Нас часто спрашивают:
Как провести А/Б эксперимент с наименьшим ущербом для бизнеса?

Кратко: никак.
Теперь чуть подробнее:

Рассмотрим проблему чуть подробнее. У нас есть какая-то рискованная гипотеза. Мы боимся что потеряем существенную часть дохода работающего продукта пока будем ее проверять. Какие у нас есть варианты?

1. Запустить эксперимент на 5% аудитории
При классической схеме мы запускаем эксперимент на 50%. Интуитивно кажется что запуская эксперимент на 5% результаты эксперимента мы будем получать примерно в 10 раз медленнее (на самом деле будет еще медленнее - мощность падает нелинейно).
Наша глобальная цель как бизнеса - откручивать много экспериментов и делать это быстро. Пока мы "возимся" с экспериментом который, как нам кажется, принесет убытки, мы теряем возможность запустить другие эксперименты, которые стоят в очереди и лишают нас возможности зарабатывать больше.

2. Запустить эксперимент на какое-то подмножество пользователей
Ну например: "У нас есть пользователи из 150 стран. Давайте запустим для начала на Бразилию? Там доход не большой. Соответственно потери незначительные. Если покажет себя хорошо - выкатим на 100%".
С уверенностью можно сказать что пользователи Бразилии отличаются от пользователей в Штатах, поэтому предложение выше преобразовывается в "Давайте если в Бразилии прокатит, выкатим на 100% в Штаты не проверяя!". Это странно - я бы предпочел запустить на Штатах тоже на 50% сначала.

3. Не запускать АБ тест
Без комментариев.

Итого:
По умолчанию эксперименты запускаются на 50% вашей аудитории. Исключение - случаи когда вы понимаете что делаете и что выигрываете/теряете.

Хорошие новости: достаточно сложно даже придумать эксперимент который обрушит вам выручку, скажем на 25%. Это очень постараться надо.

Падение в 25% на 50% аудитории конвертируются в падение 12.5% от общей выручки. Помните что вы на половину пользователей запускаете? Фактически это и есть верхняя граница оценки риска.
Удачного тестирования!