Банальности про АБ–тест

в 0:41, , рубрики: А/B тестирование, Развитие стартапа, Управление продуктом, управление проектами, управление разработкой, метки:

В интернете кто–то неправ

Случайно выяснил, что существует непонимание того, что такое АБ–тест и как его проводить. Поэтому небольшая статья с базовыми принципами и примерами как делать не надо может быть полезна. Советы рассчитаны на читателя только начинающего знакомство с АБ–тестами и проект с небольшой аудиторией. Если у вас большая аудитория, то вы и так знаете как проводить тесты.
Мой опыт проведения АБ–тестов связан с мобильными приложениями, поэтому какая–то специфика может прорваться несмотря на намерения писать только о базовых вещах.

Определение

АБ–тест — это способ понять стал ли ваш продукт лучше при изменении его части. Скажем, у вас есть гипотеза, что какое–то изменение увеличит ключевую метрику продукта больше чем на 10%. Вы берёте новых пользователей и одной половине даёте контрольный вариант продукта, а другой — с реализованной гипотезой. Дожидаетесь пока разница между значениями метрики станет статистически достоверна, то есть не изменится при продолжении теста с вероятностью 90–95%. Как только результаты достоверны — оставляем победителя и запускаем следующий тест.

Зачем это вообще нужно?

— Я ведь знаю, что моя идея сделает продукт лучше. Ну, как минимум не хуже. Ну, в крайнем случаем случае ей будут пользоваться те, кому это действительно надо, а для остальных продукт останется тот же!
Так нам говорит наш внутренний голос. Ну, или по крайней мере говорил мне. И иногда он прав. А иногда — нет.

— Давайте выпустим изменение и посмотрим вырастут ли метрики!
Допустим вырастут. Но они могли вырасти из–за исправления креша в этом же обновлении, а не из–за нововведения. Такая ошибка оценки называется «false positive». Или метрики могли не измениться, или даже упасть, а хотя изменение на самом деле увеличило. Просто параллельно вышла реклама которая привела не только целевую, но и много нецелевой аудитории, которая быстро ушла, не заинтересовавшись продуктом. Это ошибка «false negative».

Причиной ошибки может быть большое количество факторов. И что самое пугающее — это непредсказуемость их появления и сила влияние не результат. Научиться предсказывать и оценивать искажающие факторы не представляется возможным. Так что выпуск изменений под девизом «мне повезёт!» скорее всего не приведёт к стабильному увеличению метрик продукта.

АБ–тесты нужны нам чтобы обеспечить проверяемый рост метрик продукта, который вызван именно улучшением продукта, а не внешними факторами или временным изменением аудитории.

Когда останавливать тест

Если через две недели значение тестовой вариации больше значения контрольной, то это ещё ничего не значит. Нам нужно получить достоверные результаты, то есть результаты которые с большой вероятностью не изменятся при продолжении измерений. Это можно сделать с помощью калькулятора:

image

Вводим данные о конверсии в базовой и тестовой вариации и получаем размер выборки для каждой вариации который позволит сказать, что вариации статистически достоверно различаются. Вероятность ошибки false negative 20%, ошибки false positive 5%.

Если в тесте приняло достаточное количество участников и тестовая вариация достоверно лучше контрольной, то тест можно считать завершённым, а изменение удачным.

АБ–тест цвета кнопок

Это пример который обычно используют для объяснения что такое АБ–тест. Этот пример хорош для объяснения, но на практике обычно не даёт значимого увеличения метрики. Потому что ваш продукт больше чем кнопка. Если, конечно, весь ваш трестируемый продукт не баннер.

Как и всякий инструмент, АБ–тест можно использовать неправильно, так что метрики проекта не будут расти, а усилия на их проведение будут тратиться. Поставьте дополнительное условие для тестов: изменение должно увеличить важную метрику продукта на 15%. Если эксперимент набрал достаточную выборку для определения разницы в 15%, но тестовый результат ниже необходимого, то возвращайтесь к контрольной вариации и ищите более дерзкую гипотезу. Так вы сможете быстро проверять действительно важные изменения, что важно на начальном этапе развития продукта.

И пару советов напоследок:

  • делайте как можно меньше вариаций, это позволит уменьшить время проведения теста;
  • по началу старайтесь не проверять конверсии, значение которых меньше 10% — на это потребуется много времени. Обычно к таким метрикам принадлежит такая важная как конверсия в платящего пользователя. Для неё проверяйте гипотезу, если вы уверены, что она принесёт существенно улучшение.

Послесловие

АБ–тест — очень полезный инструмент, который помогает нам не только когда гипотеза подтвердилась. Вся прелесть метода в том, что даже неположительный результат даёт нам новую информацию о продукте. Почему мы думали, что это изменение сработает, а оно не сработало? Возможно, наши представления о том, что нужно пользователям не совсем верны? Поиск ответов может привести вас к новым гипотезам и какая–то из них сработает.

Автор: TimurGilfanov

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля