Как ускорять проведение A/B-тестов, повышать их удобство и влиять на качество принимаемых решений? Все это обсудим вместе со спикерами из HeadHunter, Яндекса, RuStore | VK и Тинькофф на апрельском митапе по A/B-тестам.
Поговорим про то, как Тинькофф использует последовательный анализ для быстрого принятия решений, как команда из HeadHunter автоматизировали принятие решений по экспериментам, как Яндексу удается работать с большим количеством метрик и как ребята из RuStore | VK сделали A/B-тесты прозрачными для стейкхолдеров.
Подглядывай правильно: как ускорить принятие решений с помощью последовательного анализа — Виктор Харламов
Тинькофф
Расскажу, как можно решать проблему подглядывания с помощью последовательного анализа. Поделюсь историей конкретного теста: как мы его ускорили с помощью последовательного анализа, результатами исследования последовательного аналитиза, корректна ли методология и насколько она ускоряет тесты, а также покажу, как начать применять последовательный анализ у себя.
Self-Service запуска коммуникационных А/В-тестов — Наталья Лукьянчикова, HeadHunter
В докладе расскажу о том, как в hh.ru внедрили Self-service процесс тестирования email-коммуникаций, проинтегрировав его с внутренней А/В-платформой и автоматизировав принятие решений по экспериментам. Покажу типы тестов и метрики, на основе которых принимаются решения, а также поделюсь, почему было решено делать собственный инструмент, а не взять готовый рыночный продукт.
Как в Алисе автоматизируют дебаг A/B-экспериментов с прокрасившимися метриками — Роман Рыбальченко
Яндекс
В Алисе еженедельно проводятся десятки экспериментов на разные аспекты качества. У каждой команды есть свои метрики. И часто бывает, что у экспериментатора прокрашено много метрик, иногда таких, которые он видит впервые. И как принимать решение по такому эксперименту, где прокрашено 100+ метрик?
Я расскажу о том, что мы сделали в команде аналитики Алисы, чтобы экспериментаторам стало проще дебажить эксперименты и принимать по ним решения
Зарегистрироваться на онлайн и получить ссылку на трансляцию — можно здесь.
Мероприятия сообщества
Event at a glance
- Who it is for
- product analysts, data scientists, product managers, experimenters
- Main topics
- A/B testing, product analytics, experimentation
- What you will gain
- learn sequential analysis for faster decisions, understand self-service A/B testing, learn to debug experiments with many metrics, improve experiment quality
- Program format
- production cases, deep technical talks