Ситуация: A/B на 4 недели: control vs new design. CR одинаковая, AOV ±0.5%. Что делать?
Продукт настаивает на новый дизайн. Аналитик подозревает: где-то есть segment-effect.
ab_assignments: user_id, variantorders: order_id, user_id, ts, amount, items_countuser_segments: user_id, age_bucket, lifetime_orders, regionЖанр кейса: A/B-тест: design + анализ — все кейсы этого типа.
Дизайн теста (primary metric, guardrails, sample size, длительность), анализ результатов (significance, segments, novelty effect) и interpretation для бизнеса.
Peeking (стоп при «явной победе»), без guardrails, без power analysis, игнорирование novelty effect, SRM не проверяется, p-hacking при extend.
Variance reduction: используем pre-experiment данные юзера для корректировки в-experiment метрики. Сокращает sample size в 1.5-2 раза при тех же MDE.