[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"general-list":3,"footer-feature-tags":4,"slate-glossary-term-ab-test":66},true,[5,14,20,29,34,40,46,52,56,62],{"id":6,"name":7,"hex":8,"translations":9,"count_pages":13},8,"Компания","#f40925",{"ru":10,"en":11},{"name":7},{"name":12},"Company",9,{"id":15,"name":16,"hex":17,"translations":18,"count_pages":6},26,"Главная страница",null,{"ru":19},{"name":16},{"id":21,"name":22,"hex":23,"translations":24,"count_pages":28},2,"Проекты","#3027ff",{"ru":25,"en":26},{"name":22},{"name":27},"Project",15,{"id":30,"name":31,"hex":17,"translations":32,"count_pages":21},33,"ИИ",{"ru":33},{"name":31},{"id":35,"name":36,"hex":17,"translations":37,"count_pages":39},34,"Комментарии",{"ru":38},{"name":36},4,{"id":41,"name":42,"hex":17,"translations":43,"count_pages":45},25,"Задачи",{"ru":44},{"name":42},24,{"id":47,"name":48,"hex":17,"translations":49,"count_pages":51},27,"Рабочие пространства",{"ru":50},{"name":48},3,{"id":45,"name":53,"hex":17,"translations":54,"count_pages":6},"Kanban-доска",{"ru":55},{"name":53},{"id":57,"name":58,"hex":17,"translations":59,"count_pages":61},23,"Диаграмма Ганта",{"ru":60},{"name":58},1,{"id":28,"name":63,"hex":17,"translations":64,"count_pages":61},"Календарь",{"ru":65},{"name":63},{"detail":67,"more":201},{"id":68,"slug":69,"translations":70,"category":84,"tags":92,"letter":117,"og_image":17,"cover":17,"author_name":17,"author_position":17,"author_avatar":17,"faqs":118,"related":126,"views_count":198,"helpful_yes_count":121,"helpful_no_count":121,"created_at":199,"updated_at":200,"published_at":17},113,"ab-test",{"ru":71},{"title":72,"short_definition":73,"tldr":74,"full_explanation":75,"when_to_apply":76,"when_not_to_apply":77,"examples":78,"tips":79,"synonyms":80,"translation_en":81,"seo_title":82,"seo_description":83},"A\u002FB-тест","Сравнение двух вариантов (A и B) по одной метрике при случайном распределении пользователей между группами.","A\u002FB-тест — эксперимент, в котором пользователей случайно делят на две группы: A — контрольная, B — с изменением, и сравнивают одну целевую метрику. Чтобы результату можно было верить, нужны статистическая значимость (p меньше 0,05), достаточный размер выборки и ровно одно изменение за раз. Без расчёта статистики это не A\u002FB-тест, а просто сравнение двух вариантов вслепую.","\u003Cp>A\u002FB-тестирование — золотой стандарт доказательной аналитики в цифровых продуктах. Без него корреляцию легко выдать за причинно-следственную связь. Размер выборки считают заранее: он зависит от базовой конверсии и от минимального различимого эффекта (MDE) — насколько маленькую разницу вы хотите уметь замечать. Инструменты: Optimizely, VWO, GrowthBook, закрывшийся Google Optimize, в России — эксперименты в Яндекс Метрике.\u003C\u002Fp>","\u003Cul>\u003Cli>Изменения, эффект которых можно измерить одной метрикой\u003C\u002Fli>\u003Cli>Достаточно трафика — минимум 1000 пользователей в каждой группе\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Новый продукт, у которого ещё нет трафика\u003C\u002Fli>\u003Cli>Радикальный разворот продукта: для качественных скачков A\u002FB-тест не подходит\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Проверка нового онбординга: A — прежний сценарий, B — переработанный. По 5000 пользователей в каждой группе, метрика — доля дошедших до конца. Через 2 недели: A — 35%, B — 42%, p = 0,001. Вывод: вариант B значимо лучше, выкатываем на всех.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Меняйте что-то одно за раз, иначе непонятно, что именно повлияло на метрику. Если проверить нужно сразу несколько идей, разведите их по последовательным тестам или используйте алгоритм «многорукого бандита», который сам перераспределяет трафик в пользу выигрывающего варианта.\u003C\u002Fp>","A\u002FB-тест, A\u002FB-тестирование, сплит-тест, A\u002FB Test","A\u002FB Test","A\u002FB-тест — что это и как проводить | Глоссарий Shtab","A\u002FB-тест — эксперимент со случайным делением пользователей на две группы. Размер выборки, статистическая значимость, сроки и типичные ошибки.",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":88},5,"product","#0057ff",{"ru":89},{"title":90,"description":91},"Продуктовое управление","Дисциплина создания продуктов: discovery, JTBD, CJM, OKR, метрики (NPS, NSM, retention, churn, MRR), приоритизация (RICE, ICE, Kano, MoSCoW), A\u002FB-тестирование, growth.",[93,101,109],{"id":94,"slug":95,"kind":95,"hex":96,"order":97,"translations":98},13,"tool","#cc5649",21,{"ru":99},{"title":100},"Инструмент",{"id":97,"slug":102,"kind":103,"hex":104,"order":105,"translations":106},"growth","other","#14b8a6",41,{"ru":107},{"title":108},"Growth",{"id":110,"slug":111,"kind":95,"hex":112,"order":113,"translations":114},22,"research","#7c5ce6",42,{"ru":115},{"title":116},"Исследования","A",[119],{"id":120,"order":121,"translations":122},1316,0,{"ru":123},{"question":124,"answer":125},"Сколько длится A\u002FB-тест?","\u003Cp>Минимум неделю, чтобы захватить недельную сезонность, а обычно 2–4 недели. Главное здесь не срок, а набранный размер выборки, рассчитанный до старта. Если останавливать тест каждый раз, когда разница выглядит красиво, вероятность ложного вывода резко растёт: это классическая ошибка подглядывания за результатом. Дождитесь запланированного объёма данных и только потом делайте выводы.\u003C\u002Fp>",{"related":127},[128,135,142,149,156,163,170,177,184,191],{"id":129,"slug":130,"translations":131},114,"cohort-analysis",{"ru":132},{"title":133,"short_definition":134},"Cohort Analysis (когортный анализ)","Анализ поведения групп пользователей (когорт), объединённых общим признаком — обычно датой регистрации.",{"id":136,"slug":137,"translations":138},131,"feature-flag",{"ru":139},{"title":140,"short_definition":141},"Feature Flag (флаг функциональности)","Механизм включения и выключения функций без выкладки нового кода: для постепенной раскатки, A\u002FB-тестов и быстрого отката.",{"id":143,"slug":144,"translations":145},316,"multivariate-test",{"ru":146},{"title":147,"short_definition":148},"Многомерное тестирование (MVT)","Эксперимент, в котором одновременно проверяется несколько элементов и их комбинаций, а не одно изменение.",{"id":150,"slug":151,"translations":152},136,"growth-hacking",{"ru":153},{"title":154,"short_definition":155},"Growth Hacking (маркетинг быстрого роста)","Подход к маркетингу через эксперименты, метрики и продуктовые механики для быстрого роста.",{"id":157,"slug":158,"translations":159},236,"ctr-cr",{"ru":160},{"title":161,"short_definition":162},"CTR и конверсия (Conversion Rate)","CTR — отношение кликов к показам; конверсия (Conversion Rate) — доля посетителей, которые совершили целевое действие.",{"id":164,"slug":165,"translations":166},112,"hypothesis",{"ru":167},{"title":168,"short_definition":169},"Гипотеза (Hypothesis)","Проверяемое предположение о пользователе, продукте или рынке, сформулированное так, чтобы его можно было проверить.",{"id":171,"slug":172,"translations":173},340,"heatmap",{"ru":174},{"title":175,"short_definition":176},"Тепловая карта (Heatmap)","Визуализация активности пользователей на странице: где смотрят, кликают и до какого места прокручивают.",{"id":178,"slug":179,"translations":180},297,"sample-size",{"ru":181},{"title":182,"short_definition":183},"Размер выборки","Количество наблюдений, на основе которых делаются статистические выводы. Чем оно больше, тем точнее оценки.",{"id":185,"slug":186,"translations":187},300,"correlation-causation",{"ru":188},{"title":189,"short_definition":190},"Корреляция и причинность","Корреляция — связь двух величин в данных. Причинность — то, что одна величина действительно влияет на другую.",{"id":192,"slug":193,"translations":194},295,"statistical-significance",{"ru":195},{"title":196,"short_definition":197},"Статистическая значимость","Свойство результата эксперимента, при котором вероятность получить его случайно при отсутствии эффекта мала.",127,"2026-04-25T22:42:19.220609+03:00","2026-04-25T22:42:19.220621+03:00",[202,234,253],{"id":203,"slug":204,"translations":205,"category":210,"tags":213,"letter":117,"cover":17,"updated_at":233,"published_at":17},128,"aarrr",{"ru":206},{"title":207,"short_definition":208,"translation_en":209},"AARRR (пиратские метрики)","Модель продуктовой воронки из пяти метрик: привлечение, активация, удержание, рекомендации и выручка.","AARRR — Pirate Metrics",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":211},{"ru":212},{"title":90,"description":91},[214,221,230],{"id":215,"slug":216,"kind":216,"hex":217,"order":215,"translations":218},6,"metric","#0F9488",{"ru":219},{"title":220},"Метрика",{"id":222,"slug":223,"kind":224,"hex":225,"order":226,"translations":227},17,"model","framework","#352eb3",30,{"ru":228},{"title":229},"Модель",{"id":97,"slug":102,"kind":103,"hex":104,"order":105,"translations":231},{"ru":232},{"title":108},"2026-04-25T22:42:19.478487+03:00",{"id":235,"slug":236,"translations":237,"category":242,"tags":245,"letter":117,"cover":17,"updated_at":252,"published_at":17},129,"activation",{"ru":238},{"title":239,"short_definition":240,"translation_en":241},"Activation (активация)","Момент, когда новый пользователь впервые получает существенную пользу от продукта, — так называемый «ага-момент».","Activation",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":243},{"ru":244},{"title":90,"description":91},[246,249],{"id":215,"slug":216,"kind":216,"hex":217,"order":215,"translations":247},{"ru":248},{"title":220},{"id":97,"slug":102,"kind":103,"hex":104,"order":105,"translations":250},{"ru":251},{"title":108},"2026-04-25T22:42:19.496226+03:00",{"id":254,"slug":255,"translations":256,"category":261,"tags":264,"letter":278,"cover":17,"updated_at":279,"published_at":17},132,"beta-launch",{"ru":257},{"title":258,"short_definition":259,"translation_en":260},"Beta Launch (бета-запуск)","Запуск продукта или функции на ограниченную группу пользователей до публичного релиза, чтобы собрать обратную связь.","Beta Launch",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":262},{"ru":263},{"title":90,"description":91},[265,271],{"id":28,"slug":266,"kind":266,"hex":267,"order":57,"translations":268},"phase","#888ca0",{"ru":269},{"title":270},"Этап",{"id":272,"slug":273,"kind":103,"hex":87,"order":274,"translations":275},20,"product-mgmt",40,{"ru":276},{"title":277},"Продакт-менеджмент","B","2026-04-25T22:42:19.548159+03:00"]