TGViewer
AB Police 🚨 AB Police 🚨 @abpolice · 614 subscribers
Post #18 1.04K
Ловушка маленьких данных
Капитан АВ-полиции был в прошлом году во Вьетнаме, а сейчас ловит вьетнамские же флэшбеки про пятерочка-дни, которые все пытаются внедрить, когда данных для АВ мало

Отрасль: Монетизация мобильных приложений
Кто прислал: Аналитик
Сам кейс:
У нас основные тесты - разные варианты предложения подписки:
- Во время онбординга или позже
- Трайл на 7 или на 3 дня
- Стоимость самой подписки

Основная проблема - как добиться нормальной мощности?
Стагдартно тестим на 15% аудитории, бизнес хочет смотреть на ARPU и CR установка-подписка
Но для замера +- адекватных изменений этих метрик нужно запредельное количество наблюдений, которого у нас нет

Сейчас подоход странный: аграгируются данные на уровне пользователь-день (arpu) и применяют стат критерий
. То есть от пользователя как датапоинта переходим к дате, что по-моему вообще странно

Сам вопрос: Как стоит поменять подход к АБ, чтобы завершать тест раньше?
Или смириться с тем, что такую разницу не увидеть и увеличивать mde?


Разбор:
Ну что ж, во-первых, применять стат тесты над наблюдением юзер-день нельзя, тк наблюдения зависимы. Юзер сегодня и завтра очевидно ведет себя крайне похоже. Нужно агрегировать данные до юзера. Эх, и правда многие вдохновились неверно понятой статьей про пятерочка-дни:)

Про ускорение А/В тестов у меня есть целое видео на ютубе: 13 способов ускорить А/В тест. В твоем кейсе нужно искать хорошую прокси-метрику оформления подписки. В видео- и социальных сервисах это может быть таймспент. В геймдеве дохождение до определенного уровня в игре и процент проигранных игр. Тут нужно будет постараться)

Искать такую прокси в идеале на истории результатов А/В тестов: находить такую прокси, которая красится в ту же сторону, что и конверсия/arpu, но более чувствительна. Если истории А/В нет, то можно пойти скользкой дорожкой регрессии на исторических данных
target = a1 * proxy + a2 * control_metric + ...

Главное по этой дорожке не дойти до АВ-тюрьмы. Не забывай про фильтрацию выбросов, контроль пропущенных переменных и еще кое-что. Возможно, в конце пути будет ждать все еще слишком большое число пользователей для АВ, которого у вас нет - что ж, такое иногда тоже бывает

Ваша АВ-полиция 👮
#разбор@abpolice
Telegram AB Police 🚨 Разбор А/В: будьте внимательны при выборе наблюдений У нас первый кейс с А/В на разбор! Кейс тут удачный: аналитики сами нашли проблему и исправили 👮‍♀️ Дисклеймер: В разборах мы немного меняем формулировки (для анонимности и понятности) и добавляем комментарии…
  • 👍 6
  • 🔥 6
More from @abpolice
  1. Jul 8, 2025Как покрасить главную метрику? В каждом бизнесе есть самая главная метрика - EBITDA, GMV,…
  2. Jun 29, 2025Вашему вниманию — а/б тестирование в реальной жизни
  3. Jun 13, 2025А/В тесты и ревью Наступает пора лентих ревью - все подводят итоги полугодия. И как правил…
  4. Jun 11, 2025Post #27
  5. Mar 29, 2025Разбор №8. А/В тесты в логистике дарксторов Эх, мои любимые тесты со времен работы в доста…
  6. Mar 22, 2025Т-тест VS Манн-Уитни Холивар эпохи во многих компаниях и сообществах) Лично я стою на стор…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →