Ускорение А/В
Способ 1. Стратификация и CUPED
https://youtu.be/pZpUM08mv-E

Стратификация = Сначала посчитать средние в каждой группе (город/страна/сегмент юзеров по доходу/..), а потом взвещенно по кол-во наблюдений в группе усреднить

Тогда итоговое среднее останется таким же как и в классическом подходе, а дисперсия упадёт - - > тест нужно будет держать меньше

CUPED
В видео объяснение довольно сложное, но по сути вы просто строите линейную регрессию вашей целевой метрики на фичи

Важно (!): значение фичей должно быть известно ДО начала эксперимента

Пример фичей:
-- Целевая метрика магазина N недель назад
-- Город, в котором находится магазин
--...

Потом, вы из целевой метрики вычитание её прогноз. И считаете А/В на уже получившейся величине. Это сильно ускоряет тест, но снижает его интерпретируемость

P.S. Для любителей строгой мат.статистики - выше я описал лишь концепцию. Если вдаваться в детали, то текст выше в чем-то не совсем корректен. Но суть идеи передаёт отлично:)