ZASQL_PYTHON Telegram 308
🔥 Ухудшающие A/B-тесты: зачем ломать продукт ради роста?

В мире продуктовой аналитики A/B-тесты обычно ассоциируются с улучшением продукта (или его неухудшением). Однако существует менее очевидный, но крайне полезный метод — ухудшающие A/B-тесты. Давайте разберём, что это такое, зачем их проводят и какие преимущества они дают.

________________________

Что такое ухудшающие A/B-тесты?

Ухудшающий A/B-тест — это эксперимент, в котором намеренно ухудшаются определённые характеристики продукта, чтобы оценить их влияние на ключевые метрики. Вместо того чтобы улучшать элемент и смотреть на рост показателей, мы ухудшаем его и наблюдаем за снижением. Это помогает понять, насколько сильно данный элемент влияет на пользовательский опыт и бизнес-результаты. Ухудшающие тесты планируется проводить на очень узкий срез аудитории, так как реакция пользователей может быть негативной на какое-то изменение. При дизайне (если есть какой-то единый процесс заведения A/B экспериментов, может тикет), нужно указать, что эксперимент является ухудшающим.

____________________

🤔 Зачем компании проводят ухудшающие A/B-тесты?

Оценка значимости характеристик продукта. Не всегда очевидно, какие элементы продукта критичны для пользователей. Ухудшая или удаляя их, можно выявить, насколько они важны для аудитории.

Экономия ресурсов. Прежде чем инвестировать в улучшение определённой функции, стоит понять, насколько она влияет на метрики. Если ухудшение не приводит к значимым изменениям, возможно, улучшение не принесёт ожидаемой отдачи. За внедрение фичи отвечают 4 лица: менеджер, дизайнер, аналитик и разработчик.

Приоритизация задач. Понимание влияния различных элементов помогает расставить приоритеты в разработке и фокусироваться на действительно важных улучшениях.

____________________

😡 Пример применения

Компания рассматривает возможность ускорения работы своего приложения, полагая, что это улучшит пользовательский опыт и повысит ключевые метрики. Вместо того чтобы сразу инвестировать ресурсы в оптимизацию, они проводят ухудшающий A/B-тест.

Гипотеза: Замедление работы приложения негативно повлияет на метрики.

Эксперимент: Создаются несколько тестовых групп с разной степенью замедления приложения.

Результат: Если замедление приводит к ухудшению метрик, это подтверждает гипотезу о важности скорости, и компания принимает решение об инвестировании в оптимизацию. Если изменений нет, ресурсы перенаправляются на другие задачи.

____________________

🤬 Почему не использовать глобальный контроль?

Глобальный контроль подразумевает наличие постоянной контрольной группы, которая не подвергается изменениям, для сравнения с тестовыми группами. Однако такой подход не всегда позволяет выявить влияние конкретных характеристик продукта. Ухудшающие A/B-тесты дают возможность точечно оценить значимость отдельных элементов, что особенно полезно при ограниченных ресурсах и необходимости быстрой проверки гипотез.
____________________

Про пользу ухудшающих тестов в статье Авито

Метрики перформанса могут влиять и на продуктовые показатели. К такому выводу мы пришли после проведения ухудшающих тестов.

Про ухудшающие A/B тесты

📺 link1, link2
🔗 link3

А вы проводили ухудшающий эксперимент? Что проверяли? Наберется 100 🐳, выложу посты про стенды метрик, используемые при анализе результатов A/B экспериментов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🐳54👍9632🤔1



tgoop.com/zasql_python/308
Create:
Last Update:

🔥 Ухудшающие A/B-тесты: зачем ломать продукт ради роста?

В мире продуктовой аналитики A/B-тесты обычно ассоциируются с улучшением продукта (или его неухудшением). Однако существует менее очевидный, но крайне полезный метод — ухудшающие A/B-тесты. Давайте разберём, что это такое, зачем их проводят и какие преимущества они дают.

________________________

Что такое ухудшающие A/B-тесты?

Ухудшающий A/B-тест — это эксперимент, в котором намеренно ухудшаются определённые характеристики продукта, чтобы оценить их влияние на ключевые метрики. Вместо того чтобы улучшать элемент и смотреть на рост показателей, мы ухудшаем его и наблюдаем за снижением. Это помогает понять, насколько сильно данный элемент влияет на пользовательский опыт и бизнес-результаты. Ухудшающие тесты планируется проводить на очень узкий срез аудитории, так как реакция пользователей может быть негативной на какое-то изменение. При дизайне (если есть какой-то единый процесс заведения A/B экспериментов, может тикет), нужно указать, что эксперимент является ухудшающим.

____________________

🤔 Зачем компании проводят ухудшающие A/B-тесты?

Оценка значимости характеристик продукта. Не всегда очевидно, какие элементы продукта критичны для пользователей. Ухудшая или удаляя их, можно выявить, насколько они важны для аудитории.

Экономия ресурсов. Прежде чем инвестировать в улучшение определённой функции, стоит понять, насколько она влияет на метрики. Если ухудшение не приводит к значимым изменениям, возможно, улучшение не принесёт ожидаемой отдачи. За внедрение фичи отвечают 4 лица: менеджер, дизайнер, аналитик и разработчик.

Приоритизация задач. Понимание влияния различных элементов помогает расставить приоритеты в разработке и фокусироваться на действительно важных улучшениях.

____________________

😡 Пример применения

Компания рассматривает возможность ускорения работы своего приложения, полагая, что это улучшит пользовательский опыт и повысит ключевые метрики. Вместо того чтобы сразу инвестировать ресурсы в оптимизацию, они проводят ухудшающий A/B-тест.

Гипотеза: Замедление работы приложения негативно повлияет на метрики.

Эксперимент: Создаются несколько тестовых групп с разной степенью замедления приложения.

Результат: Если замедление приводит к ухудшению метрик, это подтверждает гипотезу о важности скорости, и компания принимает решение об инвестировании в оптимизацию. Если изменений нет, ресурсы перенаправляются на другие задачи.

____________________

🤬 Почему не использовать глобальный контроль?

Глобальный контроль подразумевает наличие постоянной контрольной группы, которая не подвергается изменениям, для сравнения с тестовыми группами. Однако такой подход не всегда позволяет выявить влияние конкретных характеристик продукта. Ухудшающие A/B-тесты дают возможность точечно оценить значимость отдельных элементов, что особенно полезно при ограниченных ресурсах и необходимости быстрой проверки гипотез.
____________________

Про пользу ухудшающих тестов в статье Авито

Метрики перформанса могут влиять и на продуктовые показатели. К такому выводу мы пришли после проведения ухудшающих тестов.

Про ухудшающие A/B тесты

📺 link1, link2
🔗 link3

А вы проводили ухудшающий эксперимент? Что проверяли? Наберется 100 🐳, выложу посты про стенды метрик, используемые при анализе результатов A/B экспериментов

BY Заскуль питона (Data Science)


Share with your friend now:
tgoop.com/zasql_python/308

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Invite up to 200 users from your contacts to join your channel It’s easy to create a Telegram channel via desktop app or mobile app (for Android and iOS): Deputy District Judge Peter Hui sentenced computer technician Ng Man-ho on Thursday, a month after the 27-year-old, who ran a Telegram group called SUCK Channel, was found guilty of seven charges of conspiring to incite others to commit illegal acts during the 2019 extradition bill protests and subsequent months. As the broader market downturn continues, yelling online has become the crypto trader’s latest coping mechanism after the rise of Goblintown Ethereum NFTs at the end of May and beginning of June, where holders made incoherent groaning sounds and role-played as urine-loving goblin creatures in late-night Twitter Spaces. Users are more open to new information on workdays rather than weekends.
from us


Telegram Заскуль питона (Data Science)
FROM American