🕒 Время чтения: 2 минуты

Сегодня наконец-то разобрался, как работают t-тесты 📊. И скажу вам так: это настоящая мощь для продакта ⚡️. Понимание того, как статистически проверять, работает фича или нет — это база. Без этого — слепая зона 🕳️

А теперь слушаем внимательно, как это работает и как применять в продукте 🎯

📌 Сначала — вопрос:

Что нужно, чтобы понять, работает фича или нет? Ответ простой — измерить, как она отработала. Но! Всё в этом мире относительно ⚖️ Поэтому просто так “в лоб” оценить — не выйдет. Надо сравнивать.

Вспоминаем: сравнительный метод анализа 🔍 Берём новую фичу ➡️ катим её на ограниченный круг пользаков 🧪 Параллельно берём такую же по размеру группу, у которой фичи нет. Сцена готова: на арену выходят A/B-тесты 🧬

Некоторые продукты (особенно начинающие 😅) вообще не понимают, как это считается. Думают — ну, ща просто среднее сравним — и норм. А потом бегут к продуктовой аналитике (если она вообще есть 🤞)

Запомни: просто по среднему судить — ❌ нельзя. Это ловушка 🕸️

🎯 Что реально важно — это вероятность значимости статистического события (aka p-value). Именно она подскажет: 💰 надо ли вкладываться в гипотезу ❌ или сказать ей “до свидания”

Пример на пальцах:

Гипотеза 1: после фичи кнопку «Купить» жмут чаще ✅ Гипотеза 2: ничего не поменялось ❌

Если вероятность значимости высокая (обычно отсечка — 5%) — значит, гипотеза жива 🧠 Если ниже (1–2%) — значит, изменений нет, и гипотезу можно ❌ А если вероятность 80%? Ууу, тут уже повод радоваться 🥳

И вот ты не успел опомниться, как провёл свой первый A/B-тест, и с 85% уверенностью знаешь: фича — 🔥, катим дальше!

Но! Не торопись. Спокойно 🧘‍♂️ Ты пока не весь бизнес познал, ты просто провёл A/B 😄 #продуктоваяаналитика #ABтестирование #ростчерезданные #учусьбытьпродактом #гипотезывпрактике #мышлениеменяется #datadrivenподход #продуктовыйрост #цифрыважны #тестируйнегадай