Trisigma покажет на CNews Петербург кейс внедрения российской A/B-платформы

15 октября 2026 года на конференции «CNews Петербург: Передовые технологии и кейсы России» выступит Мария Сапельникова, бизнес-партнёр компании Trisigma. Она расскажет об опыте внедрения российской платформы для A/B-тестирования. Анонс, опубликованный CNews 13 октября, короткий: названий заказчиков, сроков проекта и измеримого эффекта в нём нет. Эти данные придётся искать в самом докладе.

Что известно на сегодня

Из анонса следует немного, но фактура проверяемая:

• Дата: 15 октября 2026 года.
• Площадка: конференция «CNews Петербург: Передовые технологии и кейсы России».
• Спикер: Мария Сапельникова, бизнес-партнёр Trisigma.
• Тема: внедрение российской платформы для A/B-тестирования.
• Формат: кейс из практики, а не продуктовая презентация с дорожной картой. Так заявлено в названии доклада.

Почему рынку важна отечественная экспериментальная платформа

A/B-тестирование давно стало рабочим инструментом продуктовых команд в e-commerce, банках, телекоме и медиа. Любое изменение в интерфейсе, ценообразовании или рекомендательной логике проверяют на части аудитории и сравнивают с контролем.

С 2023 года у российского рынка добавилась причина смотреть на локальные решения. Google закрыла сервис Optimize 30 сентября 2023 года, а зарубежные SaaS-платформы для экспериментов остаются под вопросом из-за санкционных рисков, расчётов и хранения пользовательских данных. Отсюда спрос на платформы, которые можно развернуть в своём контуре и интегрировать с внутренними хранилищами.

Отдельная история связана с ИИ. Команды, которые выкатывают рекомендательные модели, ранжирование и LLM-ассистентов, всё чаще проверяют их именно экспериментами: офлайн-метрики плохо предсказывают поведение живых пользователей. Платформа для A/B-тестов становится частью MLOps-инфраструктуры. Насколько Trisigma связана с этим сценарием, из анонса неясно.

На что смотреть в кейсе

Если доклад будет предметным, из него можно вытащить несколько вещей, которые обычно определяют успех внедрения.

Первая — интеграция. Сколько времени ушло на подключение к существующим источникам событий, хранилищу данных и системе аналитики, и пришлось ли переписывать логирование.

Вторая — статистика. Какие методы используются: классический t-тест, последовательное тестирование, CUPED и подобные приёмы снижения дисперсии, контроль множественных сравнений. От этого зависит, как быстро команда получает надёжный результат и сколько ложных побед попадёт в релиз.

Третья — организация. Кто владеет платформой: продуктовая аналитика, платформенная команда или бизнес-подразделения. Как поставлен процесс согласования гипотез и разбора неудачных экспериментов.

Четвёртая — цена перехода. Что стало с историческими данными и как сравнивались результаты на старом и новом инструменте.

Как использовать анонс на практике

Тем, кто выбирает или меняет платформу экспериментов, имеет смысл прийти на доклад с готовым списком вопросов:

• какой объём трафика и сколько параллельных тестов платформа выдерживала в проде;
• где хранятся данные и можно ли развернуть решение в закрытом контуре;
• как реализованы метрики: готовый каталог или собственные расчёты на стороне заказчика;
• сколько заняло внедрение от пилота до регулярного использования;
• какой эффект получил заказчик, и измерялся ли он самими экспериментами.

Если на последние два вопроса докладчик ответит цифрами, кейс будет полезен. Если нет, это по-прежнему рассказ об установке инструмента, а не о том, что он дал бизнесу.