TGViewer
A/B testing A/B testing @abtesting · 5.63K subscribers
Post #287 1.87K

Forwarded from WebAnalytics (Діма Осіюк)

​​Наткнувся на цікаву ідею про privacy-by-design в A/B testing.

Суть дуже проста: щоб аналізувати результати експериментів, не обов’язково зберігати дані по кожному окремому користувачу. У багатьох випадках достатньо працювати з агрегованими даними — тобто не бачити конкретну людину, а одразу дивитись на групи користувачів.

Для великого і відповідального бізнесу це може бути хорошим підходом одразу з кількох причин:
— менше персональних даних зберігається
— нижчий ризик витоку (бо немає чому витікати, user level data не зберігається)
— простіше пояснювати підхід legal / privacy командам
— дешевше і швидше обробляти дані

Мені здається, це хороше нагадування, що насправді privacy — це не тільки про consent mode банери і юридичні тексти. Це ще й про те, як ви проєктуєте саму архітектуру збору і аналізу даних.

Детальніше:
https://blog.conductrics.com/privacy-by-design-ab-testing/
Paper: https://hstalks.com/article/10835/when-less-is-more-privacy-by-design-in-ab-testing/

via @WebAnalyst
More from @abtesting
  1. Sep 29, 2025​​Цікавий та інтерактивний спосіб краще зрозуміти перевірку гіпотез за допомогою ігрового…
  2. Jun 16, 2025​​Гарне порівняння підходів до аналізу експериментів Автор аналізує обмеження традиційного…
  3. May 30, 2025​​The unusual A/B Test, with Heterogenous Treatment Effects The article explores the limit…
  4. May 2, 2025​​Подавай заявку на навчання з аналітики від Genesis Academy! Обирай програму, яка найкращ…
  5. Nov 1, 2024​​False Positive Risk in A/B Testing There is a much greater probability than generally ex…
  6. Sep 26, 2024​​The good Lukas Vermeer’s A/B testing game simulator is here. It’s an interactive way to…
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 →