

на 6 мес
на 24 мес
A/B-тесты позволяют сравнить две версии digital-продукта и определить, какая из них более привлекательна для пользователя и приносит компании больше переходов, заявок или продаж. Для этого пользователей разделяют на группы и показывают им разные интерфейсы
Например, с помощью A/B-тестов можно выяснить, что зелёную кнопку «Купить» нажимают чаще, чем красную. А если разместить логотип компании рядом с кнопкой «Зарегистрироваться», количество регистраций может снизиться
Кому подойдёт этот курс
-
Продуктовым и веб-аналитикам
-
Математикам и исследователям
Узнаете, как развивать продукт, опираясь на данные. Научитесь самостоятельно проводить A/B-тестирование, углубите свои знания в аналитике, сможете претендовать на более высокие должности
Чему вы научитесь
-
Формировать гипотезы для исследований
-
Определять метрики, на основе которых можно судить об эффективности продукта
-
Создавать собственные инструменты для проведения экспериментов, используя Python
-
Выбирать группы пользователей и продолжительность теста
-
Выбирать лучший вариант продукта на основе результатов A/B-теста
-
Контролировать процесс A/B-тестирования
-
Самостоятельно проводить А/В-тестирование
-
Оценивать статистическую значимость проведённого эксперимента
-
Анализировать результаты тестирования с помощью Python
Смотреть все курсы по исследованию и аналитике.
Элементы статистики для построения гипотез
Статистические инструменты
Вариации А/В-тестирования и его приложения
Организация массового A/B-тестирования
Ускорение и оптимизация
Бонус-модуль. Продвинутые подходы к A/B-тестированию
Итоговая работа. Проведение A/B-тестирования