TGViewer
A/B-тестирование в мобильных играх A/B-тестирование в мобильных играх @abtestingmobilegames · 430 subscribers
Post #28 727
Закон Тваймена
Сегодня новый эксперимент выдал 3 успеха. Мы получили статистически значимое улучшение по всем ключевым метрикам.

Игроки стали дольше играть в игру, игроки стали больше покупать и больше смотреть рекламу.

Самое время вспомнить про Закон Тваймена из книжки Trustworthy Online Controlled Experiments:

"Любые цифры которые выглядят интересно или сильно отличаются от предыдущих - обычно ошибочны"

Применительно к АБ тестам распространенные ошибки это

Неверная интерпретация
1. Недостаточная мощность.
Малые эффекты сложно увидеть на маленьких объемах.
2. Неверная интерпретация p-value
p-value = 30% это не то же самое что "гипотеза верна с вероятностью 30%"
3. Выборка нужных p-values
Мы недавно писали большой пост на эту тему. Если грубо: если последовательно запускать очень много тестов, то что нибудь да найдется или как говорил мой препод по военной кафедре "Раз в год и ружье стреляет" (оффтопик: это была самая умная мысль за все время обучения)
4. Тестирование нескольких гипотез
Очень похоже на предыдущую, только гипотезы запускаются одновременно а не последовательно.
5. Связанные элементы выборок
Когда например вы звоните кому-то в скайп - вы влияете и на принимающую сторону. Как правило в АБ тестах вам хочется работать с независимыми выборками.
6. Технические проблемы
Сюда относится например знаменитая проблема "мерцания" в web - когда вы меняете контент через JavaScript - у вас элементы страницы "скачут" по странице тем самым влияя на результат
7. Эффект новизны
Мой любимый эффект. Если вы только что внедрили новую фичу, то игроки будут воспринимать ее не так как если бы "она была всегда". У нас, кстати, в играх есть фича "искусственного апдейта". Игроку кажется что мы обновили игру и поменяли UI. Игрок реагирует позитивно. Хотя UI меняется просто после 5го уровня. Мы много раз замеряли эффект от такого контринтуитивного введения - эффект каждый раз подтверждается.

Ну и возвращаясь к нашему эксперименту. Оказалось что с новыми апдейтом, мы полностью выпилили отправку данных в нашу платформу - отсюда такие клевые результаты.

Мы быстро спустились с небес на землю. Хвала Тваймену!
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 →