Рубрика «АБ-тесты»

Каждый раз, когда в продуктовых чатах заходит речь о проверке гипотез, кто-нибудь обязательно кидает ссылку на калькулятор статзначимости. Мол, «наливаем трафик, ждем p-value < 0.05 и радуемся».

В идеальном мире это работает. В реальности же АБ-тест может стоить компании несколько недель простоя разработки и миллионов недополученной прибыли. Иногда играть в «честный сплит» просто невыгодно.

Почему АБ-тесты иногда — зло?

  1. Длительность. Если вы не Amazon, вам может понадобиться месяц, чтобы добрать выборку. За это время рынок может измениться.

  2. Технический долг.Читать полностью »

На связи Никита и Егор, мы работаем над продуктовой аналитикой в дирекции по развитию программы лояльности Х5. В статье мы бы хотели рассказать вам о том, как можно использовать модификацию дивергенции Кульбака-Лейблера для ответа на вопрос, а насколько ваша пилотная аудитория специфична относительно генеральной совокупности всех клиентов, и какие могут быть «подводные камни».

Постановка проблемы

Читать полностью »

Несогласованность эффектов или «Где деньги, Лебовски?» - 1

Приветствуем всех читателей! Сегодня мы, Никита и Маша из команды Ad-Hoc аналитики X5 Tech, расскажем о проблеме несогласованности оценок эффектов в A/B-тестировании и Causal Inference и предложим эффективный способ ее решения.

1. Предыстория

Читать полностью »

Если хочешь навести порядок в шуме — сначала разберись, не затёр ли ты в нём сам сигнал.

Линеаризация в офлайн-тестах: как не стереть сигнал вместе с шумом - 1

Читать полностью »

Представьте, что вы протестировали два разных УТП в рекламных заголовках, и одно из них увеличило CTR на 10%. Но насколько достоверны эти результаты? Можно ли быть уверенными, что это не случайность, и именно новый заголовок стал причиной улучшения показателей?

А на какой стороне вы?

А на какой стороне вы?

Читать полностью »

Методология — это не шаблон, это компас. А его стрелка — всегда на стороне ваших данных.

Оффлайн А-Б тесты в ресторанах фастфуда. Часть 2: Анализ и интерпретация результатов A-B-тестов - 1

В первой части «Читать полностью »

"Методология — это не шаблон, это компас. А его стрелка — всегда на стороне ваших данных."

Оффлайн А-Б тесты в ресторанах фастфуда. Часть 1: Планирование и верификация оффлайн A-B-тестов - 1

Читать полностью »

Привет! Я Андрей Корнеев, аналитик команды Origination в Т-Банке. Наша команда работает над тем, чтобы клиент оформил продукт максимально быстро и комфортно, а потом захотел остаться с нами навсегда.

Команда большая, поэтому спектр задач — от развития конкретных продуктов до разработки и внедрения аналитических инструментов.

Читать полностью »

Всем привет! На связи команда ad-hoc аналитики X5 Tech. Если вы уже знакомы с нашими статьями, то наверняка знаете, что нашей ключевой темой является А/Б тестирование. Важной составляющей А/Б теста является дизайн: для успешного проведения эксперимента необходимо оценить размер тестовой и контрольной групп, зафиксировав предварительно ожидаемый эффект. Но возникает вопрос: как убедиться в обоснованности гипотезы и рассчитать ожидаемые эффекты от инициативы?

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js