В эксперименте конверсия в варианте B резко просела, но бизнес подозревает поломку трекинга. Какое действие лучше сделать в первую очередь?
AСравнить медиану конверсии за прошлые две недели с текущим значением и оценить размер просадки относительно нормы
BПодобрать другое окно анализа, в котором падение по варианту B становится менее выраженным, и принять решение по нему
CПроверить сбор и логирование событий: сравнить наличие и частоты ключевых событий в сыром логе между вариантами
DДополнить отчёт сегментом по платформе, чтобы понять, у каких пользователей просадка наиболее заметна на дашборде
Правильный ответ. При подозрении на поломку метрики первым делом проверяют логирование и наличие базовых событий по вариантам.
Разбор
Резкое изменение метрики часто вызвано не поведением пользователей, а пропажей или изменением событий. Сравните сырой поток событий и долю пользователей с хотя бы одним событием конверсии в A и B. Также полезно проверить версию приложения, платформу и релизные флаги: поломка может затрагивать только часть аудитории.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Какое поведение p-value вы ожидаете увидеть в корректном A/A‑тесте, если проводить много независимых прогонов?
Ещё вопросы по теме «QA, SRM и раскатка»
- Команда готовит крупный A/B-эксперимент и хочет сначала запустить A/A-тест. Какова главная цель A/A-теста?
- Запустили `A/B`-тест с планом 50/50, а в логах видим 53/47 при миллионе пользователей. Что описывает термин `SRM` (Sample Ratio Mismatch) применительно к этой ситуации?
- Эксперимент показал положительный эффект, и вы хотите выкатить фичу на всех пользователей. Какой план выкатки наиболее безопасен?
- В первые сутки эксперимента метрика выросла на 12%, но через 3 дня рост исчез и эффект стал около 0. Какое объяснение наиболее вероятно и что делать дальше?
- В A/A-тесте вы заметили значимое отличие по инвариантным метрикам — например, по числу пользователей в эксперименте или по распределению платформ. Что это чаще всего означает?
- Все вопросы по «QA, SRM и раскатка» →