Комментарии 1
Эта проблема возникает, когда аналитики и маркетологи начинают слишком рано анализировать данные теста, не дожидаясь его завершения. Такое поведение может привести к неверным выводам и решениям, которые, в свою очередь, могут нанести ущерб бизнесу.
У меня возник вопрос: а зачем посреди эксперимента вообще пытаться делать выводы? Это мне напоминает идею 100 раз бросить монету, но уже после 3-х бросков, увидев, что все 3 раза были "орлы", начать верить в то, что и оставшиеся 97 бросков приведут к "орлам".
Есть эксперимент, есть его условия, критерии завершения (время, число испытаний и/или ещё что), есть гипотезы, а значит можно просто дождаться завершения и потом смотреть на отслеживаемые метрики.
Возможно, конечно, я из статьи не уловил мысль, но правда любопытно понять, зачем "подглядывают".
Подглядывание в A/B тестах: как не потерять достоверность данных