О чем тест?
Тест A/B Тестирование оценивает знания и понимание кандидатом концепций и лучших практик A/B тестирования. Он охватывает понимание экспериментального дизайна, тестирования гипотез и статистической значимости.
Создатель теста
Лидия Красовская
Руководитель управления успехом клиентов для корпоративных клиентов в Sellics
Лидия Красовская имеет более семи лет профессионального опыта в управлении успехом клиентов, преимущественно в сферах SAAS и онлайн-маркетинга. Она специализируется на улучшении клиентского опыта и увеличении ценности для клиентов. Лидия особенно искусна в поддержании долгосрочных деловых отношений, разработке стратегий успешных рекламных кампаний на Amazon, оптимизации контента и управлении отзывами. Работая в таких известных компаниях, как Sellics и Marin Software, она продемонстрировала исключительные способности в управлении клиентскими аккаунтами, наставничестве команд и проведении вебинаров. Её опыт в Arvato Financial Solutions ещё больше укрепил её навыки в оптимизации рекламных кампаний. Лидия имеет степень бакалавра в области международных бизнес-исследований Университета Падерборн и магистра в области международного бизнеса и управления Ichec Brussels Management School, что подтверждает её статус эксперта в своей области.
Кому следует пройти этот тест?
Data Scientist, Статистик, Тестировщик веб-приложений
Описание
A/B Тестирование, также известное как split testing, относится к методу сравнения двух версий веб-страницы или другого пользовательского опыта для определения, какой из них работает лучше. A/B тестирование по сути является экспериментом, в котором два или более варианта страницы случайно показываются пользователям, а статистический анализ используется для определения, какой вариант работает лучше для данной цели конверсии.
Эта оценка A/B Тестирования изучает способность кандидата проектировать, реализовывать, анализировать и интерпретировать A/B тесты. Она проверяет их знания в разработке гипотез, настройке экспериментов, анализе результатов и принятии решений на основе данных. Она также охватывает понимание статистического анализа для подтверждения достоверности результатов.
Успешный кандидат продемонстрирует сильную грамотность в понимании и применении принципов, методологий и инструментов A/B тестирования. У него будет способность критически анализировать и интерпретировать результаты A/B тестирования для принятия решений на основе данных, которые сможет улучшить пользовательский опыт и достигнуть бизнес-целей.