🧪 Ошибка в эксперименте дороже самой фичи. Знакомо?

Трек «Подходы и методы системного снижения стоимости проверки гипотез» в зале «Атом» (3 этаж) раскроет тему экспериментальной аналитики.

Поговорим не о бинарном «прокрасилось/не прокрасилось», а о том, где на самом деле теряются деньги и искажается результат: пересечения тестов, побочные эффекты, неоднородные аудитории, проблемы воспроизводимости и ложные выводы.

Что уже успели разобрать 👀

Марк Хабаров и Михаил Рязанский (VK, Дзен) показали, как автоматизировать пост-анализ A/B-тестов и использовать LLM для поиска скрытых проблем: когда метрики выглядят хорошо, а продуктовый эффект вызывает вопросы.

🧠 Дальше по программе — еще 4 повода остаться в «Атоме»:

1️⃣ 10:35–11:20 | Иван Мочилин (Циан)
Синтетический Difference-in-Differences для региональных экспериментов. Как тестировать гипотезы на уровне гео и сохранять статистическую валидность.

2️⃣ 11:25–11:55 | Дмитрий Казаков (Kolesa Group)
Uplift-сегментирование: как спасать непрокрасившиеся тесты, повышать success rate и точнее находить аудитории, где гипотеза действительно работает.

3️⃣ 12:00–12:30 | Андрей Андреев (METRO)
Отраслевой бенчмарк A/B-тестов: достоверные UX-паттерны, репликации и реальные эффекты. Где winner’s curse завышает результат, и чему вообще можно доверять.

4️⃣ 12:35–13:40 | Артем Кугушев (Авито)
Мастер-класс: парная стратификация и дизайн пересекающихся A/B-тестов — чтобы снижать MDE и держать корректное распределение трафика без очередей на запуск.

Если вы проверяете гипотезы не ради галочки, а хотите быстрее получать выводы, которым можно доверять, — вам в «Атом».