1. Aхах, засміялась — дякую 😄

2. Так, звісно! Перевірю у нашої аналітичної команди, як саме вони проводили цей аналіз, і з радістю поділюсь деталями.

3. Так, повністю згодна і дуже дякую за інсайт 🙌

Дякую за коментар і за те, що прочитали статтю!

Щодо «ще одна стаття про АБ-тести» — це комплімент чи критика? :)

Якщо мова про те, що тема не нова — згодна. A/B тестування існує вже десятиліттями. Але навіть досвідчені команди або не використовують його зовсім, або роблять це без прив’язки до бізнес-метрик. Саме тому я вирішила поділитись конкретним кейсом із нашої практики, де експеримент був прив’язаний до реального результату.
--------
Щодо питання про інсайт з аналізу когорт:

Це була ініціатива нашої аналітичної команди. Вони провели когортний аналіз і виявили стійку кореляцію: акаунти, які додали другого користувача протягом перших 7 днів, мали значно вищу ймовірність продовження підписки.

Я, якщо потрібно, можу уточнити у колег деталі методології. Але якщо припустити, як саме це рахували, то, швидше за все:
• згрупували нові акаунти за періодами активації,
• поділили їх на підгрупи: хто додав ще когось, а хто — ні,
• і порівняли відсоток продовження підписки.
-------
Щодо зауваження про те, що в статті закладено суперечність (ізоляція змін vs bundled тест):

Дуже слушне зауваження. Так, ми чітко розуміли, що об’єднання кількох змін в один експеримент — це компроміс. оскільки на той момент у нас не було достатньо ресурсів, щоб запустити всі A/B тести окремо.

Це дало змогу перевірити, чи взагалі можливо зрушити метрику хоч у якомусь напрямку. І вже у разі позитивного результату — мали б підстави інвестувати більше часу та зусиль у подальші тести (копірайт, розміщення, роль).

Ще раз дякую за те, що прочитали статтю та поділилися своїми думками!