Seasons 6 серия Метрики экспериментов и A/B тесты
12 материалов · 1 ч 21 мин
A/B тесты — самый распространенный, но при этом не самый простой способ проверки гипотез. Это долго, если респондентов мало. Это дорого, если респондентов больше. Это долго и дорого, если нужно повысить чувствительность теста и провести дополнительные исследования. Какие лайфхаки применить, чтобы получить драматическое увеличение скорости и точности проверки гипотез без радикального повышения затрат, рассказали эксперты из Unitedinvestors.ru , Verv, Booking.com и X5 Retail Group. — Как проводить A/B тесты на малом объёме данных Александр Горный, сооснователь Unitedinvestors.ru — Как изменили процесс А/B тестирования и увеличили эффективность в 5 раз Виктория Бабаева, Product Analytics Team Lead в Verv — Не-А/B тестирование (тестирование переплетением) Андрей Менде, Product Owner в Booking.com — Ускорение A/B тестов с помощью линеаризации Валерий Бабушкин, Director of Data Science в X5 Retail Group Ноябрь 2020
ВидеоВ подписке1 минSeasons 6 серия
ВидеоВ подписке8 минКак проводить А/Б тесты на малом объёме данных (Александр Горный, Mo)
ВидеоВ подписке6 минMo: ответы на вопросы
ВидеоВ подписке8 минКак изменили процесс A/B-тестирования и увеличили эффективность в 5 раз (Виктория Бабаева, Verv)
ВидеоВ подписке7 минVerv: ответы на вопросы
ВидеоВ подписке17 минНе-А/B тестирование (тестирование переплетением) (Андрей Менде, Booking)
ВидеоВ подписке13 минBooking: ответы на вопросы
ВидеоВ подписке10 минУскорение А/Б тестов с помощью линеаризации (Валерий Бабушкин, X5 Retail Group)
ВидеоВ подписке12 минX5 Retail Group: ответы на вопросы
ВидеоВ подпискеКак не заблудиться в рекомендациях: от исследований к улучшению персонального клиентского опыта (Дмитрий Кудасов)
ВидеоВ подпискеЧто бы мы не делали, если бы не было ML/AI? (Григорий Фрольцов)
ВидеоВ подписке