@Beafraidofme @mindset_jobs)

Как вариант, использовать внешние системы для атрибуции. Adjust, например

Adjust, насколько я понял, для мобильных приложений, у нас образовательная платформа без аппа)

Или тоже подойдёт и стоит присмотреться?

Спасибо!

Кто-нибудь ещё недавно проходил какой бесплатный хороший курс по Python? Буду признателен за ссылки, всем спасибо заранее.

степик, институт биоинформатики. изи катка, 2 курса.

online

yep, online

повторю вопрос, может кто-то новый ответит :)

Link?

Мне интересно узнавать необычные кейсы, поднимать насмотренность. Ну, и когда с другим человеком общаешься, сам лучше вопрос понимаешь.

Проще всего зарегаться в этот чат в качестве ментора и почитать, что там пишут) Конверсия в результат там явно будет выше

Я там есть) Опыт очень поверхностный, так как а) впервые б) больше из любопытства
Но можете написать в личку, возможно смогу найти ответы.

Хотя совет Тимура выше будет куда продуктивнее, имхо )

напиши Виту Черемисинову, он в а/б тестах first draft pick и у него своё агентство

так он и есть EXPF))

Лол :) сорри

что, собственно, только подтверждает, что без них никуда, похоже))

возможно Елена Серегина (DataLatte) тоже A/B-тестами занимается — только не как основным направлением. вот ее канал: https://t.me/close2sense. Из тех, кто писал и говорил об A/B-тестах, еще помню Алексея Проворова (вроде, в Кухне на районе сейчас) и Владимира Баяндина из Skyeng. Как вариант, поискать статьи про A/B-тесты на русском — наверняка там будет кто-то, кто этим занимается среди авторов + посмтореть, кто в популярных онлайн-школах на эту тему блоки ведет. В мобильные приложения A/B-тесты внедряют SiberianPanda.

Даже если авторы статей про A/B-тесты уже где-то в найме работают, вполне возможно, что им будет интересно заняться проектом

Если честно, посмотрел их, классно, матстат в аб и все такое - это очень классно. Только обычно у аналитиков данных вопросов с этим нет. Основной вопрос скорее - на ингресах или фронте данные делить, как делить пользователей и когда должно протухать распределение, где распространённые ошибки, какие сервисы предусматривать и прочее прикладное искусство. А уже какие метрики и как по юзерам распихивать - дело десятое, реально десятое по сравнению с первым вопросом