💫 Представьте, что 100 ваших A/B-тестов показали статистически значимый результат.

Интуиция подсказывает: десятки из них должны привести к росту продукта.

Реальность сложнее.

Часть этих побед окажется следствием случайности. Другие будут испорчены проблемами в данных. А некоторые выглядели убедительно только потому, что эксперимент остановили слишком рано или запустили с недостаточным объемом трафика.

Именно поэтому вопрос Есть ли эффект? часто менее важен, чем вопрос Можно ли доверять этому результату?

16 июля Рон Кохави и Люк Соннет проведут сессию о том, как отличить настоящий сигнал от статистического шума. Среди тем:

▫️Почему статистическая значимость - лишь начало анализа, а не его конец.
▫️ Как Sample Ratio Mismatch (SRM) способен незаметно сделать результаты эксперимента недостоверными.
▫️ Почему тесты с низкой мощностью не просто пропускают успешные идеи, но и создают ложную уверенность в тех, которых никогда не существовало.

По мере того как AI позволяет запускать эксперименты все быстрее, цена ошибки только растет. Генерировать гипотезы становится проще. Гораздо сложнее - понять, каким результатам действительно можно доверять.

Если вы строите продукт, в котором решения принимаются на основе экспериментов, эту сессию точно стоит посмотреть.


🗓 Когда: в этот четверг 16 июля 2026 в 19:00

📌Ссылка на регистрацию

_______________
CRO & Personalization 🤷‍♂️