Дослідження мало на меті обґрунтувати підхід до планування та проведення баєсівських A/B-тестів, у рамках якого критерії інтервальної достовірності поєднуються з пороговими вимогами для практично значущого ефекту та оцінкою економічної доцільності подальшого збору даних. Методологія базувалася на методах аналітичного синтезу, структурно-логічної класифікації, логіко-алгоритмічної формалізації та ілюстративного аналізу випадків. У дослідженні було встановлено, що в баєсівських A/B-тестах "інтервальна точність" має два виміри: інформативність (вузькість та стабільність достовірного інтервалу для підтримки інженерного рішення) та каліброваність (близькість фактичного покриття до номінального рівня, який може відхилятися для малих вибірок). Дослідження продемонструвало, що невизначеність зменшується зі збільшенням n, але зі зменшенням віддачі; тому подальше звуження інтервалів вимагає непропорційно більших витрат часу та обчислювальних або експериментальних ресурсів і виправдане лише тоді, коли такі витрати є виправданими, причому необхідне n залежить від метрики та масштабу ефекту.