A/B Test Analysis: Mobile Game Onboarding Optimization

📊 Описание проекта

Анализ A/B-теста для мобильной игры Cookie Cats. Цель: проверить, улучшает ли новый onboarding (gate_40) retention пользователей по сравнению со старым (gate_30).

🎯 Ключевые метрики

• Day 1 Retention: % пользователей, вернувшихся на следующий день
• Day 7 Retention: % пользователей, вернувшихся через неделю

🔍 Методология

• Статистический тест: Z-test для пропорций
• Sample size: ~45,000 пользователей на группу
• Уровень значимости: α = 0.05
• Effect Size: Cohen's h

📈 Результаты

• Day 1 Retention: Разница -0.59 pp (НЕ статистически значима, p=0.074)
• Day 7 Retention: Разница -0.82 pp (статистически значима, p<0.05)
• Вывод: Новый onboarding НЕ улучшил retention. Рекомендуется НЕ внедрять.

🛠️ Технологии

Python, pandas, scipy, statsmodels, matplotlib, seaborn, Google Colab

📂 Файлы

• Mobile_Game_case.ipynb — полный анализ
• cookie_cats.csv — датасет (не включён, доступен на Kaggle)

👤 Автор

Анна Никитина | LinkedIn | Telegram