A/B-тестирование
A/B-тесты позволяют сравнить две версии digital-продукта и определить, какая из них более привлекательна для пользователя и приносит компании больше переходов, заявок или продаж. Для этого пользователей разделяют на группы и показывают им разные интерфейсы.
Например, с помощью A/B-тестов можно выяснить, что зелёную кнопку «Купить» нажимают чаще, чем красную. А если разместить логотип компании рядом с кнопкой «Зарегистрироваться», количество регистраций может снизиться.
Вы научитесь запускать А/В-тесты — сравнивать разные версии одного и того же продукта, определять самое эффективное решение и подтверждать его математически. Сможете создавать подходящие инструменты для проведения A/B-тестов для разных продуктов, используя Python.
Узнаете, как развивать продукт, опираясь на данные. Научитесь самостоятельно проводить A/B-тестирование, углубите свои знания в аналитике, сможете претендовать на более высокие должности.
Поймёте, как использовать знания математической статистики для проведения A/B-тестирования. Сможете начать карьеру в продуктовой или веб-аналитике.
Какие навыки нужны для прохождения курса
Вам пригодятся базовые знания по математической статистике. Достаточно уровня университетской программы, чтобы вы без проблем могли отличить среднее от моды и медианы. Также вам понадобится знание Python и его библиотек pandas, matplotlib и numpy — это не будут объяснять на курсе.
Видеозаписи занятий, Практические занятия, Работа с проверяющим экспертом
2 мес.
2-3 занятия в неделю
Сертификат
Нет
Да
Продуктовым и веб-аналитикам. Математикам и исследователям
Формировать гипотезы для исследований.
Определять метрики, на основе которых можно судить об эффективности продукта.
Создавать собственные инструменты для проведения экспериментов, используя Python.
Выбирать группы пользователей и продолжительность теста.
Выбирать лучший вариант продукта на основе результатов A/B-теста.
Контролировать процесс A/B-тестирования.
Самостоятельно проводить А/В-тестирование.
Оценивать статистическую значимость проведённого эксперимента.
Анализировать результаты тестирования с помощью Python.
Отзывы о курсе: A/B-тестирование
Ваш отзыв будет первым.