Перед вами — гайд по A/B-тестированию, который расскажет, в чем разница между A/B-тестированием и мультивариативным тестированием, как проводить тесты структурировано и последовательно, и как понять, какой эксперимент стоит выбрать, чтобы выжать максимум.
Автор английской версии: Янив Навот, CMO, Dynamic Yield
Занырнем глубже в механику классического A/B тестирования, познакомимся с понятием “статистическая значимость” и разберемся, что может угрожать достоверности результатов ваших тестов.
Задача A/A тестирования — убедиться, что система, в которой мы проводим эксперименты, работает правильно. В этой статьей мы рассмотрим несколько нюансов, с которыми вы можете столкнуться в процессе тестирования.
Поговорим о том, как выбрать правильный метод распределения трафика в A/B-тестах, избежать популярных ошибок и получить полезные и адекватные результаты.
Разберемся, как разные конфигурации атрибуции конверсии влияют на A/B тесты и кампании по персонализации.
Оптимизация конверсии — это довольно мощный инструмент, с которым, впрочем, можно заиграться — если все время не держать в уме правильно сформулированные задачи этой самой оптимизации.
Индустрия постепенно движется в сторону байесовского подхода к A/B тестированию, потому что он проще, интуитивнее и надежнее — и при этом накладывает меньше ограничений.
Этот процесс знаком небольшому кругу специалистов. И зря. Сегодня мы расскажем, что же это такое и почему это нужно использовать в своей работе.
Аналитик сервиса для управления проектами Basecamp Ноа Лоранг написал колонку о том, как отсутствие A/B-тестирования при обновлении сайта привело компанию к потере миллионов долларов — какие ошибки были допущены, как удалось избежать провала и какие выводы сделала команда.
В рубрике Growth Hacks — перевод заметки Лоранга.
