Reliable ML

АБ-тесты. Интеграция в процесс пилотирования. Риски типового бизнес-процесса без АБ
Цикл постов про АБ-тестирование. Пост 3

Бизнес-процесс, описанный в предшествующем посте цикла, связан со значительными рисками для компании:

- Риск некорректного финального решения о дальнейшем развитии проекта. Наиболее значимый риск среди всех. Как мы написали выше, компания идет по инвестиционному циклу вслепую. И очень важно понимать, что это связано не только с отсутствием АБ-тестирования в шаге оценки результатов пилотов. Даже если у вас стройная и правильная математика при оценке результата пилота, риски остаются и в других шагах:

- Нет фиксации ограниченного круга целевых метрик и KPI пилота. Это может приводить к тому, что при отсутствии эффекта на основные метрики, заинтересованная сторона будет искать эффект в других метриках, пока не найдет и постфактум сможет объявить о том, что пилот успешен, но на других метриках. Научно это называется проблемой множественного тестирования и отлично иллюстрируется известной историей про мертвого лосося.

- Нет единой базы пилотов. При проведении пилотов далеко не всегда контролируется отсутствие изменений в контрольной группе объектов. А если эксперименты проводятся в 1м объекте, выделенном для тестов, нередка ситуация, когда в одно время может проходить и два, и три, и пять пилотов. Результаты проведения каждого из них по отдельности, как нетрудно догадаться, в такой ситуации, оценить будет невозможно.

- Нет единой методики/правил экстраполяции результатов пилота для расчета финансового эффекта на все объекты. Даже при суперкорректной статистической оценке результатов пилота на основе АБ, финальное решение об инвестициях в проект может оказаться некорректным, если нет правил его масштабирования на всю сеть. Получили +1% к выручке на 5 объектах. Можем ли сказать, что при ролл-ауте проекта, для всей сети будет +1% к выручке? Была ли выборка репрезентативна для всей сети? Можем ли назвать результаты пилота робастными? Например, 5 объектов пилота могли быть расположены в Сибири, а основные объекты компании расположены в Центральных регионах.

- Риск задержек в проведении пилотов. Как мы увидели в предшествующем посте, в бизнес-процессе проведения пилота много шагов, в него вовлечено много сторон/согласующих. Это может приводить к значительному замедлению в продвижении компании по инвестиционному циклу, а значит, в перспективе - к отставанию от конкурентов во внедрении новых решений.

В следующем посте цикла мы поговорим о том “А что делать-то?”. Как подумать о рассмотренных рисках при интеграции АБ-тестирования, а также учесть особенности бизнес-процесса.

#business #ab_testing

👍5🥰2❤1

www.group-telegram.com/us/reliable_ml.com/82

3.29K viewsSep 15, 2022 at 11:11

АБ-тесты. Интеграция в процесс пилотирования. Риски типового бизнес-процесса без АБ
Цикл постов про АБ-тестирование. Пост 3

Бизнес-процесс, описанный в предшествующем посте цикла, связан со значительными рисками для компании:

- Риск некорректного финального решения о дальнейшем развитии проекта. Наиболее значимый риск среди всех. Как мы написали выше, компания идет по инвестиционному циклу вслепую. И очень важно понимать, что это связано не только с отсутствием АБ-тестирования в шаге оценки результатов пилотов. Даже если у вас стройная и правильная математика при оценке результата пилота, риски остаются и в других шагах:

- Нет фиксации ограниченного круга целевых метрик и KPI пилота. Это может приводить к тому, что при отсутствии эффекта на основные метрики, заинтересованная сторона будет искать эффект в других метриках, пока не найдет и постфактум сможет объявить о том, что пилот успешен, но на других метриках. Научно это называется проблемой множественного тестирования и отлично иллюстрируется известной историей про мертвого лосося.

- Нет единой базы пилотов. При проведении пилотов далеко не всегда контролируется отсутствие изменений в контрольной группе объектов. А если эксперименты проводятся в 1м объекте, выделенном для тестов, нередка ситуация, когда в одно время может проходить и два, и три, и пять пилотов. Результаты проведения каждого из них по отдельности, как нетрудно догадаться, в такой ситуации, оценить будет невозможно.

- Нет единой методики/правил экстраполяции результатов пилота для расчета финансового эффекта на все объекты. Даже при суперкорректной статистической оценке результатов пилота на основе АБ, финальное решение об инвестициях в проект может оказаться некорректным, если нет правил его масштабирования на всю сеть. Получили +1% к выручке на 5 объектах. Можем ли сказать, что при ролл-ауте проекта, для всей сети будет +1% к выручке? Была ли выборка репрезентативна для всей сети? Можем ли назвать результаты пилота робастными? Например, 5 объектов пилота могли быть расположены в Сибири, а основные объекты компании расположены в Центральных регионах.

- Риск задержек в проведении пилотов. Как мы увидели в предшествующем посте, в бизнес-процессе проведения пилота много шагов, в него вовлечено много сторон/согласующих. Это может приводить к значительному замедлению в продвижении компании по инвестиционному циклу, а значит, в перспективе - к отставанию от конкурентов во внедрении новых решений.

В следующем посте цикла мы поговорим о том “А что делать-то?”. Как подумать о рассмотренных рисках при интеграции АБ-тестирования, а также учесть особенности бизнес-процесса.

#business #ab_testing

BY Reliable ML