Как мне начать проводить эксперименты на своем продукте? Как долго должен длиться A/B тест? Как правильно сформулировать гипотезу? Какую целевую метрику выбрать для эксперимента?
Разбираем эти вопросы на практических кейсах в новом симуляторе “A/B тестирование для продакта”. Симулятор особенно полезен для тех, кто хочет внедрить культуру A/B экспериментирования в своей работе, развивает сложный data-driven продукт (поиск, ранжирование, рекомендательные сервисы) или готовится к собеседованию в большую компанию.
Наш симулятор уникален тем, что рассказываем только то, что нужно знать продакт менеджеру. Не аналитику, не разработчику, а именно продакту. Ему не нужно досконально знать статистику или отличать t-Test от G-test. Продакт должен оценивать масштаб гипотезы, и правильно выбирать целевую метрику.
Кейсы, которые мы разбираем на курсе, помогут вам наработать практический опыт в разработке тестов и принятии решений, вы сможете сразу применить свои новые скиллы в работе:
⁃ вы начнете формулировать все задачи, как продуктовые гипотезы, которые можно протестировать
⁃ сможете разработать дизайн эксперимента: как именно тестируем, кого включаем в эксперимент, как долго он будет длится
⁃ вы будете уверенно принимать решения на основе результатов эксперимента и выбирать правильные дальнейшие шаги
⁃ вы сможете управлять цепочками экспериментов по нескольким гипотезам.
Отзывы студентов этого (и не только) курса на нашей страничке LinkedIn и на лэндинге.
Cтартуем 8 марта, это уже завтра. Это последний поток курса с живыми вебинарами и ответами именно на ваши вопросы. Дальше оставим только симуляторы. Курс по ML для продактов сам себя не напишет ;).
Записывайтесь по этой ссылке, в которую встроен скидочный код для подписчиков канала - цена уменьшится автоматически на странице оплаты.
Разбираем эти вопросы на практических кейсах в новом симуляторе “A/B тестирование для продакта”. Симулятор особенно полезен для тех, кто хочет внедрить культуру A/B экспериментирования в своей работе, развивает сложный data-driven продукт (поиск, ранжирование, рекомендательные сервисы) или готовится к собеседованию в большую компанию.
Наш симулятор уникален тем, что рассказываем только то, что нужно знать продакт менеджеру. Не аналитику, не разработчику, а именно продакту. Ему не нужно досконально знать статистику или отличать t-Test от G-test. Продакт должен оценивать масштаб гипотезы, и правильно выбирать целевую метрику.
Кейсы, которые мы разбираем на курсе, помогут вам наработать практический опыт в разработке тестов и принятии решений, вы сможете сразу применить свои новые скиллы в работе:
⁃ вы начнете формулировать все задачи, как продуктовые гипотезы, которые можно протестировать
⁃ сможете разработать дизайн эксперимента: как именно тестируем, кого включаем в эксперимент, как долго он будет длится
⁃ вы будете уверенно принимать решения на основе результатов эксперимента и выбирать правильные дальнейшие шаги
⁃ вы сможете управлять цепочками экспериментов по нескольким гипотезам.
Отзывы студентов этого (и не только) курса на нашей страничке LinkedIn и на лэндинге.
Cтартуем 8 марта, это уже завтра. Это последний поток курса с живыми вебинарами и ответами именно на ваши вопросы. Дальше оставим только симуляторы. Курс по ML для продактов сам себя не напишет ;).
Записывайтесь по этой ссылке, в которую встроен скидочный код для подписчиков канала - цена уменьшится автоматически на странице оплаты.