Пять шагов, которые помогли выстроить культуру AB-тестирования

1️⃣ Шаблоны – это первая прививка к культуре  Шаблон – это не просто чек-лист, это опыт, сформированный на сотне ошибок. Когда команды начинают использовать одинаковый шаблон, они начинают думать в одной системе координат. Про структуру и пример шаблона пост 👉 тут 👈  2️⃣ Единая структура данных  «Помнить все необязательно, сохранять знания – обязательно»  Централизованное хранилище результатов – это база знаний и накопленный опыт. Люди уходят, а база остаётся.  Вот представьте: через пол года вернулись к одной теме, два клика – и выгружаете таблицу с результатами сотен AB-тестов, отправляете в LLM и просите ответить: какие гипотезы проверяли? какой был вывод? какое решение приняли? В большинстве компаний это уже технически возможно, только базы знаний нет.  3️⃣ Автоматизация – ищите, где теряется время на рутине  Не тратьте месяцы на разработку идеального инструмента. Найдите те места, где человек делает одно и то же каждый день – запускает скрипты, собирает таблицы, ждёт расчётов. За месяц написанный Jupyter Notebook освобождает аналитика от механической работы. Дайте ему возможность делать глубокую аналитику вместо нажимания кнопок.  4️⃣ Приоритизация – выбирайте только ценное  Челленджьте каждый A/B-тест как фичу: охват пользователей × средняя выручка на абонента × вероятность успеха. Потом соотносите с трудозатратами.  Нужно чётко понимать – зачем вы это делаете сейчас? какая стратегия? какие эффекты? Выбираете только то, что ценно.  5️⃣ Кросс-функциональное демо – делитесь результатами и инсайтами  Регулярные демо-сессии – когда каждый месяц аналитики рассказывают о своих тестах – порождают инновации. Одна команда открывает что-то новое – за 10 минут соседняя команда адаптирует это для своего продукта. Без синхронизации каждый изобретает велосипед независимо.  #ABtest #СинтезОпыта #peoplemanagement #ownership #TeamLeadConf #meetups #IAmGroot