Несколько рекомендаций, которые помогут провести успешное A/B-тестирование новой функции продукта:

• Сформулировать гипотезу. 12 Нужно определить, какие изменения планируется внести в продукт и какие результаты ожидается получить. 1 Гипотеза должна быть конкретной, измеримой и обоснованной. 2
• Выбрать метрики для отслеживания. 2 Не все показатели одинаково полезны. 2 Нужно выбрать ключевые метрики, которые действительно отражают успех теста. 2
• Определить контрольную и экспериментальную группы. 3 Нужно выбрать испытуемых по типам пользователей, платформе, географическим показателям и т. п.. 3 Затем определить, какой процент исследуемой группы составляет контрольная группа (версия A), а какой процент — экспериментальная группа (версия B). 3 Обычно эти группы одинакового размера. 3
• Убедиться, что пользователи будут видеть версии A и B в случайном порядке. 3 Это значит, у каждого пользователя будет равный шанс получить ту или иную версию. 3
• Определить уровень статистической значимости. 3 Это уровень риска, который принимается при ошибках первого рода (отклонение нулевой гипотезы, если она верна). 3 Обычно уровень значимости равен 0,05. 3
• Определить минимальный размер выборки. 3 Для расчёта можно использовать специальные калькуляторы. 3 Наличие достаточно большого размера выборки важно для обеспечения статистически значимых результатов. 3
• Определить временные рамки. 3 Нужно взять общий размер выборки, необходимый для тестирования каждой версии, и разделить его на ежедневный трафик. 3 Так получится количество дней, необходимое для проведения теста. 3 Как правило, это одна или две недели. 3

Важно помнить, что результаты A/B-тестирования могут быть искажены в зависимости от выборки и других факторов. 1 Поэтому для получения более точных результатов, необходимо проводить тестирования на большой выборке и повторять их несколько раз. 1