Зачем бизнесу A/B-тестирование и как его проводить: практический гайд

A/B-тестирование — это способ проверить, какой из 2 вариантов более эффективен. Метод помогает принимать решения на основании точных данных и цифр. В статье разберем, как устроено A/B-тестирование, какие задачи и решает и как проводить эксперименты с высокой эффективностью.

В ходе тестирования аудиторию делят на 2 группы: одна видит исходный вариант (A), другая — измененный (B). После этого анализируют, как пользователи из каждой группы реагировали на предложение — переходили по ссылке, оформляли заказ, подписывались на рассылку. Затем сравнивают результаты — конверсии, клики, заказы. 

Пример. Допустим, страница оформления заказа имеет конверсию 4%. Продакт-менеджер предполагает, что если изменить текст кнопки «Оформить заказ» на более конкретное «Получить со скидкой», конверсия вырастет.

Для проверки гипотезы используют сервисы вроде Google Optimize. Он распределяет трафик поровну — старую и новую версии видит одинаковое количество пользователей. Через 2 недели выясняется, что у старой версии конверсия осталась на уровне 4%, а у новой — выросла до 5,8%. Исходя из результатов, команда внедряет обновление — и компания получает больше продаж при тех же затратах на рекламу.

Хотите научиться проводить эксперименты и понимать, как интерпретировать результаты? Записывайтесь на курс «A/B-тестирование с нуля» в Академии ТОП. После обучения вы сможете применять метод на практике и принимать решения, которые повышают эффективность бизнеса. За такие знания и скилы компании готовы платить до 100 тыс. рублей уже на старте. А если вы — владелец бизнеса, навык поможет экономить ресурсы и находить рабочие решения без долгих согласований и затрат на специалистов.

A/B-тестирования отличаются по масштабу и сложности — от простых сравнений до многофакторных экспериментов.

• Простой A/B-тест. Сравниваются две версии одного элемента, которые отличаются одной деталью — например, оттенком кнопки или текстом заголовка. Подходит для точечных изменений и быстрых проверок гипотез.

• Многовариантное тестирование (Multivariate testing, MVT). Проверяются сразу несколько элементов и их комбинации — например, кнопка, заголовок и блок отзывов. Метод сложнее, но показывает, как разные элементы влияют друг на друга.

• A/B/n-тестирование. Одновременно тестируется 3 и более вариантов страницы. Помогает быстрее выбрать лучший вариант без серии отдельных экспериментов.

• Сплит-URL-тестирование. Применяется при крупных изменениях — создают отдельную страницу с новым URL и делят трафик между версиями. Позволяет безопасно проверять новые дизайны и структуры.

• Тестирование в реальном времени. Проводится на живом трафике с обновлением данных «на лету». Эффективный способ для сайтов с большим потоком пользователей.

• A/B-тесты с использованием ИИ. Искусственный интеллект анализирует поведение аудитории и автоматически адаптирует варианты интерфейса, ускоряя тесты и повышая точность результатов.

Что дает применение методики A/B-тестирования:

• Повышение конверсии. С помощью тестов можно определить, какие элементы сайта или приложения (кнопки, заголовки, формы) побуждают пользователей к действию и увеличивают количество заказов или заявок.

• Улучшение юзабилити. A/B-тесты позволяют безопасно проверять изменения в интерфейсе, дизайне и навигации, не ухудшая UX. Результат — продукт становится простым и понятным.

• Повышение вовлеченности. Тесты показывают, какие форматы контента, рассылок или креативов удерживают внимание аудитории дольше и повышают интерес к бренду.

• Оптимизация бюджета. Благодаря пониманию реально работающих элементов можно эффективнее распределять рекламный бюджет и ресурсы команды, избавляться от неэффективных решений.

• Проверка гипотез и новых функций. Прежде чем внедрять новую идею, ее следует протестировать на ограниченной аудитории — для этого и подходит методика.

A/B-тестирование будет бесполезным, если:

• сайт имеет слишком маленький трафик для статистически значимых данных;

• у проекта нет чёткой гипотезы, что именно нужно проверить;

• изменения вносятся прямо во время эксперимента;

• тестируются детали, не влияющие на конверсию (восприятие бренда).

Благодаря универсальности данный метод применяют специалисты разных направлений:

• Маркетологи — используют A/B-тестирование для поиска действенных текстов объявлений, заголовков писем, баннеров и CTA. 

• Продакт-менеджеры — проверяют гипотезы о новых функциях и сценариях использования продукта. 

• Дизайнеры и UX-специалисты — тестируют влияние визуальных и интерфейсных изменений на поведение людей: например, какой дизайн карточек товаров, корзины или кнопок повышает конверсию и уменьшает отказы.

• Аналитики. Тесты отвечают за корректность экспериментов и интерпретацию данных.

• Команды роста и развития. Используют тестирование, чтобы искать проблемные зоны в клиентском пути и уменьшать количество брошенных корзин заказов.

A/B-тестирование — часть большой культуры работы с данными. Чем глубже вы понимаете аналитику, тем точнее ваши эксперименты и сильнее их эффект. Если хочется научиться «читать» цифры, строить отчёты, разбираться в метриках и видеть закономерности, приходите на курс «Аналитик данных с нуля» в Академии ТОП. 

Обучение проходит с акцентом на практику и реальные задачи бизнеса. Вы получите 10+ проектов в портфолио и помощь с трудоустройством в топовые компании-партнеры Академии — «Яндекс», 2GIS, «Сбербанк», «Газпром», 1C.

Разберем классическое тестирование по шагам:

1. Составление гипотезы. Необходимо сформулировать версию о том, какое изменение даст максимальный результат. Пример: «Если сократить форму регистрации, конверсия вырастет».

2. Определение метрик. Речь о количественных метриках — CTR, CR, CPA, LTV. По ним оценивают успех варианта и проверяют статистическую значимость.

3. Расчет выборки. Количество пользователей прямо пропорционально надежности результатов: чем их больше, тем точнее итоги. Показатель можно рассчитать в специальных сервисах.

4. Запуск тестирования. Его можно провести:

• через встроенные инструменты (Google Optimize, VK Реклама);

• в специализированных сервисах (Optimizely, AB Tasty);

• вручную — если объектов немного;

• с помощью программирования — когда нужно анализировать сложные сценарии и несколько метрик.

Тест обычно длится 10–14 дней. Важно не останавливать его досрочно  — статистика должна накопиться, чтобы результат был достоверным.

5. Анализ результатов. Сравнивают метрики и проверяют статистическую значимость. Если новый вариант эффективнее — внедряют его, если нет — формулируют новую гипотезу.

Популярные инструменты для тестирования:

• Google Optimize — бесплатный инструмент, интегрируется с Google Analytics и другими продуктами Google, подходит для тестирования элементов страниц.

• Optimizely — платформа корпоративного уровня с гибкими настройками и возможностью проверять веб-сайты, приложения и мессенджеры.

• Visual Website Optimizer (VWO) — мощный инструмент с расширенным функционалом и поддержкой интеграций, есть демоверсия.

• AB Tasty — удобный англоязычный сервис с гибкой персонализацией и интеграцией с инструментами Google.

• VK Реклама — позволяет быстро тестировать до четырёх лид-форм в рамках одной кампании.

• myTarget — инструмент для тестирования рекламных объявлений в социальных сетях.

• Много изменений за раз. Меняя сразу и кнопку, и текст, и цвет, нельзя понять, что сработало. Одно изменение — один тест.

• Чужие гипотезы. То, что принесло успех другим, не гарантирует результата у вас. Формулируйте гипотезы под свой продукт и аудиторию.

• Раннее завершение. Недостаточная выборка искажает данные. Дождитесь статистической значимости, но не затягивайте эксперимент.

• Неправильные метрики. Метрика должна отражать бизнес-результат, а не «косвенные» показатели вроде лайков. Ориентируйтесь на конверсии, CPA, LTV.

• Неравномерное распределение трафика. Если одна группа получает больше пользователей, результат смещается. Используйте сервисы, которые делят трафик автоматически.

• Влияние внешних факторов. Сезонность, распродажи и инфоповоды могут исказить статистику. Тестируйте в спокойные периоды.

Сколько длится A/B-тест?

В среднем 10–14 дней. Главное — не время, а достаточный объем данных.

Сколько пользователей нужно для теста?

Зависит от трафика и ожидаемого эффекта. Обычно тест охватывает 2–30% аудитории.

Нужно ли тестировать каждый элемент сайта?

Нет. Тестируйте то, что влияет на ключевые метрики: конверсию, вовлеченность, средний чек.

Сколько зарабатывают тестировщики?

Джуны могут рассчитывать на зарплату от 60 до 100 тыс. рублей. С появлением опыта и повышения квалифи циации доход растет.

– – 

A/B-тестирование позволяет заменить догадки фактами и шаг за шагом делать бизнес устойчивее. Эксперименты становятся частью культуры компании, где каждое решение подтверждается цифрами. Чем чаще вы тестируете, тем лучше понимаете свою аудиторию и быстрее находите рабочие приемы.