Нам же всем хочется, чтобы АБ-тесты проходили быстрее без роста вероятности ошибок первого и второго рода. В этом может помочь последовательное тестирование. Оговорюсь сразу, что светила отрасли говорят, что "лучше по классике".

Основная идея последовательного тестирования — возможность более ранней остановки АБ-теста с помощью регулярного расчета метрики, а не в конце, когда набрали необходимое количество пользователей. Используют, как правило для частотных метрик.
Похоже на подглядывание (которое мы очень не любим), но немного иначе: при тех же порогах pvalue и мощности (обычно 0.05 и 0.8) по особой формуле рассчитываем, набрали мы или нет, определенное количество конверсий в тестовом и контрольном вариантах. Таким образом, последовательное тестирование решает проблему подглядывания.

Самый простой метод описан у Эвана Миллера, у него же есть и калькулятор. Мне не очень нравится отсылка к «случайной прогулке», ну ладно, сейчас не так важно.

Также о сущности методов можно почитать здесь, здесь и здесь. А тут автор делает небольшое сравнение разных подходов к последовательному тестированию.

Разные компании используют разные методики последовательного тестирования, основных несколько: mSPRT, GST, GAVI, CAA, Naive.

➡️ Spotify и Uber использует метод групповых последовательных тестов (GST).

➡️ В Statig - частотное последовательное тестирование, статья-основа здесь.

➡️ Netflix - mSPRT, раз и два.