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催收触达优化：A B测试从入门到实战

共计 30 章节
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01
催收触达现状与痛点
当前催收触达方式概述 · 常见触达渠道（电话 · 短信
催收触达现状痛点
02
A/B测试基础概念
A/B测试的定义 · 核心要素（对照组 · 实验组
A/B测试基础概念
03
A/B测试核心原理
统计学基础（假设检验 · P值 · 置信区间）
A/B测试核心原理
04
催收A/B测试指标体系
核心指标（回收率 · 接通率 · 承诺还款率）
A/B催收
05
实验变量设计
变量类型（文本内容 · 发送时间 · 触达频率
实验变量设计变量类型
06
对照组与实验组设计
对照组设置原则 · 实验组数量确定 · 分流比例设计（50/50
对照组实验组设计
07
样本量计算与统计功效
样本量计算公式 · 影响样本量的因素（效应量 · 显著性水平
样本量计算统计功效
08
实验周期确定
实验周期的影响因素（业务周期 · 样本量 · 季节性）
实验周期确定实验周期的影响因…
09
用户分层与分流
用户分层维度（逾期天数 · 历史行为 · 风险等级）
用户分层分流
10
触达渠道A/B测试
短信vs电话vs邮件vsAPP推送的… · 渠道组合测试 · 渠道成本与效果平衡
A/B触达渠道
11
触达时间A/B测试
最佳触达时间分析（上午 · 下午 · 晚上
A/B触达时间
12
触达内容A/B测试
话术文案测试（语气 · 长度 · 关键信息）
A/B触达内容
13
触达频率A/B测试
频率上限测试（每天1次vs每天3次） · 间隔时间测试 · 频率与客户疲劳度
A/B触达频率
14
催收策略A/B测试
早期催收vs晚期催收策略测试 · 温和vs强硬策略测试 · 策略切换时机测试
A/B催收策略
15
A/B测试数据收集
数据埋点设计 · 关键事件追踪（触达 · 接通
A/B测试数据收集
16
实验结果分析方法
描述性统计分析 · 假设检验（t检验 · 卡方检验）
实验结果分析方法描述性统计分析
17
Python实现A/B测试分析
Python环境配置 · 使用scipy进行假设检验 · 使用statsmodels进行样本量…
PythonA/B
18
多指标评估与决策
主要指标与次要指标 · 综合评分法 · 成本收益分析
多指标评估决策
19
A/B测试常见陷阱
辛普森悖论 · 多重比较问题 · 新奇效应
A/B测试常见陷阱
20
新奇效应与学习效应
新奇效应的定义与表现 · 学习效应的定义与表现 · 如何检测新奇效应
新奇效应学习效应
21
多重比较问题
多重比较的定义 · Bonferroni校正 · FDR控制
多重比较问题多重比较的定义
22
A/B测试与业务合规
催收合规要求（时间限制 · 内容限制 · 频率限制）
A/B测试
23
A/B测试平台搭建
平台架构设计 · 实验管理功能 · 数据流设计
A/B测试平台搭建
24
A/B测试流程标准化
实验申请流程 · 实验设计评审 · 实验上线流程
A/B测试流程标准化
25
催收A/B测试案例1
短信话术优化：背景与目标 · 实验设计 · 实施过程
A/B催收
26
催收A/B测试案例2
触达时间优化：背景与目标 · 实验设计 · 实施过程
A/B催收
27
催收A/B测试案例3
渠道组合优化：背景与目标 · 实验设计 · 实施过程
A/B催收
28
A/B测试结果落地与迭代
结果解读与业务建议 · 策略上线流程 · 效果追踪与复盘
A/B测试结果落地
29
A/B测试团队建设
团队角色与职责（数据科学家 · 策略分析师 · 产品经理
A/B测试团队建设
30
A/B测试未来趋势
自动化A/B测试 · 强化学习与动态优化 · 多臂老虎机算法
A/B测试未来趋势