Бесплатный курс «A/B-тестирование»: Как выжимать максимум эффективности из A/B тестов?

Глава 1

А/Б тестирование — практическое руководство: что такое, в чем ценность и как провести | Глава 1

А/В тестирование — это метод сравнения двух версий страницы или приложения, чтобы понять, какая из них работает лучше в контексте.

Глава 2

A/A тестирование — способ проверить корректность работы механизма A/B-тестирования | Глава 2

Задача A/A тестирования — убедиться, что система, в которой мы проводим эксперименты, работает правильно. Как это работает и какие нюансы?

Глава 3

Что такое статистическая значимость в A/B тестах и в чем ее ценность | Глава 3

Познакомимся с понятием “статистическая значимость” и разберемся, что может угрожать достоверности результатов ваших тестов.

Глава 4

Как правильно распределять трафик при A/B тестировании | Глава 4

Как выбрать правильный метод распределения трафика в A/B тестах, избежать популярных ошибок и получить полезные и адекватные результаты.

Глава 5

Атрибуция конверсии в A/B тестировании: что такое, в чем ценность и какой уровень атрибуции использовать | Глава 5

Разберемся, как разные конфигурации атрибуции конверсии влияют на A/B тесты и кампании по персонализации.

Глава 6

Оптимизация конверсии: что такое, в чем ценность и как выбрать подходящую цель оптимизации | Глава 6

Один из наиболее важных факторов, которые влияют на исход процесса — это выбор правильной цели оптимизации. Как это сделать правильно?

Глава 7

Частотный и байесовский подходы к A/B тестированию: подробное сравнение | Глава 7

Индустрия движется в сторону байесовского подхода к A/B тестированию, потому что он проще, интуитивнее и надежнее. В чем его фишка и нюансы?

Глава 8

Как провести байесовский A/B-тест правильно: подробное руководство | Глава 8

О ключевых концепциях, которые лежат в основе байесовской статистики, и о том, как они соотносятся с бизнес-решениями.

Глава 9

Многорукие бандиты как альтернатива A/B-тестам | Глава 9

“Многорукий бандит” помогает завершать эксперименты быстрее, чем при классическом A/B тестировании, и делает меньше статистических ошибок.

Глава 10

A/B-тестирование и персонализация на стороне клиента и сервера: какой метод выбрать и когда | Глава 10

Сравним проведение тестов и кампаний по персонализации на стороне клиента/сервера и разберем наиболее важные технические аспекты вопроса.

Глава 11

Сегментация в A/B-тестировании: в чем ценность, как сделать, подводные камни | Глава 11

Ориентация на усредненную аудиторию — одна из самых крупных ошибок. При проектировании экспериментов, пользователей важно сегментировать.

Глава 12

Как A/B тесты и персонализация влияют на SEO и какие нюансы важно учесть | Глава 12

В этой статье мы разберем официальные рекомендации от Google и нюансы относительно поисковой оптимизации страниц при A/B и мультивариантном тестировании — и расскажем как минимизировать возможный эффект A/B тестирования на SEO.

Глава 13

Как выжимать значимые результаты из любого эксперимента и почему неудачных A/B тестов не бывает | Глава 13

Из каждого A/B теста — независимо от результата — можно извлечь ценную информацию, если использовать комплексные методы тестирования.

Глава 14

Как правильно проанализировать и оценить результаты A/B теста | Глава 14

Анализ результатов A/B тестирования — это один из самых важных этапов эксперимента. Но почему-то о нем реже всего говорят.

Глава 15

Как увеличить бизнес-показатели: кейс по A/B-тестированию компании Kopari Beauty | Глава 15

Поговорим с производителем косметики Kopari о персонализации, оптимизации конверсии, а также о кокосе — самом крутом ингредиенте, известном человечеству (ну или его женской половине). ← Предыдущий урок (Перед вами перевод бесплатного курса по A/B тестированию от компании Dynamic Yield. Если вы...

Курс «A/B-тестирование»

Команда, которая работала над курсом

Содержание курса

Еще курсы

Курс «DesignOps»: масштабирование дизайн-команд

Курс «UX Virality»

Курс «Дизайн-спринт»: основы методологии

Курс «Основы продакт-менеджмента»