Руководство по этичному A/B-тестированию: недостающий компонент вашей программы оптимизации

Еще в 2014 году Facebook столкнулся с серьезной негативной реакцией, когда выяснилось, что он сгруппировал пользователей в исследование «эмоционального заражения», которое откровенно манипулировало эмоциями, показывая «оптимистичные» или «депрессивные» каналы тем, кого выбрали.

Самым тревожным аспектом всего фиаско было то, что люди, над которыми экспериментировали, не знали, что ими манипулируют.

Давайте закрепим эту мысль булавкой и спросим вас:

Вероятно, нет. В конце концов, вы же не пытаетесь манипулировать их эмоциями… не так ли?

Правда в том, что маркетинг — это искусство и наука воздействия на эмоции. И A/B-тестирование — это то, как это влияние изолируется и измеряется.

Заставьте людей чувствовать себя более уверенно на веб-сайте, и они будут покупать больше. Если веб-сайт действительно безопасен, вы улучшаете взаимодействие с пользователем, подавляя ненужные страхи. Если на сайте нет серверной части, чтобы оправдать сигналы доверия, то это откровенная манипуляция.

Как и любая эффективная техника, A/B-тестирование может принести огромную пользу, позволяя компаниям представлять релевантные предложения так, чтобы это помогало людям.

Или он может причинить огромный вред обманом, манипуляциями и даже небрежным отношением к данным, собранным для эксперимента, что делает их уязвимыми для взломов.

Что такое этическая оптимизация и почему вас это должно волновать?

A/B-тестирование никуда не денется и будет становиться все более мощным по мере развития искусственного интеллекта.

Если вы заглянете в будущее оптимизации, то увидите, что ИИ выдвигает гипотезы, которые в тысячу раз чаще влияют на поведение посетителей сайта, чем все, что мы можем себе представить прямо сейчас.

А данные — это камни фундамента, постепенно строящие это будущее.

Вот почему знаменитый GDPR (Общее положение о защите данных) имел большое значение и останется таковым.

Это удар по пальцам технических гигантов и компаний, которые относятся к людям не более чем как к количеству посетителей на их онлайн-ресурсах. Несмотря на то, что GDPR является регламентом, как ни странно, он очеловечивает людей, заставляя компании рассматривать их как лиц, которые могут протестовать против неправомерного использования их данных.

Более того… GDPR был предшественником других инициатив, таких как Директива о электронной конфиденциальности и Калифорнийский закон о правах на конфиденциальность.

По мере того, как такие бренды, как Netflix и Amazon, масштабируют свои программы тестирования, это лишь вопрос времени, когда вопрос этики в A/B-тестировании станет мейнстримом и получит собственный набор рекомендаций.

Если вы планируете соблюдать каждое новое правило, когда оно выходит, вы будете подавлять инновации в своем бизнесе и будете бежать, чтобы избежать наземных мин.

Лучший подход — внедрить этическое A/B-тестирование в вашу компанию и сделать его частью корпоративной культуры.

Короче говоря, вы становитесь прозрачными и подотчетными.

И вы получаете соответствие любым нормам — прошлым, настоящим или будущим — в своей повседневной деловой практике.

В этом руководстве мы расскажем о шагах, которые вы можете предпринять, чтобы свести к минимуму проблемы с конфиденциальностью данных во время тестирования, а также о том, что следует учитывать при проведении прозрачного и этичного A/B-тестирования.

GDPR, CCPA 2.0 и последующие: как они изменили A/B-тестирование и аналитику

Реакцией Европы на неправомерное использование данных стал закон о защите данных, GDPR (Общее положение о защите данных), который заставляет любую компанию, передающую данные, делать все возможное, чтобы защитить данные своего клиента.

Реакцией США стали CCPA (Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей), Nevada SB 220 и, совсем недавно, Калифорнийский закон о правах на конфиденциальность 2023 года.

Цель этих законов, по сути, состоит в двух вещах: этичном использовании личных данных и обеспечении безопасности этих личных данных .

Это вынудило компании со всего мира начать укреплять безопасность и конфиденциальность своих данных.

С этими законами о конфиденциальности ЕС и США также ввели новое юридическое требование: конфиденциальность по замыслу .

По своей сути конфиденциальность по замыслу требует включения защиты данных с самого начала проектирования систем, а не дополнения.

Кроме того, были усилены условия для получения согласия, и компании больше не могут использовать длинные неразборчивые условия, полные юридических терминов.

Эти законы ввели переносимость данных — право субъекта данных на получение касающихся его персональных данных, — которые они ранее предоставили в «общедоступном и машиночитаемом формате», и имеют право передавать эти данные другому контролеру.

Однако принятие вышеуказанных изменений не должно быть вызвано страхом перед последствиями.

Скорее компаниям и маркетологам следует подумать, насколько хорошо их ценности поддерживают области деловой практики и как могут разыгрываться сценарии, которые приведут к тому, что их системы и процедуры столкнутся с проблемами. Это может исходить от отдельного проверенного посетителя, что его данные должны быть перемещены или удалены, или от хакера, пытающегося незаконно получить личные данные. Он также может поставляться с запросом на доступ к субъекту данных (DSAR).

Какими бы ни были запросы в отношении персональных данных, маркетологи должны знать, понимать и придерживаться соответствующего поведения и ценностей.

Это то, что позволит сделать выбор для защиты человека и компании.

Вот почему этическое A/B-тестирование так важно: оно влияет на то, как ценности передаются внутри организации, как они демонстрируются руководством и как они воплощаются в повседневных рабочих отношениях.

Цена несоблюдения GDPR: осознайте цифры

Вот список штрафов, которые крупные и малые бренды понесли с момента вступления в силу GDPR. Это страшная подборка с точки зрения величины денег, которые предприятиям пришлось выложить.

Но еще страшнее причины нарушений.

Они демонстрируют вопиющее пренебрежение к конфиденциальности пользователей/клиентов и доводят до сознания необходимость принятия общеорганизационной культуры этического ведения бизнеса.

Ни один из этих примеров нельзя напрямую отнести к A/B-тестированию. Но многие образы мышления, которые привели к этим нарушениям и штрафам, пронизывают оптимизацию и в компаниях.

Пришло время проснуться и изменить это.

Как начать этичное A/B-тестирование: 10 важных соображений, о которых следует помнить

В любом типе исследования, в котором участвуют люди, важно учитывать этику исследовательского проекта.

То же самое происходит, когда вы проводите A/B-тестирование. Вы несете ответственность за благополучие своих участников, за их честное представление и за сохранность их личной информации.

Здесь мы рассмотрим некоторые наиболее важные аспекты этического A/B-тестирования .

A/B-тесты, связанные с обработкой персональных данных, должны предоставлять информацию о положениях о защите данных. Более вероятно, что ваши тесты сопряжены с более высокими этическими рисками, если они включают:

• Обработка «особых категорий» персональных данных (ранее известных как «конфиденциальные данные»);
• Обработка персональных данных о детях, уязвимых лицах или лицах, не давших согласия на участие в испытаниях;
• Комплексные операции по обработке и/или обработка персональных данных в крупном размере и/или систематический мониторинг общедоступной территории в крупном размере;
• Методы обработки данных, которые являются инвазивными и считаются представляющими риск для прав и свобод тестируемого посетителя, или методы, которые уязвимы для неправомерного использования;
• Сбор данных за пределами ЕС или передача персональных данных, собранных в ЕС, организациям в странах, не входящих в ЕС.

Соображение № 1: тестирование, а не обман

Необходимо проводить различие между традиционным A/B-тестированием и альтернативной формой экспериментирования, когда результаты алгоритма модифицируются для части пользователей в предполагаемых исследовательских целях.

Дин..Динь… Facebook 2014 кто-нибудь?

При A/B-тестировании характеристики дизайна интерфейса, такие как расположение кнопок, макет или пояснительный текст, блокируются или перестраиваются для проверки их эффекта. Многие онлайн-компании регулярно проводят A/B-тестирование со своими пользователями, чтобы оценить влияние изменений дизайна веб-сайта.

Однако появляется новая форма экспериментов, когда программный код алгоритма веб-сайта изменяется, чтобы вызвать обман с помощью манипулируемых результатов.

Это глубокая форма тестирования, которую мы называем экспериментами с кодом/обманом или C/D , чтобы отличить ее от поверхностного тестирования, связанного с A/B-тестированием.

Эксперименты C/D следует отличать от постоянных усилий онлайн-компаний, направленных на улучшение их алгоритмов для операционных целей.

Такие случаи оптимизации не связаны с обманом, поскольку цель состоит в том, чтобы получить лучшие (более точные) результаты для всех пользователей. Напротив, в экспериментах C/D результаты алгоритма изменяются (т.е. искажаются или фальсифицируются) в исследовательских целях.

Соображение № 2: учитывайте интересы пользователя

Как объяснил Исаак Уордл из Team Croco, вы должны стремиться к согласованию интересов компании и пользователей.

В идеале ученые-бихевиористы должны спросить своих сотрудничающих компаний, каковы их намерения и как их намерения совпадают с намерениями людей, с которыми они работают, часто сотрудников или клиентов.

Когда намерения не совпадают, исследователям и компаниям необходимо уделять больше внимания тому, как используются поведенческие данные и для каких целей.

Вот список вопросов, которые нужно задать перед запуском каждого теста:

1. Что мы хотим получить с точки зрения улучшения KPI от теста?
2. Какое изменение восприятия мы хотим вызвать с помощью тестов?
3. Оправдан ли такой сдвиг в восприятии? ( Вспомните пример сайта с сигналами доверия, которые не могут быть поддержаны серверной частью ).
4. Не подвергает ли тестируемых посетителей какой-либо физической, умственной или финансовой опасности такое восприятие?
5. Стоит ли тратить деньги на A/B-тестирование? Подумайте о потере репутации, возможностей и клиентов, если подход будет рискованным и есть вероятность, что что-то пойдет не так.

Соображение № 3: Прозрачность и честность

Вы должны быть честными со своими проверенными посетителями в отношении цели ваших A/B-тестов, для кого вы их делаете и как вы собираетесь использовать результаты.

Таким образом, участники могут дать свое информированное согласие и не удивятся, если позже увидят ваши результаты.

Однако в некоторых случаях вы не сможете сразу все рассказать тестируемым посетителям. Иногда знание того, какой эксперимент вы проводите, может повлиять на их реакцию.

Возможно, им нравится или не нравится ваш бренд, или у них есть опыт работы с вашим продуктом или услугой, который повлияет на то, что они от него ожидают.

В других случаях знание цели ваших экспериментов повлияет на то, как посетители действуют или перемещаются по вашему сайту, потому что они захотят дать вам результаты, которые, по их мнению, вы ищете. Хороший жест с их стороны, но, конечно, не то, что вам нужно, если ваши эксперименты должны обеспечить прочную основу для реальных усилий с участием пользователей.

Соображение № 4: держите свои предубеждения в стороне

Когда вы анализируете свои тесты или представляете свои результаты, всегда представляйте то, что ваши тестируемые посетители сказали и сделали честно.

Когда мы выдвигаем гипотезы, у нас часто есть предвзятые представления о том, как, по нашему мнению, будут выглядеть результаты — или как мы хотим, чтобы результаты выглядели.

Важно не искать примеры того, что вы ожидаете от проверенных посетителей. Это субъективно и вводит в заблуждение, как реакция на реальность до того, как она произойдет. В конце концов, вы не можете хореографировать реальных людей в их окружении; вместо этого вы должны следить за ними.

Будьте открыты и слушайте, что говорят и делают проверенные посетители. Это может показаться очевидным, но на практике это может быть сложно, учитывая, что маркетологи тоже люди.

Сообщая о своих результатах, четко указывайте параметры, на которых вы основываете свои результаты. Убедитесь, что вы подсчитали, сколько из протестированных посетителей сказали или сделали ту интересную вещь, которая идеально соответствует вашей идее нового дизайна.

Были ли это все они, большинство из них, только горстка или, может быть, только один?

Внесение предвзятости в результаты A/B-тестирования не только стоит бизнесу денег (когда желаемые результаты не достигаются), но также приводит к развертыванию вариантов, которые не улучшают впечатления посетителей, а во многих случаях могут их травмировать, особенно если речь идет о финансовых транзакциях, и UX особенно неприятный.

Соображение № 5: Получите согласие и разрешение, если задействована PII

Убедитесь, что вы получили информированное согласие каждого из ваших протестированных посетителей (если вы используете личную информацию, которая может их идентифицировать) на участие в вашем эксперименте A/B в устной или письменной форме. Информированное согласие требует, чтобы ваши участники имели четкое представление о том, что вы делаете и для чего вы будете использовать эксперимент.

Большинство испытуемых, вероятно, не будут читать информацию, они просто перейдут на веб-сайт как можно быстрее.

А если испытуемые читают об исследовании, постарайтесь не разглашать информацию, которая может на них повлиять. Скажем, мы оцениваем влияние различных оттенков синего. Чтение об этом почти наверняка изменит их реакцию на цвета, когда они попадут на веб-сайт, и, следовательно, исказят результаты исследования.

Таким образом, всегда запрашивайте согласие, если вы собираетесь хранить личную информацию, но старайтесь делать это нейтрально.

Соображение № 6: добавьте простые отказы

В печально известном эксперименте Facebook по «социальному заражению» люди, чьи новостные ленты подвергались манипуляциям, не получали никакого предварительного уведомления, и у них не было возможности отказаться от какой-либо исследовательской деятельности, проводимой на сайте. Это крайне проблематично.

Пользователям должна быть предоставлена ​​возможность легко отказаться от A/B-тестирования .

Соображение № 7: Признайте, что точки данных — это люди (и скрытый вред реален)

Одним из самых фундаментальных правил ответственного и этичного A/B-тестирования является твердое признание того, что большинство данных представляют людей или влияют на них.

Начиная с предположения, что все данные являются людьми, пока не будет доказано обратное, вы ставите задачу отделения данных от людей-субъектов на правильном пути.

Несмотря на то, что очевидно, что вы никогда не должны делать ничего, что может нанести вред вашим проверенным посетителям, существует разница между этим вредом и скрытым, косвенным вредом, который может поднять свою уродливую голову в будущем.

Вы можете непреднамеренно причинить вред, если не продумаете, как вы взаимодействуете с проверенными посетителями и как вы обрабатываете их данные. Риски не должны перевешивать любые выгоды, которые они могут получить от ваших результатов.

Барт Шутц, поведенческий психолог и эксперт по A/B-тестированию, раскрывает концепцию скрытого вреда:

Если чистота общежития или отеля ассоциируется в сознании женщин с безопасностью, то тесты, которые подчеркивают чистоту помещений в районах с высоким уровнем преступности, могут на самом деле подтолкнуть женщин бронировать номера в чистых, но небезопасных местах.

Соображение № 8: остерегайтесь повторной идентификации ваших данных

Когда наборы данных, считающиеся анонимными, объединяются с другими переменными, это может привести к неожиданной повторной идентификации, подобно химической реакции, возникающей в результате добавления конечного ингредиента.

Хотя идентифицирующая сила даты рождения, пола и почтового индекса хорошо известна, существуют некоторые другие параметры, в частности метаданные, связанные с цифровой активностью, которые могут быть столь же или даже более полезными для идентификации людей. IP-адреса, геолокация, идентификаторы и теги клиентов, часовые пояса, идентификаторы транзакций, временные метки могут использоваться для повторной идентификации людей.

Следовательно, определите возможные векторы повторной идентификации в ваших тестовых данных. Работайте над тем, чтобы свести их к минимуму в ваших опубликованных результатах в максимально возможной степени.

Использовать псевдонимизацию и анонимизацию

Один из лучших способов смягчить этические опасения, возникающие в связи с использованием персональных данных, — сделать их анонимными, чтобы они больше не относились к идентифицируемым лицам .

Данные, которые больше не относятся к идентифицируемым лицам, такие как агрегированные и статистические данные или данные, которые иным образом были обезличены (поэтому субъект не может быть повторно идентифицирован), не являются персональными данными и, следовательно, не подпадают под действие законов о защите данных.

Однако даже если вы планируете использовать только анонимные наборы данных, ваши A/B-тесты все равно могут вызвать серьезные этические проблемы.

Они могут быть связаны с происхождением данных или с тем, как они были получены. Поэтому вы должны указать источник наборов данных, которые вы собираетесь использовать в своих тестах, и решить любые возникающие вопросы этики.

Вы также должны учитывать возможность неправильного использования методологии или результатов, а также риск причинения вреда группе или сообществу, которых касаются данные.

Если необходимо сохранить связь между протестированными посетителями и их личными данными, вам следует, по возможности, псевдонимизировать данные, чтобы защитить конфиденциальность субъекта и минимизировать риск для его основных прав в случае несанкционированного доступа.

Соображение № 9: не ориентируйтесь на детей в своих A/B-тестах

Все A/B-тесты с участием детей и молодежи поднимают серьезные этические проблемы, поскольку испытуемые могут быть менее осведомлены о рисках и последствиях своего участия. Это также относится к обработке их персональных данных.

Самое главное, дети впечатлительны, и любой скрытый вред, возникающий в результате тестирования на них, скорее всего, умножится и укоренится.

Если ваши тесты предполагают сбор данных от детей, вы должны следовать примечанию GDPR об информированном согласии , в частности, положениям о получении согласия родителя/законного представителя и, при необходимости, согласия ребенка.

Как ясно указано в этом руководстве, любая информация, которую вы адресуете ребенку, должна быть изложена в соответствии с возрастом и простым языком, который ребенок может легко понять. Вы также должны применять принцип защиты по дизайну для проверки данных, касающихся детей, и минимизировать сбор и обработку их данных.

GDPR устанавливает особые меры безопасности для детей в отношении «услуг информационного общества» — широкого термина, охватывающего всех поставщиков интернет-услуг, включая платформы социальных сетей. К ним относятся требование подтвержденного согласия родителей в отношении услуг информационного общества, предлагаемых непосредственно детям в возрасте до 16 лет.

Если вы собираете данные от детей, вы должны убедиться, что соблюдаете национальные гарантии и законодательство ЕС/США, и объяснить в своей Политике конфиденциальности, как вы будете получать и проверять согласие родителя/законного представителя.

Соображение № 10: держитесь подальше от маскировки

Разрешено ли Google A/B-тестирование?

Буду ли я наказан в результатах поиска Google из-за маскировки?

Google предполагает, что если они обнаружат маскировку на вашем сайте, вы можете быть полностью удалены из индекса Google.

Так что же означает маскировка? Проще говоря, вы показываете разный контент роботам поисковых систем и людям, чтобы манипулировать своим рейтингом в поисковых системах.

Большинство скриптов маскировки идентифицируют IP-адрес пользовательского агента (человека или робота поисковой системы) и на основе предопределенного списка IP-адресов роботов поисковой системы угадывают, является ли посетитель поисковой системой или человеком.

Другие скрипты используют «ловушки» для идентификации роботов. В зависимости от того, кто посещает ваш сайт, вы можете настроить свой веб-сервер так, чтобы поисковая система обслуживала сложное содержимое, а симпатичное — человеку.

Вот некоторые примеры маскировки:

• Предоставление страницы текста HTML поисковым системам при отображении страницы изображений или Flash пользователям.
• Вставка текста или ключевых слов на страницу только в том случае, если пользовательский агент, запрашивающий страницу, является поисковой системой, а не посетителем-человеком.

Есть простые способы избежать штрафа за маскировку:

• Не отличить от Googlebot User-Agent
• Используйте rel="canonical"
• Используйте 302 для редиректов
• Проводите эксперимент только «столько, сколько необходимо».

Упрощение этического A/B-тестирования: используйте инструмент, который понимает конфиденциальность данных

Никакое решение для A/B-тестирования не может подтвердить моральное превосходство ваших тестов.

Но ответственность за бережное обращение с данными и соблюдение правил тестирования — это то, что вы можете делегировать правильному инструменту.

Вот 7 обязательных функций, которые вы должны искать в инструменте, ориентированном на конфиденциальность:

Функция № 1: Анонимизация данных — тестирование без согласия

Важным принципом GDPR является минимизация данных .

Это означает, что в контексте персональных данных поставщики продуктов и услуг должны собирать, хранить и обрабатывать только то, что адекватно, актуально и ограничено их бизнес-кейсом.

Нет четкого определения, какие персональные данные следует собирать, а какие нет. Он полностью основан на конкретном случае использования.

Чтобы реализовать принцип минимизации данных, мы анонимизировали идентификаторы посетителей в нашем отслеживании, сгруппировав сотни посетителей веб-сайта в группы посетителей, которые учитывают только присутствие посетителя.

Отдельные посетители не сохраняются в Convert Experience. Привязать групповые подсчеты к отдельным посетителям будет невозможно.

Регламент GDPR позволил нам тщательно изучить, что мы храним в Convert, и каковы варианты использования для хранения этого в среде, все более ориентированной на конфиденциальность.

Функция № 2: удобные предупреждения GDPR

Такие инструменты, как Convert Experiences, ввели предупреждения, чтобы информировать клиентов о настройках или параметрах, связанных с GDPR, используемых в их проектах или экспериментах:

• Convert Experiences традиционно позволяет группировать посетителей сайта по таким условиям, как местоположение и поведение. Эти группы называются пользовательскими сегментами. Однако после вступления в силу GDPR, если функция сегментации включена, это может быть истолковано органами по защите конфиденциальности в Европе как способ идентификации субъектов данных. Чтобы информировать пользователей, мы вставили заметные предупреждения, которые активируются, если сегментация включена хотя бы для одной аудитории.

• Аудитории, созданные с использованием персональных данных: Предупреждение GDPR появляется в сохраненных аудиториях и на страницах сводки опыта, когда аудитории создаются с использованием файлов cookie или условий JavaScript, или если часовой пояс, город, регион, идентификатор клиента или теги клиента были

• Междоменное отслеживание. Междоменные файлы cookie по умолчанию отключены для всех проектов в Convert Experiences. Включение активирует другое предупреждение:

• Впечатления о персонализации могут содержать небольшие сегменты (до 100 уникальных посетителей), и это может быть истолковано органами конфиденциальности как идентификация субъектов данных. По этой причине мы добавили предупреждение в сводку любого опыта персонализации.

Цель этих предупреждений — убедиться, что наши пользователи понимают, какие функции могут рассматриваться властями ЕС как потенциальная «идентификация» субъектов данных.

Трудно запомнить суть требований GDPR!

Используя Convert Experiences, вы работаете с инструментом, который может многое, но также акцентирует свой потенциал напоминаниями о том, что определенные действия теперь по-разному интерпретируются в странах ЕС.

Вы можете отключить предупреждения GDPR.

Функция № 3: отслеживание действий пользователя с помощью истории изменений

Над вашими тестами работает несколько человек? Вы должны следить за непредвиденными изменениями, внесенными в ваши A/B-тесты.

Журнал изменений имеет решающее значение в этом отношении. Такие инструменты, как Convert Experiences, регистрируют большинство действий, которые можно выполнить в проекте; например, создание эксперимента, изменение варианта, добавление и удаление аудиторий и многое другое. В истории изменений отображаются записи об активности пользователей для каждого из ваших проектов.

Если вам кажется, что эксперимент ведет себя странно или перестал работать правильно, вы можете устранить неполадки, просмотрев историю изменений, чтобы узнать, какие изменения были внесены, когда они были внесены и кем они были внесены.

Эта подробная история изменений создает отслеживание действий, которое обеспечивает дополнительную безопасность для отдельных лиц и групп с несколькими соавторами.

Функция № 4: двухфакторная аутентификация

Двухфакторная аутентификация (2FA) повышает безопасность инструмента тестирования, добавляя второй уровень аутентификации при входе в систему. Вместо того, чтобы полагаться только на пароль, при включенной двухфакторной аутентификации вам потребуется ввести код, к которому вы получаете доступ. с вашего мобильного устройства. Таким образом, вы можете быть спокойны, зная, что ваша учетная запись защищена, даже если ваш пароль будет скомпрометирован.

Мы также создали безопасную систему единого входа (SSO) в Convert Experiences для повышения безопасности и простоты использования.

Функция № 5: соблюдение пользовательских настроек (отказ от участия и DNT)

Ваш инструмент A/B-тестирования должен предоставлять функцию отказа , позволяющую исключить посетителей.

Каждый клиент Convert должен иметь эту форму отказа на своем сайте, что дает посетителям их сайта право возражать против этого статистического исследования.

Ваше программное обеспечение также должно распознавать функцию «Не отслеживать» (DNT) , потому что мы считаем важным иметь простой способ контролировать, как используется информация о конечном пользователе.

Convert Experiences чтит DNT как сигнал того, как вы и ваши конечные пользователи хотите, чтобы мы использовали данные.

Техническую реализацию того, как Convert будет поддерживать это поле, можно объяснить тремя возможными значениями DNT:

1. Do Not Track (Отказ от отслеживания)
2. Отслеживание (включить отслеживание)
3. Нуль - нет предпочтений

По умолчанию веб-браузеры используют нулевое значение (без предпочтения), указывая на то, что конечный пользователь не выразил желания, хочет ли он, чтобы его отслеживали, или нет.

С 2018 года Convert не загружает сценарии/эксперименты, когда в браузере установлен параметр № 1 «Не отслеживать» (отказ от отслеживания), и загружает их с двумя другими параметрами.

Особенно с последними настройками браузера (Apple Safari с ITP 2.2 и Mozilla Firefox с ETP) очевидно, что DNT, Opt-Out и другие настройки браузера, которые протестированные посетители используют при навигации по вашему сайту, следует соблюдать .

Функция № 6: Прозрачный механизм статистики

A/B-тестирование — это методика, основанная на статистических методах и анализе. Тем не менее, вам не нужно быть статистиком, чтобы понимать задействованные концепции или результаты, которые дает вам ваша любимая среда A/B-тестирования.

Но хорошо знать математические уравнения, используемые для расчета статистики и показателей, связанных с вашим тестом, и понимать, что результаты значат для вас и как они потенциально могут повлиять на ваших тестируемых посетителей.

Мы в Convert очень прозрачны в отношении алгоритмов, которые мы используем для расчета статистической достоверности и выигрышных вариантов. Вы можете найти более подробную информацию здесь.

Мы используем двусторонний Z-критерий с уровнем статистической значимости 0,05 (вероятность 95%) (то есть 0,025 для каждого хвоста, являющегося нормальным симметричным распределением) с возможностью изменения этого значения в пределах 95–99%.

Функция № 7: Этический инструмент с этическими партнерами

Просто работать с совместимым инструментом тестирования от этичного поставщика недостаточно. Мы живем во взаимосвязанном мире, и ни одна SaaS-компания не стоит особняком.

Выберите решение, которое создало экосистему сознательных партнеров.

В Convert у нас есть набор вопросов, которые мы используем для партнерства с любым новым сторонним поставщиком:

1. Где хранятся ваши данные и приложения?
2. Эти данные когда-либо перемещались из ЕЭЗ?
3. Вы когда-нибудь переносили данные между центрами обработки данных за пределами ЕС?
4. Вы всегда сообщаете мне, когда мои данные передаются?
5. У вас есть сотрудник по защите данных?
6. Какие процессы контроля данных и управления рисками у вас есть?
7. How do you manage the version release process on your platform to ensure an adequate level of data protection?
8. Who can access my data, under what circumstances and what can they see? Is this access tracked?
9. Can I audit your security and technical measures on the protection of data?
10. Do you have in place a security breach notification process?
11. Are you GDPR compliant?