TGViewer
Product analysis | Varsanovich Product analysis | Varsanovich @productanalysis · 494 subscribers
Post #68 498
#мысли
🛎 Пост про деливеринг результатов эксперимента (Часть 2)

Как обещал выше, в этой части поста расскажу про особенности интерпретации результатов эксперимента, а также ошибки и как доверительный интервал разницы статистик и категориальный p-value могут вас выручить в интерпретации результатов.

Основные ошибки по интерпретации результатов 🚫

Вот какую я разницу получил между двумя группами, вот на столько мы и улучшились/ухудшились 🤓
Нет, так как действительная разница (если она есть) между двумя группами лежит в определённом диапазоне с определённой вероятностью и мы не можем её определить одним конкретным числом и сказать, вот у нас разница N% и всё, так не получится.

Мы увидим после раскатки фичи то самое улучшение в метрики в конце дня/месяца/года. 🤌
Нет, не увидите. И это не произойдёт по многим причинам: сезонность, выкатывание друг фич в других домейнах, изменение маркетинговых каналов и так далее.

А теперь про интерпретацию 💯

Cтат. значимый результат 💥
Рассказывать стейкхолдерам про него проще конечно 😅
А именно: мы получили такое то изменение между двумя группами, когда мы раскатим изменение на остальных пользователей мы можем ожидать что эффект на метрики от данного изменения будет лежать в диапазоне от X до Y (ваш доверительный интервал разницы метрик). Также можете добавить, что имеете высокую или слабую уверенность что метрики двух групп отличаются друг от друга.

Не стат. значимый результат 🌚
Вот тут уже случай по интереснее, особенно когда не стат значимо положительный результат, так как уже разработали, потратили деньги и так далее.
Тут важно коллегам подсветить что хоть результат и положительный , но когда мы раскатим фичу на остальных пользователей мы можем ожидать изменение метрики в доверительном интервале той самой разницы метрик, а он , друзья , затрагивает отрицательные значения. Значит что если вы раскатываете такую фичу то есть вполне себе вероятность что вы ухудшите метрику. На сколько ? Это уже другой вопрос, но вы обязаны это подсветить .

Что же делать ?
Я обычно в таких спорных ситуациях ухожу считать деньги 💰. А именно говорю, ребят ну смотрите, если мы раскатим эту фичу, то есть шансы что мы ничего не потеряем и не заработаем, но также есть шансы что мы недополучим столько 💵 за месяц , и столько 💰 за год, но конечно мы может и что-то заработаем (тоже даю расклад по деньгам). После такого брифа коллеги начинают осознавать риск и думают чуть под другим углом..

Спасибо, что дочитали. Если вы с чем-то не согласны, хотите что-то добавить, то буду рад видеть вас в комментариях к этом посту.

Если же пост показался вам полезным, буду благодарен, если поставите реакции 🙏
  • 🔥 11
  • ❤ 4
  • 👍 2
More from @productanalysis
  1. Oct 13, 2024Всем привет! Ребята из NewHR недавно запустили опросник по рынку аналитиков , что исследую…
  2. Sep 11, 2024Все мы хоть раз за свою карьеру были справа 😂😂😂
  3. Aug 28, 2024История экспериментов 📖 Всем привет, принес Вам тут интересный артефакт , который накопал…
  4. Aug 26, 2024Free Causal AI conference 24th September 🗓️ 24го сентября планируется бесплатная конферен…
  5. Aug 23, 2024Выкатка изменения без АБ теста которая зааффектит 80% юзеров или как я не смог остановить…
  6. Jun 16, 2024Как я объяснил менеджерам почему нельзя останавливать АБ тест когда вздумается 🤓 Какое то…
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 →