Ситуация: Booking хочет показывать «честную» цену сразу (с taxes & fees), вместо традиционной модели «base price + добавления на checkout». Спроектируй эксперимент и прогноз impact.
Booking.com публикует кейсы на booking.ai. Pricing transparency — публичная тема (EU directives 2024). Кейс на senior product analyst: trade-off conversion vs revenue per booking.
searches: id, user_id, dates, location, tsbookings: id, user_id, hotel_id, base_price, taxes_fees, total, tssessions: id, user_id, devices, ts, abandoned_atЖанр кейса: A/B-тест: design + анализ — все кейсы этого типа.
Дизайн теста (primary metric, guardrails, sample size, длительность), анализ результатов (significance, segments, novelty effect) и interpretation для бизнеса.
Peeking (стоп при «явной победе»), без guardrails, без power analysis, игнорирование novelty effect, SRM не проверяется, p-hacking при extend.
Variance reduction: используем pre-experiment данные юзера для корректировки в-experiment метрики. Сокращает sample size в 1.5-2 раза при тех же MDE.