Однажды мы запустили хороший на вид тест: меняли первый экран, считали CTR, сравнивали конверсии, радовались красивым дашбордам. Через неделю выяснилось, что половина событий просто не доезжает в аналитику.
Сломался не тест — сломалась логика трекинга. На одном экране событие отправлялось до загрузки данных, на другом — после, а в мобильной версии вообще дублировалось. В результате мы оптимизировали не продукт, а шум 📉
Главный вывод оказался неприятным: если аналитика не проверена, A/B-тест превращается в спор интерпретаций. Перед запуском изменения важно валидировать не только гипотезу, но и цепочку сбора данных: совпадают ли события, нет ли дублей, одинаково ли они считаются на всех платформах.
Иногда лучший инсайт из эксперимента — это не победивший вариант, а найденная ошибка в трекинге. Именно она экономит недели ложных выводов 🔍
A/B Тесты
@ab_testy_reklamy_n1k
Однажды мы запустили хороший на вид тест: меняли первый экран, считали CTR, сравнивали конверсии, радовались к
Этот пост опубликован в Telegram-канале A/B Тесты. Подписаться можно по ссылке: @ab_testy_reklamy_n1k.