A/B-тест: дизайн эксперимента — АЛЬФА-БАНК

Условие задания

**Компания:** Альфа-Банк

**Контекст:** Команда хочет протестировать новый дизайн экрана подтверждения перевода. Ожидается рост CR из «подтверждение → выполнено» с 94% до 96%.

**Задание:**
1. Сформулируйте H₀ и H₁
2. Выберите метрики (primary + guardrails)
3. Рассчитайте необходимый размер выборки
4. Обоснуйте, можно ли останавливать тест досрочно

Темы

дизайн эксперимента гипотеза размер выборки early stopping

Подсказки

• MDE = 2pp при baseline 94% — нужна большая выборка
• Guardrails: время на экране, % ошибок, support tickets
• Early stopping допустим только с sequential testing (alpha spending)

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "A/B-тест: дизайн эксперимента — АЛЬФА-БАНК"?

Это задание для уровня Middle. Для middle-аналитиков с опытом 1-3 года, требует уверенного владения темой и понимания edge cases.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «A/B-тесты» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: дизайн эксперимента, гипотеза, размер выборки, early stopping.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 15-30 минут — оцениваются подход, корректность, обработка edge cases. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «A/B-тесты»?

На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «A/B-тесты», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания