tgoop.com/proglib_academy/2289
Last Update:
Проведение A/B тестов — это основа для принятия решений, основанных на данных. Вот краткая схема действий, чтобы ваш эксперимент прошел идеально:
Четко определите проблему и сформулируйте гипотезу. Например:
«Если мы сделаем верификацию документов линейной, то увеличим конверсию в отправку документов, потому что пользователям не нужно возвращаться в меню.»
Сравните:
Группа A — текущая версия.
Группа B — новая реализация.
Определите целевые метрики для оценки успеха:
Конверсия в отправку документов.
Среднее время регистрации.
Разделите аудиторию случайным образом. Например: 10% на тест, 10% на контроль.
Проверьте данные через A/A тест.
Используйте подходящие статистические тесты (t-тест, Манна-Уитни).
Результаты зафиксируйте и оформите итоги в таблице.
Начните свой путь в Data Science прямо сейчас:
