Значительная часть разработки продукта – это A/B-тестирование. Здесь компании и менеджеры продукта тестируют новую версию своего продукта по сравнению с предыдущей, чтобы определить, стоит ли публиковать новые функции для всей пользовательской базы. Для проведения эффективного A/B-теста необходимо, чтобы тестовые и контрольные распределения пользователей были сопоставимыми. Это означает, что для каждого соответствующего сегмента относительная пропорция пользователей в тестовой и контрольной группах должна быть схожей.

Однако на практике тестовые и контрольные распределения часто могут быть очень разными, что приводит к недействительным результатам тестирования. Одной из основных причин этого является смещение в алгоритме рандомизации, который назначает пользователей в тестовые и контрольные группы. Это смещение может привести к пере- или недопредставлению определенных сегментов, что может исказить результаты теста.

Давайте рассмотрим пример, чтобы проиллюстрировать эту проблему. Предположим, что ученый-данный замечает, что пользователи из Испании имеют гораздо более высокий уровень конверсии на электронной коммерческой платформе по сравнению с другими испаноязычными странами. Гипотеза состоит в том, что это различие может быть связано с переводом веб-сайта. Чтобы проверить эту гипотезу, компания решает провести A/B-тест, в котором каждая страна будет иметь свой перевод, написанный местным писателем. Однако после проведения теста результаты оказываются отрицательными. Нелокализованный перевод работает лучше.

Чтобы подтвердить, что тест отрицательный, нам нужно проанализировать результаты теста и выяснить, почему локализованные переводы работают хуже. Нам также необходимо определить, есть ли смещение в тестовых и контрольных группах, которое могло повлиять на результаты. Если мы выявим ошибку, мы сможем разработать алгоритм, который обнаруживает подобные проблемы в будущем и определяет, можно ли доверять результатам.

Анализ данных

Для анализа данных у нас есть две таблицы: таблица фактов с общей информацией о результатах теста и таблица измерений с информацией о пользователях. Таблица фактов содержит столбцы, такие как user_id, date, source, device, browser, browser_language, ads_channel, conversion и test. Таблица измерений включает столбцы, такие как user_id, sex, age и country.

Важно убедиться, что единственное различие между тестовой и контрольной группами – это тестируемая функция. Распределение пользователей в тестовой и контрольной группах должно быть сопоставимым. Однако на практике распределения могут отличаться, что приводит к недействительным результатам тестирования. Ошибки или проблемы с рандомизацией в наборах данных могут привести к пере- или недопредставлению определенных сегментов.

Чтобы проверить сходство распределений в тестовой и контрольной группах, мы можем использовать SQL Server для сравнения относительных пропорций пользователей из разных сегментов. Например, мы можем проверить рандомизацию для переменной ‘source’, чтобы убедиться, что пропорция пользователей, приходящих из SEO, рекламы и прямого перехода, схожа.

Использование машинного обучения для выявления смещения

Вместо ручной проверки рандомизации для каждой переменной мы можем использовать базовые техники машинного обучения для выявления любого смещения в тестовых и контрольных группах. Построив модель, которая разделяет пользователей на основе тестируемой переменной, мы можем определить, есть ли переменная, которая вызвала сбой в рандомизации.

Например, мы можем использовать модель дерева решений, чтобы увидеть, какая переменная используется для разделения тестовой и контрольной групп. Если модель успешно разделяет две группы, это указывает на наличие смещения в настройке эксперимента.

Интерпретация результатов

После анализа данных и выявления любого смещения мы можем сделать выводы о A/B-тесте. В приведенном примере было обнаружено, что пользователи из Аргентины и Уругвая чаще находились в тестовой группе, чем в контрольной группе. Это смещение в распределении пользователей повлияло на общие результаты и привело к отрицательному результату теста.

Исходя из этих результатов, есть два возможных действия. Во-первых, команду разработчиков следует проинформировать о ошибке в тесте и исправить ее перед повторным запуском теста. Во-вторых, если выясняется, что проблема специфична для определенных стран, можно скорректировать популяции, чтобы обеспечить схожие относительные частоты, а затем повторно проверить результаты.

Важно отметить, что незначительные результаты тестирования A/B являются обычными. Решение о внесении изменений основано на стоимости внедрения изменений и потенциальном влиянии на продукт. Даже если тест едва успешен, команда продукта может решить не вносить изменения, если стоимость высока.

В заключение, A/B-тестирование является важной частью разработки продукта. Однако важно убедиться, что тестовые и контрольные группы имеют сопоставимые распределения пользователей, чтобы получить действительные результаты. Используя SQL Server и техники маш