Ошибки в проведении A/B-тестов: эффект новизны
Эффект новизны в A/B тестировании — это явление, когда тестируемые изменения вызывают краткосрочное, но значительное внимание и реакцию со стороны пользователей. Зачастую это обусловлено необычностью или неожиданностью изменений. Действие эффекта может сказаться на результатах A/B теста и привести к некорректным выводам.
Эффект новизны может проявляться в нескольких формах:
♦️ Повышенное внимание к изменениям: Пользователи могут обращать больше внимания на новшества и активно исследовать их. Это повлияет на их поведение.
♦️ Повышенная обратная связь: Пользователи начинают оставлять больше обратной связи, жалоб или комментариев об изменениях.
Для учета эффекта новизны и минимизации его влияния на результаты A/B теста, нужно дать пользователям привыкнуть к новым изменениям. После этого можно начать сбор данных для анализа. При сравнении тестовой ветки с контрольной будет хорошо видно влияние эффекта, а так же момент его выхода на плато.
Общая цель управления эффектом новизны в A/B тестировании — получить более объективные и надежные результаты, которые отражают реальное воздействие изменений на пользователей, а не только их временную реакцию на неожиданные изменения.
Приходилось ли вам сталкиваться с таким эффектом на практике? Поделитесь своими историями в комментариях.
Эффект новизны в A/B тестировании — это явление, когда тестируемые изменения вызывают краткосрочное, но значительное внимание и реакцию со стороны пользователей. Зачастую это обусловлено необычностью или неожиданностью изменений. Действие эффекта может сказаться на результатах A/B теста и привести к некорректным выводам.
Эффект новизны может проявляться в нескольких формах:
♦️ Повышенное внимание к изменениям: Пользователи могут обращать больше внимания на новшества и активно исследовать их. Это повлияет на их поведение.
♦️ Повышенная обратная связь: Пользователи начинают оставлять больше обратной связи, жалоб или комментариев об изменениях.
Для учета эффекта новизны и минимизации его влияния на результаты A/B теста, нужно дать пользователям привыкнуть к новым изменениям. После этого можно начать сбор данных для анализа. При сравнении тестовой ветки с контрольной будет хорошо видно влияние эффекта, а так же момент его выхода на плато.
Общая цель управления эффектом новизны в A/B тестировании — получить более объективные и надежные результаты, которые отражают реальное воздействие изменений на пользователей, а не только их временную реакцию на неожиданные изменения.
Приходилось ли вам сталкиваться с таким эффектом на практике? Поделитесь своими историями в комментариях.