Вы делаете bucketing (разбивка пользователей на группы) как hash(user_id + day) % 2, где day — текущая дата. Что самое вероятное следствие для эксперимента?

AОдин и тот же user_id будет перескакивать между вариантами по дням, создавая contamination
BГруппы всегда будут идеально 50/50 независимо от трафика
CЭто снижает риск SRM (Sample Ratio Mismatch), потому что распределение будет постоянно обновляться
DЭто автоматически компенсирует сезонность по дням недели
Правильный ответ. bucketing (разбивка пользователей на группы) должен быть детерминированным и стабильным во времени для одного user_id, иначе пользователь увидит разные варианты.

Разбор

Добавление day в ключ делает назначение зависимым от даты, поэтому один и тот же пользователь будет получать разные варианты в разные дни. В результате внутри одного user_id происходит смена лечения, и эффект размывается. Кроме того, такая схема усложняет анализ по когортам и повышает риск непредсказуемых перекосов в данных.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы тестируете новый экран оплаты. Пользователь может заходить в приложение много раз. Метрика — конверсия в покупку за 7 дней на уровне user_id. Какую unit of randomization (единица рандомизации) выбрать, чтобы минимизировать смешение вариантов?
Тренировать A/B в Telegram

Ещё вопросы по теме «Дизайн эксперимента и рандомизация»