Привет, Хабр! Хочу рассказать вам сегодня об одном инструменте. Он помог мне когда-то понять как устроены сложные организационные системы, как с ними работать, и самое главное, как их менять. Можно сказать, этот инструмент - линза, через призму которой мы можем по-другому посмотреть на окружающий нас мир.

Инструмент называется Айсберг системного мышления, и сегодня поговорим о нем.

Все, кто работает с аналитикой и продуктами, знают, что проведение А/Б тестирования — важный шаг для повышения эффективности бизнеса. Однако не всегда понятно, как проводить этот тест и какие статистические методы использовать. В этой статье я постараюсь помочь вам разобраться в этом вопросе. Вместо теоретических рассуждений будут практические советы, как выбирать метрики, как использовать различные статистические методы и примеры кода на Python, которые можно использовать сразу же. Эта статья станет незаменимой шпаргалкой для всех, кто планирует провести А/Б тест, и будет полезной как для новичков, так и для профессионалов.

Хабр, привет! Я Денис Теплов, Директор по продукту в Лиге Ставок.

В нашей компании продуктовая структура представляет из себя 9 продуктовых end-to-end команд общей численностью ~130 человек, работающих над развитием одного продукта. Каждая из команд укомплектована всеми необходимыми компетенциями. Все живут в одном релизном процессе, делают задачи из одного бэклога (и проекта в Jira), и следят за одними метриками в Amplitude.

В условиях такого тесного взаимодействия естественным образом возникает вопрос: А как оценивать их эффективность?

Об этом мы и поговорим.