Автор статьи: Кристина Курдюмова
Ментор продактов, Product Manager
В современном цифровом мире принятие обоснованных решений на основе данных является ключом к успеху. A/B‑тестирование — это метод, позволяющий сравнивать две версии элемента (например, веб‑страницы или приложения) и определять, какая из них более эффективна. Этот подход помогает компаниям оптимизировать пользовательский опыт, что способствует росту ключевых метрик.
Почему я об этом могу говорить? Меня зовут Крис Курдюмова — я старший менеджер по продукту в Яндексе, ex‑ Авито, Bank [NDA], МТС. Веду Telegram-канал о продуктах, росте бизнеса и о том, как быстро расти стартапам. Вопросы по статье — задавайте туда, отвечу быстро.
Что такое A/B‑тестирование?
A/B‑тестирование, также известное как сплит‑тестирование, — это метод исследования, при котором две версии элемента (A и B) показываются разным сегментам аудитории одновременно.
Цель — определить, какая версия приводит к лучшим результатам по заданным метрикам. Например, это может быть сравнение двух вариантов заголовка на веб‑странице, чтобы выяснить, какой из них привлекает больше кликов.
Зачем проводить A/B‑тестирование?
Оценка влияния изменений на метрики — позволяет проверить, как новые решения влияют на ключевые показатели: улучшают их, остаются без изменений или снижают.
Контролируемое внедрение — помогает избежать рисков, тестируя гипотезы на ограниченной аудитории перед масштабным запуском.
Данные вместо догадок — обеспечивает принятие решений на основе реальных результатов, а не предположений.
Почему нельзя сравнить данные в разных месяцах без проведения А/В?
Отвечу на самый популярный вопрос моих учеников‑продактов на менторстве из моего канала: «А почему нельзя сравнить данные в разных месяцах?»
Сравнивать месяц без изменений в продукте с месяцем, в котором внесены изменения, некорректно, так как на метрики влияют не только изменения в продукте, но и внешние факторы.
Например, если вы сравниваете показатели за ноябрь и декабрь, рост или падение метрик может быть связан не с вашим изменением, а с праздничным сезоном, изменением спроса, маркетинговыми активностями или даже экономическими событиями.
A/B‑тестирование позволяет исключить влияние этих факторов, тестируя изменения на одинаковых аудиториях в одно и то же время и достоверно измеряя их влияние на поведение пользователей.
Пошаговое руководство по проведению A/B‑тестирования на примере оптимизации регистрации
Допустим, ваша ключевая метрика — доля пользователей, завершивших регистрацию. Вы проанализировали путь пользователя и заметили, что значительная часть пользователей отваливается на этапе регистрации. Вы решили упростить процесс, сократив количество обязательных полей, чтобы снизить барьер входа и увеличить долю завершенных регистраций. Далее — будем идти пошагово, чтобы не упустить ничего важного.
1. Определение цели и метрик
Целевая (ключевая) метрика — метрика, на которую вы намерены позитивно повлиять.
Целевая метрика должна быть:
простая, интерпретируемая,
стабильная.
На нашем примере, ключевая метрика — доля пользователей, завершивших регистрацию.
Вы проанализировали пользовательский путь и заметили, что значительная часть пользователей отваливается на этапе регистрации. Это значит, что чем больше людей успешно пройдет регистрацию, тем больше пользователей начнет пользоваться продуктом.
Прокси метрика — это косвенная мера целевой метрики, с которой она сильно коррелирует.
Прокси метрика должна:
коррелировать с целевой.
быть чувствительной (то есть способна реагировать на изменения в продукте).
В нашем случае это будет:
конверсия в успешную регистрацию
конверсия в старт регистрации
Контр-метрики — те метрики, которые вы можете подвергнуть падению в вашем А/В тесте.
Чтобы подобрать контр‑метрики, можно задать себе вопросы:
Что я могу упустить из вида, если буду смотреть только на целевые метрики?
С какими рисками мы можем столкнуться при оптимизации целевых метрик?
В нашем случае это будет:
доля обращений в поддержку по вопросам входа и паролей;
перформанс‑метрики, связанные со стабильностью сервиса или страницы.
2. Формулировка гипотезы
Вы предполагаете, что сокращение количества обязательных полей в регистрации уменьшит барьер входа и увеличит долю зарегистрированных пользователей.
📌 Гипотеза: «Упрощение формы регистрации до двух ключевых полей увеличит долю завершенных регистраций на 15%».
В предыдущей статье про А/В детально рассказывала, как формулировать верно гипотезу, и какие они могут быть.
3. Создание вариаций
Вы провели анализ регистрационного процесса и обнаружили, что пользователи заполняют имя, телефон, страну и пароль, но массово отваливаются на поле email — они не вводят его и не завершают регистрацию.
Исходя из этого вы решили протестировать укороченный вариант регистрации, оставив только два ключевых поля: телефон и пароль, так как:
Телефон можно использовать как идентификатор вместо email.
Пароль необходим для входа в систему.
Страну можно запрашивать позже, в процессе онбординга.
📌 Версии теста:
Версия A (контрольная): Оригинальная регистрационная форма с 4 полями (имя, телефон, страна, пароль,email
Версия B (тестовая): Упрощенная форма с 2 полями (телефон, пароль)
Определяем сегмент А/В теста
Определение сегмента для А/В теста — это важный шаг, который может влиять на точность и репрезентативность результатов тестирования. Поэтому важно тщательно подходить к этому процессу.
Размер выборки для А/В тестирования можно рассчитать с помощью специальных калькуляторов, например
Некоторые из них:
В этих калькуляторах вы можете ввести значения уровня значимости, мощности теста, ожидаемого эффекта и стандартного отклонения, чтобы получить размер выборки для А/В тестирования.
5. Запуск эксперимента
Несколько советов перед запуском:
За несколько дней необходимо уведомить customer support об эксперименте для того, чтобы они могли помочь пользователям, которые обращаются в поддержку.
Рекомендую:
уведомить заранее (минимум 1 неделя).
предоставить UX/UI наглядные иллюстрации типа «ДО/ПОСЛЕ».
подготовить вопросы, которые могут возникнуть у пользователей и сразу предоставить ответ тех поддержке.
Чтобы понять, будут ли баги при полной раскатке на всех пользователей, раскатывайте изменения плавно на трафик. Сначала запустите изменения на 5% трафика => 10% трафика => 50% => 100%.
Поместите себя в группу.
Продакт должен быть в курсе всего, что он делает. В некоторых компаниях продакт подключается на этапе тестирования, чтобы заранее понять, как новый функционал будет на продакшене выглядеть.
После запуска — тестируйте самостоятельно, попробуйте выполнить разные кейсы с новым функционалом, это поможет вам в интерпретации результатов.
Анализ результатов
Анализ результатов A/B‑теста включает несколько этапов:
Проверка статистической значимости: необходимо убедиться, что различия между контрольной и тестовой группами не являются случайными. Для этого используются статистические тесты, такие как t‑тест или z‑тест. Если различия статистически значимы, то можно считать, что изменения, внесенные в тестовую группу, действительно влияют на показатели.
Анализ ключевых метрик: необходимо определить, какие метрики были затронуты изменениями в тестовой группе. Если изменения положительно повлияли на ключевые метрики (например, увеличили конверсию), то можно считать, что изменения успешны.
Анализ поведения пользователей: необходимо изучить, как пользователи взаимодействуют с продуктом после внесенных изменений. Если пользователи начали чаще использовать новые функции или продукт стал более удобным в использовании, то можно считать, что изменения были успешны.
Анализ побочных эффектов: необходимо изучить, как изменения повлияли на другие аспекты продукта или бизнеса. Например, изменения могут повлиять на время загрузки страницы или количество обращений в службу поддержки. Если изменения не вызвали негативных побочных эффектов, то можно считать, что они успешны.
Принятие решения
На основе результатов анализа необходимо принять решение о том, следует ли внедрять изменения в продукт или нет. Если изменения были успешны и не вызвали негативных побочных эффектов, то их можно внедрить. Если изменения не были успешны, то можно провести новый A/B‑тест, чтобы определить, какие изменения могут быть более эффективными.
Важно помнить, что результаты A/B‑теста могут быть различными в зависимости от выбора метрик, контрольной и тестовой групп, продолжительности тестирования и других факторов. Поэтому необходимо проводить A/B‑тестирование с учетом всех этих факторов и применять наиболее подходящие методы анализа результатов.
И еще немного про А/В
Примеры успешного A/B‑тестирования
Airbnb: Компания протестировала различные версии страниц с объявлениями и обнаружила, что использование профессиональных фотографий увеличивает количество бронирований.
Booking.com: Путем тестирования различных формулировок кнопок бронирования компания смогла повысить конверсию на своих страницах.
A/B‑тестирование для малого бизнеса
Даже если у вас нет собственной платформы для A/B‑тестирования, существуют доступные инструменты, которые помогут провести эксперименты. Например, сервисы, такие как Leadpages и Freshmarketer, предлагают возможности для создания и тестирования различных версий страниц без необходимости в глубоких технических знаниях.
Если вы ограничены в ресурсах, начните с небольших изменений, таких как тестирование разных заголовков или изображений. Важно помнить, что даже небольшие улучшения могут привести к значительному росту конверсии.
Роль аналитика в A/B‑тестировании
Наличие аналитика не является обязательным, но может значительно повысить эффективность тестирования. Аналитик поможет правильно интерпретировать результаты, определить статистическую значимость и избежать распространенных ошибок. В случаях, когда тесты сложны или результаты неоднозначны, помощь специалиста будет особенно полезна.
A/B‑тестирование — мощный инструмент для улучшения пользовательского опыта и повышения эффективности вашего продукта или услуги. Следуя пошаговому руководству и используя современные инструменты, вы сможете принимать обоснованные решения, основанные на данных, и достигать поставленных целей.
Помните, что постоянное тестирование и оптимизация — ключ к успеху.
В заключение рекомендую обратить внимание на открытые уроки в Otus, которые будут особенно полезны будущим продактам:
