A/B-тестирование

A/B-тестирование

Skillbox
367 просмотров
Последнее обновление: 23.08.2023
A/B-тестирование
5 246 /мес 7 495
Рассрочка
на 6 мес
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылке перейти к курсу.
Дата начала: любая
Длительность: 1 месяц
Кому подойдет: Новичок, Специалист
Перейти к курсу
Последнее обновление: 23.08.2023
5 246 /мес 7 495
Рассрочка
на 24 мес
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылке перейти к курсу.
Перейти к курсу
Документ об обучении
Есть задания
Итоговый проект
Поддержка преподавателя
Доступ навсегда

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.

Программа обучения
1 раздел
Введение в A/B-тестирование

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
О школе / преподавателе

Александр Миленькин

Разрабатывает и развивает продукты в сфере медицины. Ведёт курсы по анализу данных на Python в МФТИ и машинному обучению в Otus. Победитель хакатонов по DS/ML

Артур Сапрыкин

Опыт в аналитике — 5 лет. Работал Data Scientist в ПАО «Мегафон». Ведёт курсы в Skillbox, Нетологии, Яндекс.Практикуме и других образовательных проектах. Спикер конференции Big Data Days 2021

Другие курсы по этой теме
1 /