A/B-тесты — один из самых точных инструментов продуктовой аналитики. Они позволяют сравнивать две версии веб-страницы, скрипта или экрана приложения и с высокой доле достоверности определять, какая из них лучше помогает достичь нужных целей — например, увеличить конверсию или retention. При этом A/B-тесты — еще и один из самых сложных и интересных инструментов аналитики, который далеко не все мумеют применять правильно.

В этом микрокурсе мы разберем, как определить, нужно ли вообще проводить A/B-тест, как выглядит процесс проведения эксперимента в идеальном мире и какие ошибки чаще всего совершают продуктовые команды при проектировании и интерпретации результатов A/B-теста. В тексте микрокурса вы встретите блоки с упражнениями: выполнять их не обязательно, но желательно — они помогут лучше запомнить информацию.

В этом модуле вы узнаете, где применяются сплит-тесты и каковы границы их применимости, когда целесообразно тестировать гипотезы с помощью А/В-тестов, как валидировать гипотезы и выбирать самые сильные с помощью матмоделирования.