32
Для получения дополнительной информации см. https://www.slideshare.net/dmc500hats/startup-metrics-for-pirates-long-version.
33
A/B-тесты хорошо подходят для проверки того, как обновления продукта влияют на количество новых пользователей и монетизацию, так как эти показатели чувствительны к изменениям и по ним можно быстро понять, сработали эти изменения или нет. Изменения, направленные на удержание пользователей или улучшение репутации бренда, трудно измерить с помощью A/B-теста.
34
Технически это означает, что в 95 % экспериментов с одним набором тестируемых образцов доверительный интервал будет включать истинное значение. На практике намного проще использовать грубое определение.
35
Если понятнее не стало, представьте игральный кубик с 20 гранями, пронумерованными от 1 до 20. Я предсказываю, что если его бросить, то выпадет число 13. Будет круто, если я угадаю, да? Но если я брошу кубик еще 100 раз, а 13 выпадет только раз или два, будет уже не так впечатляюще.