A/B тест — показываем двум группам пользователей разные варианты и измеряем какой лучше. Техническая реализация: feature flag с процентным rollout. Группа A — контроль (старое), группа B — эксперимент (новое). Ключевое: один пользователь всегда видит один вариант (sticky assignment по user ID hash). Метрики определяй заранее — conversion rate, retention, revenue. Статистическая значимость — нужен достаточный размер выборки. Длительность: минимум 1-2 недели. Инструменты: Optimizely, Google Optimize, самописное через feature flags + analytics.

Как делать A/B testing?