Вероятно, вы слишком много проводите A/B-тестирование. Вот что делать вместо этого.

A/B-тестирование — золотой стандарт экспериментирования. Его цель – помочь компаниям принимать более быстрые и качественные решения на основе данных. Но слишком часто происходит обратное. Встреча начинается с оптимизма: новая идея ценообразования, макет объявления или экран регистрации проходят A/B-тестирование. После нескольких недель ожидания аналитики возвращаются с p-значениями, порогами достоверности 95% и знакомым выводом: “Нам следует дождаться дополнительных данных. У нас пока недостаточно доказательств, и они не являются статистически значимыми”.