A/B тестирование в маркетинговых коммуникациях, рекламе и электронной коммерции, и методы оптимизации экспериментов

A/B тестирование является одним из наиболее популярных инструментов оценки качества внедряемых изменений. Популярность данного инструмента значительно выросла с распространением онлайн коммуникаций. Основные причины данного роста – возможность быстро реализовать сам тест, а также значительно более точная работа с данными, что является ключевым для последующего анализа. В своей исследовательской работе я рассмотрел теоретические основы и практическое применение инструмента A/B тестирования. При соблюдении правил проведения экспериментов, A/B тестирование является мощным инструментом для проверки гипотез, позволяющим оценить эффект от различных изменений в продукте, однако важно помнить, что проведение A/B экспериментов требует предварительной подготовки. Существуют различные статистические подходы к анализу результатов A/B экспериментов. В работе я рассмотрел основные особенности частотного и Байесовского подхода и то, в чем они различаются. Это поможет компаниям сделать выбор и подготовиться к использованию избранного метода. На данный момент наиболее предпочтительным в использовании является Байесовский подход. Его основное преимущество заключается в том, что результатом его применения для оценки теста является значение вероятности, которое достаточно просто интерпретируется. Это позволяет в явном виде оценить то, какой эффект может быть получен при имплементации того или иного изменения, что делает коммуникацию с бизнес-пользователями более прозрачной и облегчает процесс расставления приоритетов и выделения ресурса на дальнейшее развитие конкретного улучшения.