Google 为什么有 Project Aristotle 这样研究团队工作的项目?

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Google的决策都是基于数据驱动的。因为Google产品和策略的任何一个小变化都有可能对大量用户造成巨大的影响,所以所有个改动和决策都需要先经过小流量的A/B测试之后再上线。
比如搜索结果里,是完整URL呢?还是只显示URL的主域名?非常小的一个决策,可能只影响了1%的用户点击率。但是Google流量的1%就是数以亿记的用户搜索,数以千万计的互联网用户。所以Google一定要先用很少一部分用户来测试这个改动,A/B对照,发现显示主域名确实可以提高一丁点用户电击率(以及搜索结果的质量),换个角度说就是发布之后有数以亿计的搜索的结果对用户更有用了。然后这个策略才会发布给100%的用户。
这种数据决策的思想渗透到了Google的方方面面,不仅是搜索、广告、Gmail、Youtube这些对外产品上的改动都要做试验看数据,还要在很多内部决策方面实施类似的流程。
考虑到Google有大量的优秀的员工,而且工作方式是以创新和创造为主,与传统企业非常不同,所以传统的管理经验和企业文化对Google没有什么借鉴意义。于是,Google决定采用试验和数据的方法来不断摸索和探索什么样的企业管理形态能造就最好的公司产出。
补一句,Bing/Yandex/Baidu的产品和策略可以借鉴Google,但是Google实在没有别人可以借鉴,所以Google只能通过研究数据和大量试验来不断优化和提高自己的服务,所谓摸着石头过河也。
举个例子,Google通过做试验来研究不同的墙壁颜色对工程师效率的影响,发现黄,白,蓝色都不如紫色的效果好,偏紫色的办公室环境可以让工程师提交的代码数量最多。
另一个例子,Google通过尝试不同的餐盘大小组合来研究参盘尺寸对员工健康的影响,发现全大盘子,全小盘子,都不如大量小盘子+少量大盘子的组合好,这种组合下员工的身体健康指数最高,病假也会少很多。
Aristotle这样的项目毫无疑问也是Google用数据来驱动内部决策的一个案例。当试验数据发现“友善”是团队效率的关键时,公司就可以不断鼓励和教育员工更加友善,相信这个决策会进一步提升Google的效率和最终的价值。
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在硅谷一些工程师驱动的公司如 Facebook、Google、Airbnb ,技术人除了 Coding,还承担着大部分的职责:从发起项目,到需求特性,设计交互,实现,发布,用户反馈,黑客增长,数据分析等等,全流程看护。他的所有工作,就是把这个产品做成,长大,并且力图做到枝繁叶茂。
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