Формулировка гипотезы
Определить изменение, ожидаемый результат и показатель для проверки.
A/B-тестирование
Разберитесь, как сравнивать варианты в контролируемом эксперименте и оценивать результат по выбранным показателям.
В чём состоит навык
A/B-тестирование — способ сравнить варианты с помощью контролируемого эксперимента. Участников распределяют по группам и сопоставляют заранее выбранные показатели.
Где пригодится
Сравнение вариантов
Распределить участников по группам и проследить корректность данных.
Разбор результата
Сопоставить показатели с неопределённостью и ограничениями эксперимента.
Подготовка и связанные навыки
Для практики полезны основы статистики, понимание показателей и работа с тестовыми данными. Выберите измеримую гипотезу и заранее определите способ оценки результата.
Связанные навыки
Курсы для развития навыка «A/B-тестирование»
Яндекс ПрактикумUX-исследования для дизайнеров
Курс для UX/UI-дизайнеров с опытом: исследования пользователей, проверка интерфейса и улучшение дизайна на основе данных.
74 000 ₽
Стоимость курса
от 3 020 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумUX-исследования
Курс для специалистов продуктовых команд: качественные и количественные исследования, юзабилити-тестирование и анализ результатов.
74 000 ₽
Стоимость курса
от 3 020 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумКурс по запуску AI/ML-продуктов и управлению им
Курс для специалистов с продуктовой базой: системный дизайн, разработка, запуск и оценка AI/ML-продуктов.
64 000 ₽
Стоимость курса
от 2 612 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумПродакт-менеджмент для специалистов с опытом
Курс для специалистов с опытом работы с IT-продуктами: исследование рынка и пользователей, продуктовая аналитика, работа с командой и стратегия развития.
115 600 ₽
Стоимость курса
от 4 719 ₽ / мес. на 36 мес.
Что важно знать о навыке «A/B-тестирование»
A/B-тестирование — это контролируемое сравнение двух вариантов, например текущей и изменённой версии страницы. Участников распределяют между вариантами и сравнивают заранее определённые показатели. Случайное распределение помогает сделать группы сопоставимыми, но не заменяет проверку качества проведения эксперимента и данных.
Метод применяют при изменении интерфейсов, цифровых продуктов и рекламных сценариев. До запуска формулируют гипотезу, определяют единицу распределения и метрики, а также продумывают объём данных и ограничения. Наблюдаемая разница может быть случайной; её интерпретация зависит от плана эксперимента и выбранного статистического метода.
Для практики можно разобрать учебный набор данных: проверить число участников в группах, рассчитать показатель для каждой группы и описать неопределённость сравнения. Важно следить не только за основной метрикой, но и за возможными нежелательными последствиями. A/B-тест не гарантирует улучшения: иногда результат не позволяет уверенно выбрать вариант.