A/B-тесты — способ сравнить два варианта решения на реальных пользователях по заранее заданным метрикам.

Зачем SA

  • Проверить гипотезу до масштабирования решения.

  • Подтвердить ценность изменения для бизнеса.

  • Снизить риск принятия решений "на мнении".

Что нужно зафиксировать

  • Гипотеза и критерий успеха.

  • Метрики: primary/guardrail и период измерения.

  • Сегмент пользователей и правила рандомизации.

  • Условия остановки теста и правила интерпретации.

Ограничения

  • Недостаточный трафик дает шумный результат.

  • Нельзя менять гипотезу и метрики по ходу теста.

  • Важно учитывать технические факторы: кэш, лаги событий, бот-трафик.

Связи:

Последнее обновление