TGViewer
Reliable ML Reliable ML @reliable_ml · 6.61K subscribers
Post #78 5.07K
АБ-тесты - это не только ценный мех… Но еще и процессы.
Цикл постов про АБ-тестирование. Пост 1.

О математических нюансах АБ-тестирования есть много замечательной литературы, подборку которой мы дадим в конце этой серии постов.

Но почти нигде нет информации о том, каким образом в компаниях выстраивать сам процесс применения АБ-тестирования. За исключением отдельных отраслей (игры, интернет-коммерция), где уже сформировались зрелые практики.

При этом для офлайн-бизнеса внедрение АБ-тестирования во многом организационная, а не математическая проблема.

На первый взгляд, кажется, что достаточно отработать методику АБ-тестирования на уровне объектов тестирования (например, точек продаж для офлайн ритейла). Но на практике правильно выстроить бизнес-процесс применения АБ и позиционирования его внутри компании едва ли не сложнее, чем создать правильную статистическую методологию.

С точки зрения бизнес-процессов компании АБ-тестирование - часть инвестиционного цикла проектов и продуктов, за который отвечает финансовое подразделение. Внутри инвестиционного цикла АБ-тестирование – это один из способов дизайна и оценки пилотных экспериментов компании для того, чтобы принять решение о дальнейших инвестициях в проект.

Обобщенно инвестиционный цикл можно разбить на этапы:

- Заявка на проект. Процедура отбора проектов, в которые компания готова инвестировать. Здесь АБ-тестирование может участвовать, дополняя критерии отбора проектов возможностью проведения статистически корректного АБ-теста.

На практике это, к сожалению, происходит редко, что приводит к значительным денежным потерям. Проект запустили, а вывод о том, эффективен ли он, сделать невозможно.

- Инвестиционный комитет по процедурам компании для решения о том, идет ли проект дальше по циклу.

- Разработка MVP. Разрабатывается прототип решения.

- Пилот. После разработки MVP нужно как можно дешевле (на минимальном числе объектов) оценить финансовый эффект проекта, чтобы принять решение о продолжении или прекращении инвестиций в проект.

Чтобы понять, окупятся ли дальнейшие инвестиции в проект, нам нужно быть уверенными, что мы получили достоверную оценку финансового эффекта.

Как тут помогает АБ тестирование: математически корректная методика дизайна и оценки результатов экспериментов дает возможность сделать правильные выводы о ценности разработанного MVP.

- Инвестиционный комитет по процедурам компании для решения о том, идет ли проект дальше по циклу.

- Ролл-аут. Осуществляется внедрение проекта на все целевые объекты в масштабе компании.

- Пост-инвест анализ. Чтобы отслеживать эффективность инвестиционной деятельности, компании нужно оценить итоговый финансовый эффект ролл-аута. Какие статистические инструменты доступны?

Прежде всего - контрфактические методы причинно-следственного анализа. Мы писали о них в начале года (тут, тут и тут).

Важно помнить, что АБ-тестирование – лишь часть (пусть и очень важная) методов причинно-следственного анализа. АБ-тесты - только один из способов дизайна и оценки пилотных экспериментов. Они хорошо работают в типовых случаях, а для сложных случаев помогут контрфактические методы. При использовании контрфактических методов критически важно обеспечить робастность применения моделей.

Эту структуру полезно иметь в виду при интеграции АБ-тестирования в бизнес-процессы компании.

В следующих постах цикла речь пойдет о детальном бизнес-процессе дизайна и оценки пилота, а также о том, какие этапы в нем закрывает математическая методика АБ-тестирования, а какие этапы нужно дополнительно продумать и упорядочить при ее внедрении.

#business #ab_testing
  • 🔥 20
  • ❤ 3
  • 👍 3
More from @reliable_ml
  1. Sep 18, 2026Наслаждаюсь работой на конференции дата-аналитиков на экономическом факультете МГУ. Тут со…
  2. Sep 18, 2026Конференция дата-аналитиков на Экономфаке МГУ Новости за сегодня) Перепост ниже. Прийти на…
  3. Aug 4, 2026Не в тему - но про ИИ Тут пришли ребята (на самом деле девчата, @Antonina_Zhiteneva) - они…
  4. Jul 15, 2026LLM Evaluation как задача Causal Inference #1 Первая заметка серии, посвященной современны…
  5. Jul 14, 2026Ура, доклады с Датафеста! Секция ReliableML Датафеста доступна на сайте ods.ai https://ods…
  6. Jun 17, 2026Каникулы Бонифация Или ML System Design - наше все В этом году устроила для себя необычный…
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 →