1. Чи знайома тобі ідея AB-тестів? У чому вона полягає?

Відповідь: Так, ідея A/B-тестів мені добре знайома. A/B-тестування (або спліт-тестування) — це метод експериментального порівняння двох (або більше) варіантів продукту, інтерфейсу чи функції для визначення, який з них кращий за певними метриками.

У чому полягає:

• Користувачів рандомно ділять на групи: A (контрольна, базовий варіант) і B (тестова, з зміною).
• Вимірюють ключові метрики (наприклад, конверсія, retention).
• За допомогою статистики перевіряють, чи є значуща різниця, спричинена зміною.

Приклад: У веб-сайті тестують два дизайни кнопки "Купити": A — червона, B — зелена. Якщо конверсія в B вища і статзначуща, впроваджують B.

2. Чи проводив ти коли-небудь AB-тестування? Розкажи детальніше.

Відповідь: Так, я проводив A/B-тестування в кількох проектах. Ось детальніше про один з них — тестування нової форми реєстрації в мобільному додатку для e-commerce.

Деталі:

• Гіпотеза: Зменшення кількості полів у формі (з 5 до 3) збільшить конверсію реєстрації на 15%.
• Дизайн: Використав Optimizely. Рандомно розділив 10 000 користувачів: 50% — контроль (A, стара форма), 50% — тест (B, нова). Тривалість: 2 тижні. Ключова метрика: конверсія реєстрації.
• Аналіз: Зібрав дані в Google Analytics. Обчислив p-value за допомогою chi-square тесту (p=0.03 < 0.05). Конверсія: A — 12%, B — 14.5% (MDE досягнуто).
• Результат: Тест успішний, впровадили нову форму. Додатково перевірив сегменти (мобільні ОС), щоб уникнути Simpson's paradox.
• Уроки: Важливість рандомізації та моніторингу за потужністю тесту.

3. Чи є AB-тест найкращим інструментом для перевірки гіпотези? Поясни детально.

Відповідь: A/B-тест не завжди найкращий інструмент для перевірки гіпотези; це залежить від типу гіпотези, даних і ресурсів. Поясню детально.

Переваги A/B-тесту як інструменту: