Из-за interference вы решили рандомизировать по cluster (например, по магазину), а не по user_id. Что обычно происходит с точностью оценки эффекта при том же количестве пользователей?

При рандомизации по cluster независимых единиц становится меньше, даже если пользователей много. Поведение внутри одного магазина или зоны обычно похоже, поэтому добавление новых пользователей внутри того же кластера дает меньше новой информации. Это увеличивает дисперсию оценки и требует либо больше кластеров, либо более долгого теста. Кластерная рандомизация часто неизбежна при interference, но ее нужно учитывать в ожиданиях по мощности.