A/B-тесты давно стали неотъемлемой частью IT-продуктов. Дизайнеры, аналитики, маркетологи и разработчики используют их, чтобы принимать решения на основе данных, а не интуиции. Но реальность такова: большинство A/B-тестов в компаниях либо интерпретируются неверно, либо не дают реальной пользы. Причина не в инструментах, а в том, что команда не умеет правильно читать результаты. Кто-то объявляет победителя после 3 часов теста, кто-то сравнивает проценты без статистической значимости, а кто-то «переобувается» в середине эксперимента...

Как я объясняю A/B тесты бабушке — и почему без них бизнесу как без рук — Дмитрий, а что такое A/B тесты, ты опять про свои интернеты? — Представь, бабуль, что ты варишь борщ. И не можешь решить: томатная паста или свежие помидоры? Ты готовишь две кастрюли — и даёшь попробовать деду и внучке. Смотришь, кто доел быстрее и попросил добавки. Вот и всё. Победил вкус, а не интуиция. С A/B тестами то же самое, только в диджитале. У тебя есть, например, два заголовка для рассылки. Ты не гадаешь, какой «зайдет» — а берёшь и отправляешь оба на две группы пользователей...