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

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.