АБ-тест — один из самых надежных инструментов для проверки продуктовых гипотез. За эту надежность приходится расплачиваться трафиком, затратами на разработку и драгоценным временем. Стоимость ошибки крайне высока, поэтому важно не промахнуться прежде всего в проектировании и интерпретации результатов эксперимента. Опыт команд роста Скайенга показывает, что простых АБ-тестов не бывает — дьявол, как всегда, кроется в деталях. Вместе разберем наиболее частые ошибки начинающих продакт-менеджеров, чтобы сделать первые шаги в сплит-тестировании менее болезненными и уберечь от неверных решений при развитии продукта. Что вас ожидает: — Знакомство с идеальным процессом АБ-тестирования, к которому надо стремиться, но невозможно прийти из-за вечной нехватки ресурсов дата-аналитика — Анализ наборов данных с настоящими результатами АБ-тестов и принятие продуктовых решений на основе их интерпретации — Разбор самых распространенных ошибок и аналитические расследования — Особенности АБ-тестирования при тестировании гипотез в операционных процессах и офлайн-продуктах — Чек-лист для корректного проведения АБ-тестов Воркшоп будет полезен начинающим менеджерам продукта, чтобы составить представление об основных сложностях в АБ-тестировании. Желательно иметь ноутбук и интернет, так как предстоит работать с дата-сетами в гугл-таблицах.
