2026/2027

Онлайн-эксперименты: методы и технологии

ID 1142175

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Кушниров Андрей Алексеевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 28

Программа дисциплины

Аннотация

Онлайн-эксперименты: методы и технологии представляет собой специализированную дисциплину, направленную на освоение современных подходов к проведению и анализу цифровых экспериментов в маркетинге. Студенты познакомятся с методологией классических A/B-тестов и квази-экспериментальных дизайнов (DID, PSM, RDD, SCM, IV), научатся проектировать исследования, управлять выборкой и минимизировать систематические ошибки. Основное внимание уделяется практической работе с аналитическими инструментами на базе Python и SQL, трекингу метрик, интерпретации результатов и формированию управленческих рекомендаций на основе полученных данных.

Цель освоения дисциплины

• В результате освоения дисциплины слушатели смогут понимать методологические принципы онлайн-экспериментов и квази-экспериментальных методов в маркетинге, проектировать корректный дизайн исследований, обосновывать выбор оптимальных методик и интерпретировать полученные результаты для принятия обоснованных бизнес-решений.

Планируемые результаты обучения

• Различать классические A/B-тесты и квази-экспериментальные методики в маркетинговых исследованиях
• Описывать преимущества и ограничения каждого подхода к оценке воздействия
• Применять методы Difference-in-Difference, Propensity Score Matching, Regression Discontinuity Design, Synthetic Control Method и инструментальных переменных для анализа эффективности маркетинговых инициатив
• Использовать аналитические инструменты на базе Python и SQL для подготовки и обработки данных экспериментов
• Формулировать и представлять интерпретацию результатов исследования для обоснования управленческих решений

Содержание учебной дисциплины

• Роль экспериментальных исследований в принятии управленческих решений
• Теоретические основы и применение показателей эффективности
• Экономические и организационные аспекты проведения A/B-тестов
• Статистические методы классического A/B-тестирования
• Влияние сетевых эффектов на результаты экспериментов
• Техники снижения дисперсии: стратификация и CUPED
• Квази‑экспериментальные методы: DID, SCM, PSM, IPW, IV, RDD и «многорукие бандиты»

Элементы контроля

• Домашнее задание 2
  Подготовиться к защите.
• Экзамен
  Тест на 100 вопросов.
• Домашнее задание 1
  Разработать и провести классический A/B-тест на демо-наборе данных.
• Проект
  Работа выполняется индивидуально и представляет собой проектное задание.

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 1st module
  0.25 * Домашнее задание 1 + 0.25 * Домашнее задание 2 + 0.2 * Проект + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Field experiments : design, analysis, and interpretation, Gerber, A. S., 2012
• Исследования в маркетинге и рекламе - Иванова В. А. - Издательский дом "Дело" РАНХиГС - 978-5-85006-183-8 - 2019 - русский - https://e.lanbook.com/book/171147 - ЛАНЬ - 171147

Рекомендуемая дополнительная литература

• Field experiments in economics : history and methodology, Favereau, J., 2025
• Herzog, M. H., Francis, G., & Clarke, A. (2019). Understanding Statistics and Experimental Design ; How to Not Lie with Statistics. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-03499-3
• Mostly harmless econometrics : an empiricist's companion, Angrist, J. D., 2009

Авторы

• Ахмедова Гюнай Интигам кызы
• Паршина Анастасия Алексеевна