A/B-тестирование для анализа: методология и инструменты
На сайте используются файлы cookie, оставаясь на сайте вы принимаете политику конфиденциальности
Содержание
Как убедиться, что идея работает?
Представьте, что вы работаете в онлайн-магазине, и ваш маркетинговый директор настаивает: «Нужно сделать кнопку „Купить“ зелёной — так все делают, значит, работает».
Дизайнер предлагает сделать её красной, потому что «так заметнее». Как решить спор?
Конечно, можно просто выбрать один вариант и надеяться, что он принесёт больше заказов. Но что, если ваш выбор не самый эффективный? В этом случае на помощь приходит A/B-тестирование — метод, который позволяет проверять гипотезы с предсказуемыми затратами и рисками.
Давайте разберёмся, как именно это работает.
Дизайнер предлагает сделать её красной, потому что «так заметнее». Как решить спор?
Конечно, можно просто выбрать один вариант и надеяться, что он принесёт больше заказов. Но что, если ваш выбор не самый эффективный? В этом случае на помощь приходит A/B-тестирование — метод, который позволяет проверять гипотезы с предсказуемыми затратами и рисками.
Давайте разберёмся, как именно это работает.
Что такое A/B-тестирование и почему оно важно?
A/B-тестирование (или сплит-тест) — это методика, при которой пользователи случайным образом делятся на две группы: одной показывается один вариант (A), второй — другой (B).
Затем анализируется, какой вариант показывает лучшие результаты по ключевым метрикам: кликам, конверсии, продажам и пр. (ключевые метрики устанавливаются в зависимости от цели проведения тестирования).
A/B-тестирование стало незаменимым инструментом в продуктовых компаниях. Например, в Airbnb проводят около 700 экспериментов в неделю, а Amazon — до 1200! Причина проста: малые изменения, подтверждённые данными, приводят к значительному росту метрик, а конечном счете — успеху компании.
Давайте посмотрим, как правильно провести A/B-тест.
Затем анализируется, какой вариант показывает лучшие результаты по ключевым метрикам: кликам, конверсии, продажам и пр. (ключевые метрики устанавливаются в зависимости от цели проведения тестирования).
A/B-тестирование стало незаменимым инструментом в продуктовых компаниях. Например, в Airbnb проводят около 700 экспериментов в неделю, а Amazon — до 1200! Причина проста: малые изменения, подтверждённые данными, приводят к значительному росту метрик, а конечном счете — успеху компании.
Давайте посмотрим, как правильно провести A/B-тест.
Как провести A/B-тест: шаг за шагом
1. Сформулируйте гипотезу
Первый шаг — это чётко сформулированная гипотеза. Она должна звучать так: «Если мы изменим X, то это приведёт к Y». В нашем случае: «Если кнопка „Купить“ станет зелёной, то больше людей её заметят и нажмут».
2. Определите метрики и критерии успеха
Какой показатель покажет, что изменение действительно улучшает ситуацию? Для кнопки «Купить» это может быть процент пользователей, кликнувших на неё (конверсия). Если этот показатель увеличится на 5% и более, тест можно считать успешным.
3. Разделите аудиторию
Тестируем два варианта: A (исходный дизайн) и B (новый цвет кнопки). Важно, чтобы пользователи распределялись случайным образом, а сами группы примерно одинаковыми по размеру.
4. Запустите тест и дождитесь достаточного количества данных
Частая ошибка — менять что-то на ходу. Если вы решили протестировать цвет кнопки, но параллельно изменили текст или расположение, результаты теста будут нечистыми.
5. Анализируйте результаты
Когда тест наберёт нужное количество данных, сравните конверсии двух вариантов. Если разница статистически значима (обычно 95% и выше), внедряйте победивший вариант!
Что такое статистическая значимость? Представьте, что вы решили проверить, помогает ли новый дизайн кнопки увеличить число заказов. Если после 10 кликов в одной группе 3 заказа, а в другой 5, можно ли сказать, что новый дизайн работает лучше? Нет, потому что выборка слишком маленькая, и разница может быть случайной.
Но если протестировать кнопку на 10 000 пользователей и увидеть, что в первой группе 300 заказов, а во второй 500 — разница становится очевидной. Статистическая значимость показывает, что успех одного варианта не случайность, а закономерность.
Первый шаг — это чётко сформулированная гипотеза. Она должна звучать так: «Если мы изменим X, то это приведёт к Y». В нашем случае: «Если кнопка „Купить“ станет зелёной, то больше людей её заметят и нажмут».
2. Определите метрики и критерии успеха
Какой показатель покажет, что изменение действительно улучшает ситуацию? Для кнопки «Купить» это может быть процент пользователей, кликнувших на неё (конверсия). Если этот показатель увеличится на 5% и более, тест можно считать успешным.
3. Разделите аудиторию
Тестируем два варианта: A (исходный дизайн) и B (новый цвет кнопки). Важно, чтобы пользователи распределялись случайным образом, а сами группы примерно одинаковыми по размеру.
4. Запустите тест и дождитесь достаточного количества данных
Частая ошибка — менять что-то на ходу. Если вы решили протестировать цвет кнопки, но параллельно изменили текст или расположение, результаты теста будут нечистыми.
5. Анализируйте результаты
Когда тест наберёт нужное количество данных, сравните конверсии двух вариантов. Если разница статистически значима (обычно 95% и выше), внедряйте победивший вариант!
Что такое статистическая значимость? Представьте, что вы решили проверить, помогает ли новый дизайн кнопки увеличить число заказов. Если после 10 кликов в одной группе 3 заказа, а в другой 5, можно ли сказать, что новый дизайн работает лучше? Нет, потому что выборка слишком маленькая, и разница может быть случайной.
Но если протестировать кнопку на 10 000 пользователей и увидеть, что в первой группе 300 заказов, а во второй 500 — разница становится очевидной. Статистическая значимость показывает, что успех одного варианта не случайность, а закономерность.
Не будем углубляться в формулы, но если вам интересна математика тестирования – приходите на наш курс Аналитик PRO, где мы учим не только работать с данными, но и правильно их интерпретировать!
Ошибки, которые мешают показательным результатам
- Остановка теста раньше времени, то есть до появления статистически значимого результата (обычно 95% доверия и выше). Без этого есть риск внедрить изменение, которое на самом деле не даёт реального улучшения — просто данные ещё «скачут» из-за недостаточного объёма выборки.
- Одновременное тестирование нескольких изменений. Если вы меняете цвет кнопки, текст и расположение одновременно, тест не покажет, что именно сработало.
- Выбор нерелевантной метрики. Например, если вы измеряете клики, но при этом продажи не растут, возможно, тест не отражает реальное влияние на бизнес.
Компания X решила протестировать изменение заголовка на главной странице. Они выбрали два варианта, но не учли один важный момент: трафик на сайте сильно различался в зависимости от времени суток. Оказалось, что аудитория варианта A заходила в основном утром (когда трафик был выше), а аудитория варианта B — вечером (когда посещаемость снижалась). В результате вариант A показал лучшую конверсию, но не потому, что заголовок был эффективнее, а просто из-за разницы в трафике.
Это типичная ошибка: если тест не учтёт все внешние факторы, его результаты могут быть недостоверными. Чтобы избежать такой ситуации, стоит проводить тестирование в равных условиях и анализировать не только конверсии, но и дополнительные параметры, например, распределение аудитории по времени суток.
По мнению Марии Черепановой, ведущего аналитика в компании Sumsub (UK) и эксперта программ Changellenge >> Education, «чтобы избежать такой ситуации, компании Х стоило:
- Провести предварительное исследование поведенческих паттернов и проводить тестирование в равных условиях, например, разбивая аудиторию по времени суток равномерно;
- Анализировать не только конверсию, но и дополнительные параметры, например, распределение пользователей по времени, типу устройства и источнику трафика;
- Следить, чтобы выборка была достаточно большой, чтобы случайные факторы не исказили результаты.
Реальные примеры A/B-тестирования
1. Google и «41 оттенок синего»
Однажды Google решил выбрать идеальный цвет ссылок в результатах поиска. Вместо того чтобы полагаться на мнение дизайнеров, они провели многовариантное тестирование (multivariate testing, MVT) на базе A/B-тестов, проверив 41 оттенок синего. В отличие от классического A/B-теста, который сравнивает две или несколько отдельных версий одной переменной (например, синий vs. зелёный), многовариантное тестирование позволяет анализировать сразу множество вариаций и их влияние на результат. В итоге выбранный оттенок синего принёс компании дополнительные $ 200 млн в год.
2. Bing: изменение одного слова = $ 100 млн прибыли
Microsoft провела тест на поисковой платформе Bing, изменив всего одно слово в тексте рекламы (это было выражение «sponsored by» (ранее ads)). Это привело к увеличению дохода на 12%, что в пересчёте на год составило около $ 100 млн!
Однажды Google решил выбрать идеальный цвет ссылок в результатах поиска. Вместо того чтобы полагаться на мнение дизайнеров, они провели многовариантное тестирование (multivariate testing, MVT) на базе A/B-тестов, проверив 41 оттенок синего. В отличие от классического A/B-теста, который сравнивает две или несколько отдельных версий одной переменной (например, синий vs. зелёный), многовариантное тестирование позволяет анализировать сразу множество вариаций и их влияние на результат. В итоге выбранный оттенок синего принёс компании дополнительные $ 200 млн в год.
2. Bing: изменение одного слова = $ 100 млн прибыли
Microsoft провела тест на поисковой платформе Bing, изменив всего одно слово в тексте рекламы (это было выражение «sponsored by» (ранее ads)). Это привело к увеличению дохода на 12%, что в пересчёте на год составило около $ 100 млн!
Какие инструменты можно использовать в 2025 году?
На российском рынке в 2025 году доступны следующие сервисы для A/B-тестирования:
Если же речь идет о продуктовой и бизнес-аналитике, разработке, полезны дополнительные инструменты:
Фреймворки для A/B-тестирования
Чтобы проводить тесты эффективно, многие компании используют фреймворки. Вот несколько популярных подходов:
Мария Черепанова, ведущий аналитик в компании Sumsub (UK) и эксперт программ Changellenge >> Education, подробнее рассказывает о каждом из инструментов:
AAARRR — фреймворк для анализа метрик, который помогает командам определить, какие показатели важны для роста продукта.
HEART — фреймворк для тестирования пользовательского опыта, который фокусируется на пяти ключевых метриках:
MICE — фреймворк для анализа гипотез, который помогает понять, как внедрять изменения, взвешивая следующие аспекты:
- Яндекс Метрика — Эксперименты — удобный и бесплатный инструмент, встроенный в Яндекс Метрику.
- UX Rocket — российская платформа для тестирования изменений в интерфейсах.
- Roistat — система аналитики, включающая A/B-тестирование.
- Callibri и Calltouch — сервисы, помогающие тестировать разные варианты рекламных объявлений и посадочных страниц.
Если же речь идет о продуктовой и бизнес-аналитике, разработке, полезны дополнительные инструменты:
- ABly — платформа для разработчиков и продуктовых менеджеров, помогающая тестировать изменения в продуктах.
- Eppo — мощный инструмент для A/B-тестирования, включающий аналитику поведения пользователей, маркетинговые и продуктовые эксперименты.
Фреймворки для A/B-тестирования
Чтобы проводить тесты эффективно, многие компании используют фреймворки. Вот несколько популярных подходов:
- AAARRR — помогает определить, какие метрики важны для роста продукта.
- HEART — используется для тестирования пользовательского опыта (Happiness, Engagement, Adoption, Retention, Task Success).
- MICE — подход, учитывающий масштаб, влияние, уверенность и простоту внедрения гипотез.
Мария Черепанова, ведущий аналитик в компании Sumsub (UK) и эксперт программ Changellenge >> Education, подробнее рассказывает о каждом из инструментов:
AAARRR — фреймворк для анализа метрик, который помогает командам определить, какие показатели важны для роста продукта.
- Acquisition (Привлечение) — как пользователи находят ваш продукт?
- Activation (Активация) — первый положительный опыт пользователя.
- Retention (Удержание) — как удержать пользователей на долгий срок?
- Revenue (Доход) — как заработать на пользователях?
- Referral (Рекомендации) — как мотивировать пользователей рекомендовать продукт?
- Retention (Повторное использование) — сколько времени пользователи остаются с вами?
HEART — фреймворк для тестирования пользовательского опыта, который фокусируется на пяти ключевых метриках:
- Happiness (Счастье) — удовлетворенность пользователя
- Engagement (Вовлеченность) — частота и глубина взаимодействия
- Adoption (Принятие) — насколько новый продукт или фича приняты пользователями
- Retention (Удержание) — удержание пользователей спустя некоторое время
- Task Success (Успешность выполнения задач) — насколько пользователи могут успешно выполнять задачи в продукте
MICE — фреймворк для анализа гипотез, который помогает понять, как внедрять изменения, взвешивая следующие аспекты:
- Magnitude (Масштаб) — насколько изменение повлияет на результаты?
- Importance (Важность) — насколько изменение критично для бизнеса?
- Confidence (Уверенность) — насколько уверены в том, что гипотеза сработает?
- Ease (Легкость) — насколько легко внедрить изменение?
Чек-лист: как правильно выбрать аудиторию для теста
Шаг 0. Провести предварительный анализ аудитории – убедиться, что аудитория действительно случайная, а не уже разделенная по скрытым признакам. Например, в одной компании тест провалился, потому что аудитория не была случайной: пользователи с высокой активностью попали в одну группу, а менее активные – в другую. В результате разница в метриках объяснялась не тестируемым изменением, а разным поведением пользователей.
Шаг 1. Аудитория должна быть случайно распределена между вариантами A и B, чтобы избежать системных искажений.
Шаг 2. Выборка должна быть достаточно большой для достижения статистической значимости. Чем меньше выборка, тем выше вероятность случайных колебаний в данных.
Шаг 3. Группы пользователей не должны пересекаться, чтобы избежать «утечки» влияния одного варианта на другую группу.
Шаг 4. Все внешние факторы (время суток, сезонность и др.) должны быть учтены и компенсированы, чтобы изменения в данных зависели только от тестируемого варианта.
Шаг 5. Данные должны собираться одинаково для обоих вариантов, иначе различия могут быть вызваны не тестируемым изменением, а техническими факторами.
Шаг 0. Провести предварительный анализ аудитории – убедиться, что аудитория действительно случайная, а не уже разделенная по скрытым признакам. Например, в одной компании тест провалился, потому что аудитория не была случайной: пользователи с высокой активностью попали в одну группу, а менее активные – в другую. В результате разница в метриках объяснялась не тестируемым изменением, а разным поведением пользователей.
Шаг 1. Аудитория должна быть случайно распределена между вариантами A и B, чтобы избежать системных искажений.
Шаг 2. Выборка должна быть достаточно большой для достижения статистической значимости. Чем меньше выборка, тем выше вероятность случайных колебаний в данных.
Шаг 3. Группы пользователей не должны пересекаться, чтобы избежать «утечки» влияния одного варианта на другую группу.
Шаг 4. Все внешние факторы (время суток, сезонность и др.) должны быть учтены и компенсированы, чтобы изменения в данных зависели только от тестируемого варианта.
Шаг 5. Данные должны собираться одинаково для обоих вариантов, иначе различия могут быть вызваны не тестируемым изменением, а техническими факторами.
Итоги: A/B-тестирование как ключ к росту
Вернёмся к нашему примеру с кнопкой «Купить». Результаты теста показали, что зелёная кнопка увеличила конверсию на 7% — и это статистически значимый результат. Это означает, что её стоит внедрить для всех пользователей. Если бы мы просто выбрали цвет наугад, могли бы упустить шанс на рост продаж.
A/B-тестирование — это мощный инструмент, который позволяет принимать решения на основе данных, а не догадок. Даже небольшие изменения, подтверждённые тестами, могут привести к значительному росту бизнеса.
Главное — соблюдать методологию и не допускать типичных ошибок.
Так что в следующий раз, когда кто-то предложит изменить что-то «на глаз», проведите тест. Цифры скажут правду!
A/B-тестирование — это мощный инструмент, который позволяет принимать решения на основе данных, а не догадок. Даже небольшие изменения, подтверждённые тестами, могут привести к значительному росту бизнеса.
Главное — соблюдать методологию и не допускать типичных ошибок.
Так что в следующий раз, когда кто-то предложит изменить что-то «на глаз», проведите тест. Цифры скажут правду!
Статью подготовила:
Завадская Юлия
Changellenge >> Education
Методист