Программы
Подготовка к собеседованиямA/B-тесты для аналитиковML и Causal InferenceA/B-тесты для менеджеровОбучение для команд
Бесплатные материалы
База знаний185+ тестовых заданийRoadmap по A/BЧеклист A/B-тестаОтзывыО проектеОставить заявку
A/B-тесты и статистика

4 этапа развития A/B-экспериментов в компаниях. Введение

8 февраля 2023·2 мин чтения·Павел Бухтик·Оригинал в Telegram ↗

Эта серия постов базируется на опыте мирового эксперта – Рона Кохави. Он 20+ лет работал в Amazon, Microsoft и Airbnb, где занимался преимущественно построением платформ для A/B-экспериментов.

Разработанная им платформа в Microsoft по сей день используется для проведения 25 000+ A/B-тестов в год (до 100 новых каждый день).

В своей книге «Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing» Рон выделяет 4 этапа развития A/B-экспериментов:

1. Подготавливаются инструменты, и создаются необходимые условия для проведения экспериментов. Результаты по экспериментам обсчитываются вручную. Компания проводит ~1 A/B-тест в месяц (~10 в год).

2. Начинают появляться стандартизированные метрики. А/А тесты и анализ статистической мощности становятся нормой. Компания начинает использовать готовые решение для автоматизации проведения A/B или появляются зачатки самописного решения. Тесты проводятся каждую неделю (~50 в год)

3. Имеется исчерпывающий набор и понимание метрик. Также они становятся более абстрактными: появляются метрики “лояльности”, “успеха” и другие. Завершенные A/B-тесты начинают использоваться для извлечения знаний из них. Появляются автоматические алерты на инциденты. Ведется работа над созданием общего критерия оценки экспериментов – единой составной метрики, которая учитывает в себе компромиссные взаимосвязи метрик. Эксперименты запускаются каждый день (~250 в год)

4. Обнаружение влияния одного эксперимента на некоторый другой происходит автоматически. Остановка A/B-теста в случае инцидента также автоматизирована и происходит в реальном времени. Общий критерий оценки экспериментов стабилен и лишь периодически дорабатывается. На этом этапе проводится 1000+ экспериментов в год.

В следующих постах я остановлюсь и расскажу детальнее о каждом из этапов.

Кто не готов довольствоваться выжимкой из книги Рона и статей, на которую она ссылается, крайне рекомендую книгу к самостоятельному ознакомлению.

продуктоваяаналитика #A/B-тесты

Хочешь глубже разобраться в аналитике?

Посмотри программу курса по продуктовой аналитике и экспериментам.

Смотреть курс