В прошлой статье мы разбирали ситуацию, когда есть одна метрика во времени и понятная дата изменения. На практике чаще бывает иначе: изменение затронуло не всех.
Типовые примеры:
релиз раскатан на часть гео,
изменение включено только для определенного сегмента пользователей,
затронуты только отдельные кластеры, каналы, витрины,
контрольной группы в виде AB теста нет, но есть группы, которые не трогали.
Привет! На связи команда ad-hoc аналитики X5 Tech.
Основная задача аналитика при проведении А/Б тестирования - оценка эффекта воздействия (тритмента). Примеров задач по оценке эффекта воздействия множество:
Как изменится выручка от продаж, если изменить ассортимент товаров, предлагаемых в пространстве около кассы?
Удастся ли улучшить самочувствие пациентов, если они начнут принимать новый препарат?
Что произойдёт с оценками школьников, если они начнут посещать репетиторов?
