Как улучшить A/B-тесты с Python

Для повышения эффективности A/B-тестов с использованием Python выполните следующие шаги - https://blog.sf.education/it-rukovodstvo-dlya-marketologa-po-proektirovaniyu-a-b-testov-s-ispolzovaniem-python/

Определите цели и KPI: Установите ключевые показатели эффективности (KPI), такие как увеличение конверсии или времени на сайте, чтобы сфокусироваться на важных для бизнеса задачах.
Проведите исследовательский анализ данных: Выявите зависимости и тренды, чтобы понять, какие факторы влияют на KPI и какие гипотезы можно проверить. Анализируйте поведение пользователей, их предпочтения и привычки.
Используйте Python для тестирования и анализа: Python предоставляет мощные инструменты, такие как pandas для работы с данными, scipy для статистики и matplotlib для визуализации. Это позволит эффективно проводить тесты и анализировать результаты.

Следуя этим шагам, можно значительно улучшить точность и значимость A/B-тестов.