Почему 8 из 10 A/B-тестов бесполезны (и как это исправить)?

Замечали, что большинство экспериментов не дают статистически значимого роста? Вы не одни.

В «зрелых» международных продуктах, где A/B поставлено на поток, успешны лишь 10–20% тестов. В менее оптимизированных продуктах, где только начинают экспериментировать – можно ожидать около 1/3. РФ компании не делятся публично статистикой по A/B, но по моим разговорам с командами – ситуация схожа.

Но значит ли это, что остальные эксперименты – бесполезны?

Рассказал об этом в своем докладе на конференции Матемаркетинг'25. И сегодня хочу поделиться с вами записью своего выступления:

https://www.youtube.com/watch?v=cVh75XbcFKk

Из него вы узнаете, как получить максимум пользы из каждого конкретного эксперимента

A/B-тесты