Результаты A/B теста ≠ выводу по нему
Инсайты, которые извлекаются из экспериментов, важны для роста продукта. Но зачастую, когда подводятся итоги по А/Б тесту, результаты эксперимента выглядят больше как перечисление прокрасившихся (и нет) метрик.
Чтобы извлечь максимум ценности из экспериментов, нужно копать глубже. Вот вопросы, ответы на которые помогут в этом:
🔸 Что результаты А/Б теста говорят нам о первоначальной гипотезе?
🔸 Если гипотеза не дала позитивных итогов, дело в гипотезе или в её реализации? Что можно сделать лучше? Стоит ли доработать реализацию и запустить следующую итерацию эксперимента?
🔸 Бьется ли итог с базой знаний и результатами предыдущими экспериментами? Что мы узнали нового о пользователях?
🔸 Какие новые гипотезы мы можем проверить?
Включите эти вопросы в ваш шаблон по подведению итогов по экспериментам. Так они всегда будут перед глазами в нужный момент.
Хотите больше постов про а/б тестирование? Тогда поддержите этот пост огоньком 🔥
Инсайты, которые извлекаются из экспериментов, важны для роста продукта. Но зачастую, когда подводятся итоги по А/Б тесту, результаты эксперимента выглядят больше как перечисление прокрасившихся (и нет) метрик.
Чтобы извлечь максимум ценности из экспериментов, нужно копать глубже. Вот вопросы, ответы на которые помогут в этом:
🔸 Что результаты А/Б теста говорят нам о первоначальной гипотезе?
🔸 Если гипотеза не дала позитивных итогов, дело в гипотезе или в её реализации? Что можно сделать лучше? Стоит ли доработать реализацию и запустить следующую итерацию эксперимента?
🔸 Бьется ли итог с базой знаний и результатами предыдущими экспериментами? Что мы узнали нового о пользователях?
🔸 Какие новые гипотезы мы можем проверить?
Включите эти вопросы в ваш шаблон по подведению итогов по экспериментам. Так они всегда будут перед глазами в нужный момент.
Хотите больше постов про а/б тестирование? Тогда поддержите этот пост огоньком 🔥