungsmessung von Proxy Metrics

Bei der Bewertung der Leistung von Proxy Metrics kommen zwei wichtige Merkmale ins Spiel: Sensitivität und Richtung.

• Sensitivität bezieht sich darauf, wie gut eine Metrik einen signifikanten Effekt erkennen kann.
• Richtung bewertet, ob Veränderungen in der Proxy Metric mit Veränderungen in der North Star Metric übereinstimmen.

Diese beiden Eigenschaften sind in der Regel miteinander verbunden. Wenn eine steigt, sinkt die andere oft. Ein Gleichgewicht zwischen Sensitivität und der Ausrichtung auf die langfristigen Ziele zu finden, ist entscheidend für die Schaffung effektiver Proxy Metrics.

#Sensitivität in Metriken

Sensitivität ist ein wichtiges Merkmal, das bestimmt, wie gut eine Metrik Veränderungen wahrnehmen kann. Wenn eine Metrik eine hohe Sensitivität hat, kann sie schnell zeigen, ob ein neues Feature einen positiven oder negativen Effekt hat.

Zum Beispiel werden in Experimenten Gruppen von Nutzern normalerweise in Behandlungs- und Kontrollgruppen unterteilt. Die Leistung beider Gruppen wird gemessen, und die Ergebnisse werden verglichen, um zu sehen, ob es einen signifikanten Unterschied gibt. Hohe Sensitivitätswerte sind wichtig, weil sie den Teams helfen, schnellere und informiertere Entscheidungen zu treffen.

Allerdings kann die Sensitivität je nach Art des Produkts variieren. Metriken im Zusammenhang mit der Suchqualität könnten zum Beispiel in suchbezogenen Experimenten sensitiver sein als in anderen Bereichen wie Benachrichtigungen oder Empfehlungen.

#Richtung und ihre Bedeutung

Während Sensitivität misst, wie gut eine Metrik Veränderungen erkennt, überprüft Richtung, wie gut die Metrik mit der langfristigen Wirkung der North Star Metric übereinstimmt. Mit anderen Worten, die Richtung zeigt, ob die Verbesserung der Proxy Metric zu echten Verbesserungen der gesamten Nutzererfahrung führt, wie sie durch die North Star Metric dargestellt wird.

Die Messung der Richtung kann knifflig sein, weil sie oft langfristige Daten benötigt, die verrauscht sein können. Eine Möglichkeit, mit dieser Komplexität umzugehen, ist die Bewertung der Korrelation zwischen kurzfristigen und langfristigen Ergebnissen über verschiedene Experimente hinweg.

Zwei Ansätze zur Quantifizierung der Richtung sind der mittlere quadratische Fehler und die empirische Korrelation. Beide Methoden geben Aufschluss darüber, wie eng eine Proxy Metric mit der North Star Metric verbunden ist und helfen den Teams, zu beurteilen, welche Proxys sie verwenden sollten.

#Balancieren von Sensitivität und Richtung

Die Beziehung zwischen Sensitivität und Richtung stellt oft eine Herausforderung dar: Wenn Teams versuchen, Metriken sensitiver zu machen, kann es sein, dass sie unbeabsichtigt ihre Fähigkeit verringern, langfristige Ergebnisse genau vorherzusagen. Das schafft einen Kompromiss, den Teams sorgfältig navigieren müssen.

Das Ziel ist es, eine Proxy Metric zu schaffen, die diese beiden Qualitäten ausbalanciert. Um dieses optimale Gleichgewicht zu erreichen, wird eine Methode namens Pareto-optimal Proxy Metrics vorgeschlagen. Dieser Ansatz verwendet multi-objektive Optimierung, um Proxy Metrics zu finden, die sowohl in Sensitivität als auch in Richtung herausragend sind.

#Das Konzept der Pareto-Optimalität

Einfacher gesagt, bezieht sich Pareto-Optimalität auf eine Situation, in der die Verbesserung eines Aspekts einer Metrik zu einem Rückgang eines anderen führt. Im Fall von Proxy Metrics kann eine Verbesserung der Sensitivität zu einer niedrigeren Richtung führen und umgekehrt.

Um dies anzugehen, besteht das Ziel darin, eine Gewichtung für die Proxy Metrics zu finden, die nicht von anderen überschattet wird-das bedeutet, Gewichte zu finden, die das beste mögliche Gleichgewicht zwischen Sensitivität und Richtung erreichen.

#Algorithmen zur Auffindung von Proxy Metrics

Um optimale Proxy Metrics zu finden, können verschiedene Algorithmen implementiert werden. Häufige Strategien sind Methoden, die auf Sampling und nichtlinearen Optimierungstechniken basieren. Durch das Ausführen dieser Algorithmen können Teams effektiv die besten Proxy Metrics extrahieren, die sowohl sensitiv als auch richtungsorientiert mit der North Star Metric übereinstimmen.

Ein Ansatz ist eine randomisierte Suche, die mehrere Kombinationen von Gewichtungen über Hilfsmetriken testet. Diese Erkundung ermöglicht es Teams, eine Vielzahl von Möglichkeiten zu bewerten und zu identifizieren, welche Kombinationen die besten Ergebnisse sowohl für Sensitivität als auch Richtung liefern.

Eine andere Methode besteht darin, die Sensitivität auf bestimmte Schwellenwerte zu beschränken und die Richtung entsprechend zu optimieren. Dieser zielgerichtete Ansatz kann den Prozess straffen und effektive Proxy Metrics liefern.

#Praktische Anwendung von Proxy Metrics

In der Praxis wurde die Methodologie in einem gross angelegten Empfehlungssystem getestet, wobei eine Vielzahl von Experimenten genutzt wurde. Durch die Implementierung der neuen Proxy Metrics stellten die Teams fest, dass diese Metriken deutlich sensitiver waren-manchmal bis zu achtmal sensitiver als die North Star Metric.

Dieses Mass an Sensitivität erlaubte schnellere Bewertungen und zuverlässigere Entscheidungen über Feature-Launches. In Szenarien, in denen die langfristige North Star Metric statistisch signifikant war, konnte die Proxy Metric die Entscheidungen in eine positive Richtung lenken und ihren praktischen Wert beweisen.

#Praktische Überlegungen zur Nutzung von Proxy Metrics

Obwohl Proxy Metrics viele Vorteile bieten, sollten Teams darauf achten, sie effektiv zu nutzen. Hier sind einige wichtige Überlegungen:

1. Notwendigkeit für Proxys bewerten: Bevor Teams Proxy Metrics entwickeln, sollten sie sicherstellen, dass sie Probleme mit der North Star Metric haben, wie geringe Sensitivität oder signifikante Unterschiede zwischen kurzfristigen und langfristigen Effekten.

2. Experimentdesign ist wichtig: Statt direkt mit der Erstellung von Proxys zu beginnen, sollten Teams zuerst bewerten, ob ein besseres Experimentdesign helfen kann, die Sensitivität zu verbessern. Manchmal können grössere oder längere Experimente klarere Ergebnisse liefern, ohne dass Proxy Metrics notwendig sind.

3. Gesunder Menschenverstand bei der Auswahl von Proxys: Die besten Proxy Metrics erfassen oft klare, intuitive Aspekte der Nutzererfahrung. Teams sollten sich bei der Auswahl von Hilfsmetriken für ihre Proxys auf ihr Verständnis von Nutzern und Produktdesign verlassen.

4. Validierung und Überwachung: Es ist wichtig, Proxy Metrics kontinuierlich zu validieren und zu überwachen, um sicherzustellen, dass sie effektiv bleiben. Teams sollten regelmässige Bewertungen durchführen, um zu bestätigen, dass diese Metriken weiterhin die gewünschten Ergebnisse widerspiegeln.

#Zusätzliche Vorteile von Proxy Metrics

Die Implementierung von Proxy Metrics hat zu unerwarteten Vorteilen geführt, die über die Verbesserung der Entscheidungsfindung hinausgehen. Ein bedeutender Vorteil ist das verbesserte Verständnis, das Teams über ihre Metriken und deren Zusammenhänge gewinnen. Dieses Verständnis kann zu besseren Designentscheidungen und systematischeren Datensammlungen führen.

Darüber hinaus kann der Entwicklungsprozess von Proxy Metrics zusätzliche Hilfsmetriken aufdecken, die, obwohl sie nicht für die Einbeziehung in die Proxy geeignet sind, dennoch wertvolle Einblicke in die Gesamtleistung des Produkts bieten können. Diese Einsichten können in maschinelles Lernen integriert werden, um die langfristigen Ergebnisse weiter zu verbessern.

#Einschränkungen und zukünftige Richtungen

Obwohl diese Methodologie einen erheblichen Fortschritt darstellt, gibt es viele Bereiche, die noch weiterer Erkundung bedürfen. Ein bedeutender Fokusbereich ist die Kausalität. Der aktuelle Ansatz nimmt an, dass die Behandlungseffekte über Experimente aus derselben Verteilung stammen, aber die Erkundung formellerer Methoden zur Bewertung der Kausalität könnte zu noch besseren Ergebnissen führen.

Ein weiterer Wachstumsbereich besteht darin, die Auswahlprozesse für endgültige Proxy Metrics zu verfeinern. Einsichten aus der entwickelten Proxy-Score können eine bessere Auswahl informieren, was zu effektiveren Strategien für die Bewertung und Genehmigung von Experimenten führt.

Teams haben auch noch nicht vollständig bestimmte Modellierungstechniken erforscht, die Nichtlinearität und Merkmalsauswahlprobleme angehen können. Verbesserungen in diesen Bereichen könnten die Erstellung noch effektiverer und massgeschneiderter Proxy Metrics ermöglichen.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von gut gestalteten Proxy Metrics den Entscheidungsprozess in Technologieunternehmen erheblich verbessern kann. Indem sie sich auf lokale Metriken konzentrieren, die enger mit dem Kontext spezifischer Experimente verbunden sind, können Teams eine viel grössere Sensitivität erzielen als nur mit den North Star Metrics, während sie gleichzeitig die Richtung beibehalten, die sicherstellt, dass Entscheidungen zu positiven Nutzererfahrungen führen. Während Teams lernen, schneller zu iterieren und effektiver zu reagieren, können sie sicherstellen, dass neue Features die Nutzererfahrung tatsächlich verbessern.