Полный текст
В технологических компаниях A/B‑тестирование давно стало важным инструментом для принятия решений на основе данных. Команды, работающие с экспериментами, разрабатывают методологии и помогают аналитикам и руководителям получать надежные инсайты.Однако за время работы с A/B‑тестами накопилось множество заблуждений — они встречаются в разговорах с коллегами, на собеседованиях и в рабочих обсуждениях. На первый взгляд безобидные, эти мифы могут привести к ошибкам в интерпретации данных и неверным решениям.В статье разберем 10 самых распространенных, чтобы ваши эксперименты стали действительно полезными.