К содержимому
ProductSense АКАДЕМИЯ
ВойтиПопробовать бесплатно
Разобраться в теме Понять, что происходит Найти решение 
Библиотека
ПодборкиМикрокурсыКонференции
Тарифы

Академия ProductSense

бета-версия · Поддержка: @ps24supportbot

АкадемияКурсыТарифыПубличная офертаПолитика конфиденциальностиОбработка персональных данныхКарта сайта
Разобраться в теме12 разделов · 186 темПонять, что происходит12 опор · 288 ситуацийНайти решение14 работ · 508 приёмов458 материалов бесплатно из 3 060
  1. Понять, что происходит
  2. ·Не знаю, что будет
  3. ·Ситуация

При недостатке трафика в A/B-тестах ищи подтверждение отсутствия катастрофических ухудшений, а не статистически значимый рост

6 материалов · принцип мышления · Не знаю, что будет

Как выглядит
A/B-тест на экране оплаты идёт шестую неделю, до статистической значимости всё ещё далеко, а релиз стоит в бэклоге.
Почему так работает
Доказать, что от новой кнопки стало лучше, нужно столько же показов, сколько вы не соберёте за полгода. А вот убедиться, что ничего не сломалось — в разы меньше данных.
Как замечать
Вспомни последний тест, который тянули дольше месяца, и ответь: считал ли ты, насколько стало хуже, или ждал зелёного «прокраса» роста? Если ждал зелёного — ты искал не то.
Где не работает
Если трафика с избытком и значимая выборка собирается за пару дней — трать время именно на поиск лучшего варианта, не снижай планку.
Когда наоборот
Релиз меняет главную страницу оплаты для корпоративных клиентов и может уронить выручку на треть — тут сначала считай риски и проси гарантии, а не проверяй по ходу.

Проверить быстро ↔ убедиться заранее

Проверять реальность через быстрые гипотезы и действие, не дожидаясь абсолютных гарантий.

Выдерживать паузу, просчитывать риски и проверять осуществимость до старта, чтобы не получить невыполнимую задачу.

Где об этом говорят

  • Видео8 мин

    Как проводить А/Б тесты на малом объёме данных (Александр Горный, Mo)

    Проверяем доступ

    «Когда трафика мало, стандартные A/B-тесты на поиск статистически значимого улучшения работают слишком медленно, поэтому тестировать надо не улучшение, а отсутствие сильного ухудшения.»

    здесь это прозвучало

  • Видео7 мин

    Aviasales: ответы на вопросы

    Проверяем доступ

    «Когда трафика не хватает для статистической значимости, A/B-тесты нужно заменять поэтапным внедрением фич и сравнением когорт по времени.»

    здесь это прозвучало

  • Видео10 мин

    Как мы провели 300 экспериментов за год и добились трёхкратных конверсий в триал

    Проверяем доступ

    «При нехватке трафика для тестирования на конкретном шаге, эксперимент можно дробить или переносить выше по воронке.»

    здесь это прозвучало

  • Видео1 ч 25 мин

    Управляем данными самостоятельно (Данила Леньков, Авито и Георгий Фандеев, Авито)

    Проверяем доступ

    «Перед запуском А/В-теста нужно заранее рассчитывать минимальныйdetectable effect (MDE) и требуемый трафик, а не просить аналитиков «просто посмотреть прокрас».»

    здесь это прозвучало

  • Видео13 мин

    Как анализировать продуктовые изменения по когортам

    Проверяем доступ

    «Управленческие решения можно принимать на основе сравнения когорт, даже если данные несколько «грязные» и не на 100% точные.»

    здесь это прозвучало

  • Видео3 мин

    Дизайн growth-экспериментов (Алексей Кузнецов, App in the Air)

    Проверяем доступ

    «Эксперимент можно считать успешным, даже если ключевые метрики падают, при условии, что это падение находится в заранее оговоренных пределах ради достижения другой цели.»

    здесь это прозвучало