Толковых материалов про A/B-тестирование в паблике мало. Это связано с тем, что, во-первых, это довольно специфичная область знаний, а во-вторых, предполагает не только само собой разумеющееся знание матстата, но и понимание частного пользовательского поведения и собственной бизнес-модели и бизнес-процессов в целом. В связи с этим, сложно объяснять общее на частном и, в тоже время , частные результаты не могут быть применимы везде и всегда.
Для того чтобы думать как продуктовый аналитик, который занимается проведением сплит-тестов можно ознакомиться со следующими материалами:
Сборник "детских" ошибок:
https://netpeak.net/ru/blog/35-oshibok-pri-a-v-testirovanii/Сборник советов как правильно проводить A/B тесты:
https://hookedondata.org/guidelines-for-ab-testing/A/B-тестирование: смотреть на конверсию или смотреть на продажи? Павел Левчук
https://ecommerce-in-ukraine.blogspot.com/2018/02/ab-vs.htmlПервые практические шаги.
A/B тест с помощью Google Optimize.
https://netpeak.net/ru/blog/kak-nastroit-a-b-test-s-pomoshch-yu-google-optimize-poshagovyi-manual/Как оценивать A/B тесты. Анатолий Вуец, Letyshops:
https://www.youtube.com/watch?v=2CN8IHy1OwUКейсы удачных (и не очень) экспериментов «Яндекс.Навигатора» (
https://habr.com/ru/company/mobio/blog/455062/)
Видеозаписи с Experiment Fest/Яндекс.Практикум:
https://www.youtube.com/watch?v=KvIJ8FCJzr4&list=PL6Wui14DvQPz-s7nng8Sedzj1Q5xLOs69&index=1Список курсов постараюсь собрать на днях.... Пока что
выделил те материалы, которые могут помочь понять как думать. Техника проведения эксперимента в принципе не так сложна. Гораздо сложнее сгенерить пул толковых гипотез, которые стоит проверять.
@internetanalytics
