Как проводить A/B тесты

---

Как составить дизайн A/B теста, чтобы результатам можно было доверять

A/B тестирование – мощный инструмент, но только если его провести правильно. Ошибки на этапе дизайна теста приводят к недостоверным результатам и уводят бизнес в сторону. Разбираем, как спланировать эксперимент так, чтобы выводы были точными и полезными.

1. Определите цель теста

Цель – это не просто «улучшить конверсию». Нужно четко сформулировать, какой бизнес-метрики касается тест и какой гипотезу он проверяет. Примеры:

Фэшн: «Если мы увеличим размер изображений на карточке товара, то средняя стоимость заказа вырастет».

Электроника: «Если добавить видеообзоры, то увеличится конверсия в покупку».

2. Разница между гипотезой и фактом

Важно понимать, что любая идея о возможных улучшениях – это гипотеза, пока она не проверена тестами. Частая ошибка – принимать предположения за факты, что ведет к неправильным решениям.

Например, если считать, что «большие скидки увеличивают продажи», но не тестировать эту гипотезу, можно столкнуться с ситуацией, когда прибыль падает из-за снижения маржи.

3. Выберите одну переменную для тестирования

Меняйте только один элемент за раз, иначе не поймете, что именно повлияло на результат.

❌ Плохо: изменили цену, оформление карточки и текст кнопки «Купить» одновременно.

✅ Хорошо: протестировали только новый дизайн карточки товара.

4. Определяем размер выборки для эксперимента

Чтобы получить статистически значимые результаты, необходимо правильно рассчитать выборку. Пример:

• Текущая конверсия сайта: 5%.
• Ожидаемое улучшение: +10% (до 5,5%).
• Уровень доверия: 95%.
• Необходимый размер выборки: около 15 000 пользователей в каждой группе (A и B).

Если выборка будет меньше, есть риск, что результаты окажутся случайными и не дадут точных выводов.

5. Исключите внешние факторы

На результаты теста могут влиять сезонность, акции, праздники и другие факторы.

E-grocery: если тестируете новый порядок категорий в каталоге, не запускайте его перед Новым годом – спрос и так вырастет.

Мебель: тест новой скидки стоит проводить в обычный период, а не в сезон распродаж.

6. Правильно распределите трафик

Группы должны быть случайными и равными по объему. Ошибка – отправлять в тест только мобильный или только десктопный трафик.

Пример: если в электронной коммерции протестировать новый UX только на iOS, а не на Android, результаты могут быть некорректными из-за разницы в поведении пользователей.

7. Оценивайте результат правильно

Показатель «Конверсия выросла на 5%» – не всегда значит, что тест успешен. Важно смотреть:

• Чистую прибыль.
• Средний чек.
• Долгосрочные показатели (повторные заказы, возвраты).

Фэшн-кейс: Убрали кнопку «Удалить из корзины» – конверсия выросла, но вырос и процент возвратов. Итог – потери.

8. Анализ результатов теста по сегментам

Проверять результаты теста в целом – важно, но еще важнее анализировать его в разрезе различных сегментов пользователей. Общая картина может скрывать значимые различия в поведении разных групп. Например:

• Новые и возвращающиеся пользователи: Новички могут по-разному реагировать на изменения в интерфейсе, в то время как лояльные клиенты уже привыкли к старому дизайну.
• География: Пользователи из мегаполисов и небольших городов могут иметь разные паттерны поведения. В e-grocery изменения в процессе оформления заказа могут оказать разное влияние в зависимости от доступности доставки.
• Тип устройства: Десктопные и мобильные пользователи могут по-разному воспринимать редизайн страниц или новые CTA-кнопки.

Пример: тест изменения UX в карточке товара может показать общий рост конверсии на 3%. Однако, если разобрать результаты детальнее, окажется, что:

• Новые пользователи начали реже совершать покупки (конверсия -5%), так как не сразу понимают новый интерфейс.
• Постоянные клиенты стали покупать чаще (+7%), так как упростился процесс выбора.

Вывод: вместо того чтобы сразу раскатывать новый дизайн на всех, лучше провести дополнительные итерации тестов для сегментов, которые показали снижение конверсии.

9. Вопросы перед запуском эксперимента

При дизайне эксперимента ответьте на вопросы:

• Какие гипотезы вы тестируете?
• Какие изменения в продукте тестируются?
• Какие сегменты пользователей участвуют в тесте?
• Какие метрики будут определять успех теста?
• Какой размер выборки нужен для статистически значимых результатов?
• Какие действия последуют при разных исходах теста?

Вывод

A/B тест – это не просто запустить два варианта и выбрать лучший. Важно заранее продумать дизайн теста, учесть нюансы, правильно измерить результат и не делать поспешных выводов. Анализ данных в разрезе сегментов помогает глубже понять влияние изменений и адаптировать стратегию для разных групп пользователей. Следуя этим шагам, вы сможете принимать обоснованные решения, которые действительно улучшат бизнес.