Зачем нужны A/B тесты #

Почему случайные эксперименты лучше интуиции и аналитики.

Проблема интуитивных решений #

Когда мы меняем что-то в продукте, интуиция подсказывает: "Это улучшение, пользователям понравится". Но часто интуиция ошибается. То, что кажется очевидным улучшением, может снизить ключевые метрики.

Даже опытные продуктовики угадывают успешные изменения только в 30-40% случаев. Остальные гипотезы оказываются нейтральными или негативными.

Почему не хватает аналитики #

Можно внедрить изменение, подождать неделю и посмотреть на метрики. Но как понять, что рост вызван вашим изменением, а не сезонностью, маркетинговой кампанией или изменением трафика?

Корреляция не означает причинность. A/B тест решает эту проблему через случайное распределение пользователей на группы — так мы изолируем эффект изменения от других факторов.

Как работает A/B тест #

Пользователи случайным образом делятся на две группы: контрольная (видит текущую версию) и тестовая (видит изменение). Если группы достаточно большие и распределение случайное, любая разница в метриках объясняется только тестируемым изменением.

Это позволяет доказать причинно-следственную связь: изменение X привело к эффекту Y.

Ценность экспериментов #

A/B тесты помогают не только находить успешные изменения, но и избегать ошибок. Знание того, что не работает, так же ценно, как знание того, что работает. Это экономит ресурсы на неэффективных улучшениях и направляет команду в правильную сторону.