TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
ML for Value / Ваня Максимов

19 Apr 2022, 20:03

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

В канале уже почти месяц не было постов: это потому что я готовил нечто интересное для вас всех) Но обо всем по порядку: на этой неделе небольшие вводные истории, а все лакомое буду писать уже с понедельника


Итак, примерно полгода назад я выступал и рассказывал о способах ускорить А/В тесты. Даже тогда я много времени уделял процессам или "культуре экспериментов"

Можно бесконечно применять CUPED, CUPAC и другие методы, но что делать если:
- Менеджер говорит: "Фича супер важна, нужно выкатить ее еще вчера"?
- Ключевая метрика не красится и предлагается посчитать еще десяток других, которых не было в изначальном дизайне?
- Хотим запустить сразу 20 маркетинговых баннеров в тест?
- Аналитик дизайнит тест аж целый спринт?

Имхо, успешность фичей определяется ответами именно на эти вопросы в вашей "культуре экспериментов". Верхнеуровнево все довольно просто:

1. Появилась идея + ее побрейнштормили внутри команды = конкретное описание фичи
2. Посчитан ожидаемый импакт от фичи в конкретных 1-3 метриках
3. Оцениваем адекватность фичи на пользователях через UX
4. Делаем фичу и проверяем, что она технически работает
5. Смотрим на нескольких боевых пользователях и тестируем edge кейсы
6. Дизайним А/В = приемочные, барьерные и контрольные метрики, сроки и % пользователей
7. Запускаем тест
8. Принимаем решение в соответствии с дизайном

Звучит легко, но в реальности gap между аналитиком, продактом и разработчиком сильно усложняет процесс)
Забыли прокинуть событие в аналитику, не учли важную метрику соседней команды, покатили фичу в пятницу вечером - Узнаете ли свой опыт?)

Серия постов на этой неделе будет посвящена "культуре экспериментов" или "как избежать таких сложностей"

#ab
Иван Максимов | 13 способов ускорить А/В тест, или "Не CUPED-ом единым"
ML in Marketing hub: https://ods.ai/hubs/ml-in-marketing Телеграм-канал https://t.me/mlinmarketing Спикер: Иван Максимов, Data Science Team Lead at Delivery Club Многие аналитики для ускорения А/В тестов в первую очередь используют достаточно сложные статистические приемы (например, CUPED). Однако...

2.8k 7 41 1 33
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot