Сегодня
внезапно будет совсем не про презентации. Дело в том, что в прошлом я немного занимался a/b тестированием и вчера, в очередной раз попав на статью, где написано, что перед началом экспериментов нужно провести a/a тест (то есть такой, где контрольная группа видит ту же версию сайта, что и экспериментальная), я решил, что могу и должен добавить в этот вопрос свои две копейки. Получается непрофильно для моего блога, но один раз можно, наверное. Иначе меня разорвёт, да.
Одни из самых дорогостоящих ошибок a/b тестирования в смысле потерянных человеческих жизней были допущены при поисках лекарства от цинги. Уже после того, как
вроде бы выяснилось, что лимоны от неё помогают, эксперимент был перепроведён, и там, уже в клинических условиях, больных лечили концентратом лимонного сока. А как в восемнадцатом веке получали концентрат? Конечно, длительным кипячением. Ну, вы поняли: клиническая проверка ранее полученные результаты не подтвердила. А нужно-то было всего лишь лечиться, как на фотографии к посту. Можно надеяться, что от ошибок в вашей системе a/b тестирования человеческие жизни напрямую не зависят, но нельзя считать, что ошибок в ней нет. И вот какова связь некоторых из них с a/a тестами.
Мы живем в мире закона Мура — каждые 18 месяцев мощность процессоров удваивается. Но важнее то, что из этого следует – за последние два года было создано больше информации, чем за все время до этого. Это значит, что данных о потребителе становится всё больше и больше. Уже сейчас накопилось много информации, и постоянно появляется всё больше возможностей её получать и обрабатывать – это открывает океан возможностей для стартапов. Нужно только научиться с ней работать. Именно этим занимается один из преподавателей МЕГА Accelerator Гари Фаулер, всемирно известный маркетолог и спикер TEDx, а также настоящий эксперт по превращению робких стартапов в уверенный, работающий бизнес.
