Привет! Я Настя — лид A/B Платформы в Wildberries. На протяжении всего карьерного пути меня интересует тема оценки эффектов. Для этого существуют различные инструменты, в числе которых как A/B-тестирование, так и альтернативные способы, например, различные вариации Causal Inference.

В этой статье я хочу поделиться примером проведения двух квази‑тестов в Wildberries с использованием Синтетического контроля (Synthetic Control), когда не получалось провести A/B‑тест, но все равно хотелось оценить эффект от изменений.

Привет, меня зовут Настя, я продуктовый аналитик в Dodo. Недавно мы провели A/B-тест по запросу геолокации у пользователей. Когда я приступила к анализу, то с ужасом обнаружила, что данных — кот наплакал, а бизнес уже очень ждёт результатов. Тогда мне пришлось пустить в ход свои «секретные техники» A/B-тестирования.

В этой статье расскажу, как мне удалось увеличить выборку без загадочного бутстрапа, причём тут раскатка и почему отсутствие результата — тоже результат. Статья может быть интересна как аналитикам и продакт оунерам, так и всем неравнодушным, интересующимся A/B-тестированием.