TGViewer
Борзило Борзило @y_borzilo · 5.6K subscribers
Post #427 1.58K
🎏 Прокси метрики в АБ тестах
Сегодня предлагаю провести дискуссию по способам поиска и валидации прокси-метрик для экспериментов, у меня нет большого опыта в этом направлении, поэтому буду рад если читатели поделятся своими наработками в этом вопросе.


✅ Что такое прокси метрики?
Это метрики, которые более чувствительны и могут показать стат. значимый результат раньше чем целевая метрика. Например, как вариант, прокси метрикой для коэффициента конверсии в интернет магазине может быть коэффициент конверсии добавления товара в корзину или просмотр 3 карточек товара или добавление товара в избранное.

Как правило для эксперимента с прокси метриками требуется меньше трафика, что позволяет ускорить экспы и увеличить их количество. Но также с прокси метриками может быть много проблем. Они менее точные чем целевая, не все кто добавляет товары в корзину в итоге их купит.

В некоторых случаях целевая и прокси метрика могут вообще показывать противоположные результаты. Прокси улучшилась, а целевая ухудшилась.

Ниже я собрал несколько способов поиска и валидации прокси метрик, которые мне кажется заслуживают внимания, если у вас есть дополнения или критика вэлком в комментарии.


✅ Как искать кандидатов на роль прокси метрик?
1. Здравый смысл и понимание причинно-следственной связи. Метрика должна быть связана с целями бизнеса и целевой метрикой (NSM), входить в иерархию метрик бизнеса.

2. Прокси метрика должна быть со направлена и иметь корреляцию с целевой метрикой

3. Разработка прокси метрик на основе фичей ml модели которые имеют большой вес при прогнозировании целевой метрики.


✅ Как валидировать выбранные метрики?
1. Ухудшающие эксперименты. Ухудшенный вариант должен показывать падение целевой и прокси метрики относительно контрольного варианта.

2. Анализ прошедших экспериментов. Берем эксперименты связанные с целевой метрикой и проверяем, что в тестовом варианте целевая и прокси метрика изменяются со направлено.


✅ Дополнительные материалы
Ниже 3 статьи о том как retail rocket искали и разрабатывали прокси метрики
Часть 1
Часть 2
Часть 3
  • 👍 11
More from @y_borzilo
  1. Aug 4, 2026Сегодня мне 36 годиков🤠 Утром сходил на тренировку, скоро буду кушать торт, а вечером про…
  2. Jun 30, 2026Мифы АБ тестирования. Часть 3 Миф 1. Рандомизация создает абсолютно одинаковые группы Реал…
  3. Jun 24, 2026Проанализировал отзывы при помощи ИИ 🤖 Уже накопилось достаточно много отзывов о курсе и…
  4. Jun 22, 2026Артефакты курса по АБ тестам В прошлом посте я анонсировал набор на 6 поток курса по АБ те…
  5. Jun 18, 2026📣 6 поток курса по АБ тестированию 30 июня планирую запуск 6 потока курса по АБ тестирова…
  6. Jun 16, 2026После прохождения 6 занятий статистика стала понятней - сложилась единая картина Еще один…
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 →