A/B интерфейс сыноо

киргизүү

A/B тестирлөө - бул эки (же андан көп) интерфейстин версиялары кайсы версия мыкты азык-түлүк метрикасына алып келерин түшүнүү үчүн реалдуу колдонуучуларга салыштырылган башкарылуучу эксперимент. Максаты - чечим кабыл алуудагы белгисиздикти азайтуу жана UXти пикирлер эмес, текшерилүүчү өзгөртүүлөр аркылуу жакшыртуу.

ылайыктуу болгондо A/B-тестирлөө

Өлчөнүүчү максат бар (конверсия, аракет убактысы, кармап туруу, NPS, тапшырма ылдамдыгы).
Күтүлүп жаткан эффект ачык-айкын эмес же сегменттер боюнча айырмаланышы мүмкүн.
Өзгөрүү коркунучу экспериментти актоо үчүн жетиштүү.
Traffic тез статистикалык маанилүү үлгү чогултууга мүмкүндүк берет.

Качан сыноо үчүн эмес, жакшы: аз колдонулган экрандарда микрокопия, күчтүү тармак/коомдук көз карандылыгы менен чүчүкулак (таасирлердин толкуну), колдонуучулардын узак окутуу талап түзөтүүлөр.

Гипотезанын формулировкасы

• Эгерде биз [X интерфейсте] [Y-сегменти/бардыгы] үчүн өзгөртсөк, анда [Z метрикасы] [багыт/чоңдук] өзгөрөт, анткени [жүрүм-турум себеби].

Мисал: Эгерде негизги CTA бүктөлүү сызыгынан жогору которулуп, формасын 6-дан 3 талаага чейин кыскартса, анда CR алгачкы аракет сүрүлүүнү азайтуу менен + 3-5% өсөт.

Метрика: максаттуу жана коргоочу

Негизги (негизги): бир негизги - мисалы, максаттуу скрипт/conversion аяктоо.
Secondary: scroll тереңдик, CTR, аракет чейин убакыт, каталар, бет ылдамдыгы.
Guardrails (коргоо): аткаруу туруктуулугу (TTFB, LCP), кайтаруу/ийгиликсиздик, даттануулар/ийгиликсиздик, эскертүү чектерин сактоо, жеткиликтүүлүк.

MDE (минималдуу аныкталуучу эффект), байкоо терезесин жана ийгилик критерийлерин алдын ала бекитүү сунушталат.

Эксперимент дизайны

Randomization жана талдоо бирдиги

Рандомизация бирдиги: колдонуучу (user_id), кээде - сессия же уюм (кластер).
стратификация/бөгөттөө: түзмөктөр/каналдар боюнча, эгерде күчтүү айырмачылыктар бар.
interference (interference): бир топтун жүрүм-туруму экинчисине таасир этет (мисалы, жалпы тизмелер/тасмалар) качуу. Мындай учурларда - кластердик тесттер.

Үлгү көлөмү жана MDE (жөнөкөй)

Болжол менен: базалык конверсия канчалык төмөн жана эффект канчалык аз болсо, тандоо ошончолук чоң болот.
CR ~ 10% жана MDE ~ + 5% салыштырмалуу таасир көп учурда параметр боюнча он ми байкоо талап кылынат.

узактыгы

Толук бир жумалык жүрүм-турум циклине көңүл буруңуз + запас (адатта 2-4 жума) же пландаштырылган кубаттуулукка жеткенге чейин. Тестти эрте токтотпоңуз.

RAM (акырындык менен чыгаруу)

1-5% жол (canary) → 10-25% → 50% → 100%, guardrails мониторинг менен.

Маалымат сапаты жана аныктыгы

SRM (Sample Ratio Mismatch)

Traffic иш жүзүндө бөлүштүрүү (A/B) пландаштырылган ылайык экенин текшерүү (мисалы, 50/50). Маанилүү четтөөлөр = киргизүү/желектер/боттордун көйгөйү.

ID жана кросс-түзмөк

туруктуу user_id колдонуу; кросс-түзмөктөрдү эске алуу, cookie-decay, кийин воронкада уруксат.

Боттор жана аномалиялар

Табигый эмес үлгүлөрдү чыпкалоо (өтө тез чыкылдатуу, жок колдонуучу-агенттер, нөлдүк реферерлер).

Сезондук жана окуялар

Күчтүү "аномалдуу" мезгилдерге (майрамдар/сатуулар) тесттерди баштабаңыз, эгерде бул тесттин максаты болбосо.

Статистикалык талдоо

жыштык мамиле (классикалык)

Alfa бекитүү (адатта, 0,05) жана күч (адатта, 80%).
Ар бир саат сайын түзөтүүсүз "карабаңыз" - жалган оң тобокелдик.
Көптөгөн метриктер/параметрлери үчүн корректировкаларды (Bonferroni/Holm/Hochberg) же метриктердин иерархиясын колдонуңуз.

Bayesovsky мамиле

Эффекттин ыктымалдыгынын бөлүштүрүлүшүн жана варианттын артыкчылыгынын ыктымалдыгын баалайт.
Реалдуу убакытта мониторинг жүргүзүү жана "жетиштүү жакшы" чечимдерди кабыл алуу үчүн ыңгайлуу.

CUPED/ковариаттар

Тестке чейинки ковариаттын эсебинен дисперсияны азайтуу (мисалы, өткөн жумадагы активдүүлүк) → кубаттуулукка тезирээк жетет.

Ырааттуу/топтук токтотуу