TGViewer
A/B-тестирование в мобильных играх A/B-тестирование в мобильных играх @abtestingmobilegames · 430 subscribers
Post #19 803
​​Если вы что-то ищете, то вы всегда найдете “что-то”

Как-то наблюдал такой разговор:
Разработчик: Завтра мы выкатываем новую фичу
Аналитик: ОК. Затречьте мне как можно больше событий. Мне нужны: конверсия захода в магазин, количество кликов на кнопке с новой фичей, воронка прохождения игрока от туториала до покупки и список трат ресурсов.
Разработчик: На что ты будешь смотреть в первую очередь?
Аналитик: На все. Посмотрим, как фича зашла игрокам.
Разработчик: При каких условиях мы будем откатывать фичу?
Аналитик: Ни при каких. Если какие-то параметры просядут, будем думать, как улучшить эти параметры.

Если говорить совсем просто, то такая практика порочна. Представьте себе такой эксперимент. Вместо конверсии и воронки вы смотрите, как разные люди подбрасывают монетку 5 раз. Мы знаем, что вероятность выброса орла составляет 50%. Допустим, 5 человек подбрасывают монетку.
Вася: Орел, Решка, Решка, Орел, Орел
Петя: Решка, Решка, Орел, Орел, Орел
Ваня: Решка, Решка, Решка, Решка, Орел
Слава: Решка, Решка, Орел, Орел, Орел
Игорь: Орел, Орел, Решка, Орел, Орел

Если вы рассуждаете как аналитик из примера, то вы можете подумать: “А Ваня хорош в решке! Надо его промоутить как-то. И надо еще на Игоря обратить внимание - как он так научился орлы выбрасывать? Может мы и этому навыку найдем применение?”. Хотя выпадания случайны. Да, пример выглядит абсурдно, но так работают очень многие в игровой индустрии. Очень многие ищут “что-то” и “что-то” находят.

Некорректные множественные сравнения - это одна из форм p-hacking’а. При производстве лекарств нечистоплотные производители ставят большое число экспериментов и, когда они закончены, выбирают тот, который соответствует их гипотезе.

Этот трюк давно известен в научной среде, поэтому если вы хотите опубликовать свою работу в серьезном научном журнале, вы должны подать заявку со списком отслеживаемых параметров ДО ЭКСПЕРИМЕНТА. Вас просто не опубликуют в журнале, если вы придете в один день и заявите: “После новой фичи у нас вырос LTV на игрока!”.

Что делать?
Есть разные способы, но в целом - определяться с отслеживаемыми параметрами до выката фичи. Если вы хотите отслеживать какие-то другие параметры, отслеживайте их в рамках следующих экспериментов.

Возникает вопрос: “А если я хочу смотреть на среднее время сессии, ретеншн, LTV и конверсию?”. Ответ: “Не надо так!”.

Статей на эту тему просто гора. Но самые доходчивые мы нашли в книжке “Доказательная медицина от магии до поисков бессмертия”, Талантов Петр.
More from @abtestingmobilegames
  1. Aug 28, 2024От нас долго не было ничего слышно, но мы каждую неделю продолжаем запускать AB-тесты 🙂 С…
  2. Jun 29, 2021Как же мы устали от тестовых платежей. Многие наши эксперименты не красились из-за тестовы…
  3. Jun 3, 2021DevGamm опубликовал нашу лекцию "Как проводить эксперименты в мобильных играх". 1. Техниче…
  4. Jun 1, 2021Ron Kohavi в книге Trustworthy Online Controlled Experiments перечисляет типы архитектуры…
  5. May 25, 2021CUPED - это технология, которая увеличивает чувствительность А/Б экспериментов. Booking и…
  6. May 18, 2021​​Ron Kohavi в книге Trustworthy Online Controlled Experiments приводит приблизительную фо…
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 →