AB_TESTING_LANDING_PAGE

Описание проекта

Цель проекта — проанализировать эффективность двух вариантов посадочной страницы турагентства по ключевым метрикам: конверсии покупки и ежедневному среднему чеку.

Основные задачи:

• убедиться, что A/B-тестирование было проведено корректно (чистка данных, проверка длительности теста, исключение пересечений пользователей),
• проверить факт стабилизации метрик во времени,
• провести статистический анализ (t-тесты, Z-тесты, доверительные интервалы),
• дать бизнес-ответ: какой вариант страницы более предпочтителен.

Установка зависимостей

Проект выполнялся в виртуальной среде venv.

Перед запуском установите необходимые библиотеки:

    pip install -r requirements.txt

Проект состоит из следующих этапов:

1. Анализ структуры и предобработка данных

• проверка формата данных, типов столбцов, пропусков и дублей
• исключение пользователей, попавших в обе группы
• проверка равенства длительности эксперимента

2. Первичный анализ результатов A/B-тестирования

• расчет вспомогательных показателей (визиты, покупки, выручка)
• расчет ключевых метрик: конверсия и средний чек
• сравнение покупательской способности по ценам туров

3. Анализ стабилизации метрик

• расчет ежедневных и кумулятивных показателей
• построение графиков динамики конверсии и среднего чека
• проверка стабильности метрик во времени

4. Статистический анализ

• проверка нормальности распределений (Шапиро-Уилк)
• проверка равенства дисперсий (тест Левена)
• t-тест для сравнения ежедневных средних чеков
• Z-тест для сравнения конверсий

4.1 построение 95% доверительных интервалов для:

• конверсий в каждой из групп
• разницы конверсий
• среднего чека в каждой из групп

5. Общий вывод

• по конверсии значимой разницы между A и B нет
• по среднему чеку вариант B значимо выше -> суммарная выручка больше
• рекомендация для бизнеса: использовать дизайн варианта B

Используемые технологии

• Python 3.12+
• Pandas, NumPy
• Matplotlib, Seaborn
• SciPy (статистические тесты)
• Statsmodels (z-тест для пропорций)

Метрика	Подход	Вывод
Конверсия	Z-тест для пропорций, 95% CI	Разницы нет (p=0.238, CI включает 0)
Средний чек (ежедневный)	t-тест (после Шапиро и Левена), 95% CI	Разница значима, B > A (CI не пересекаются)
Стабильность метрик	Кумулятивные графики	Метрики стабилизировались → тест завершён

Итог для бизнеса

• Конверсии у A и B одинаковы, статистически значимой разницы нет.
• Средний чек у группы B значимо выше → больше суммарная выручка при той же конверсии.
• Рекомендация: выбрать дизайн варианта B, так как он экономически эффективнее.