Но на практике часто получается иначе: результаты неубедительны, выводы натянуты, а в команде остаётся ощущение “ну мы вроде что-то попробовали”. Ниже — пошаговый разбор, как провести A/B тест, чтобы он действительно помог принять решение.
1. Сформулируйте гипотезу
Гипотеза — не “давайте сделаем по-другому”, а чёткое предположение:
Если мы сделаем [X], то [Y] изменится, потому что [Z].
Например:
> Если мы покажем баннер с акцией при входе, то доля оплат увеличится, потому что пользователи сразу увидят выгоду.
Если не можете сформулировать “потому что” — скорее всего, гипотеза слабая или надуманная.
2. Определите метрику успеха
До запуска теста нужно зафиксировать, что именно будет считаться “победой”. Один показатель, максимум два — иначе тест невозможно будет интерпретировать.
Примеры хороших метрик:
– CR на оплату
– CTR баннера
– Retention на 7 день
Плохие метрики:
– Всё что угодно, “где цифры получше”
– Метрики, которые колеблются сами по себе (например, трафик без разбивки по каналам)
3. Настройте корректную выборку
Чтобы результат был статистически значимым, нужна достаточная выборка. Многие тесты не работают просто потому, что там 200 пользователей и разница в 2% “вроде выглядит неплохо”.
Если нет возможности покрыть нужный объём — лучше честно отказаться от теста.
4. Разделите трафик
A — это контрольная группа,
B — тестовая.
Их нужно сделать одинаковыми по аудитории, времени, устройствам и другим параметрам. Если одна группа получит больше мобильного трафика, а другая десктоп — можно выбрасывать результат.
5. Дайте тесту время
Частая ошибка — принимать решение через день. Хороший тест длится от недели до месяца, в зависимости от продукта и трафика. Лучше чуть дольше, чем сорваться на эмоциях.
6. Проанализируйте результаты
Ищем не просто “цифры выше”, а статистически значимую разницу. Есть десятки сервисов, которые это считают — от Google Optimize до калькуляторов Significance Test. Важно, если разницы нет — это тоже результат.
7. Примите решение
Не бойтесь откатить: если тест не дал улучшения, это тоже шаг вперёд. Главное — фиксировать результат и вывод, чтобы не тестировать одно и то же через полгода.
Каждый A/B тест — это маленькое исследование. Он не должен отвечать на все вопросы, но должен давать точку опоры. Делая тесты регулярно и правильно, команда накапливает опыт, а продукт — устойчивое улучшение.
