← Назад// анализ данных
🅰️ A/B-тесты
базовый🪙 20 · ✦ 30
Как устроен A/B-тест
Зачем это нужно
A/B-тест — главный честный способ проверить, влияет ли изменение: он создаёт ту самую «честную базу сравнения» искусственно, случайным разделением.
Как это работает
Пользователей случайно делят на контрольную группу (всё как раньше) и тестовую (с изменением). Рандомизация уравнивает группы по всему остальному — и тогда разница метрик приписывается именно изменению. Заранее фиксируют главную метрику, дополнительные и guardrail-метрики.
Пример
Подписочный сервис тестирует новый экран оплаты: 50% видят старый (контроль), 50% новый (тест). Главная метрика — конверсия в оплату; guardrail — отток и обращения в поддержку.
🧠 Как думает аналитик
Аналитик проверяет два условия честности: деление действительно случайно, и метрики выбраны до старта, а не после.
🎯 Быстрый вопрос
Зачем нужна рандомизация в A/B-тесте?