A/B-тест

Что такое A/B-тест

A/B-тест — это контролируемый эксперимент: одна группа пользователей видит вариант A, другая — вариант B, всё остальное одинаково. Через какое-то время вы видите, какой вариант сконвертировал лучше — и решение принимаете не «по вкусу», а по данным.

Главные элементы для A/B-теста: гипотеза («изменив X на Y, мы вырастим конверсию на N%»), метрика (что именно меряем), выборка (сколько посетителей нужно для статистической значимости), длительность (минимум 1–2 недели для учёта сезонности), сегмент (мобайл/десктоп считают отдельно).

Статистическая значимость — критична. Если в варианте A конверсия 3%, в B — 3,2%, при выборке 200 человек это не «B лучше», это шум. Для достоверного результата с уровнем 95% нужно обычно 1 000–5 000 уникальных посещений на каждый вариант, в зависимости от базовой конверсии.

Что тестируют: заголовки, кнопки, фото, видео, формы (длинные vs. короткие), цены, скидки, креативы рекламы, темы писем, отдельные элементы UX. Что не тестируют — изменения, которые меняют сразу несколько переменных: «сделали новый сайт» — это не A/B, это смена продукта.

A/B-тесты дают +20–80% к конверсии за 4–6 месяцев системной работы. Но «быстрая победа» бывает реже: в среднем 1 из 4 тестов даёт значимое улучшение, 1 из 8 — кратное. Поэтому A/B — это не «один тест поднимет всё», а процесс из десятков мелких улучшений, накопительный эффект.

Формула справедлива для большинства бизнес-моделей. В вашей нише могут быть нюансы — спросите на бесплатном аудите.

Лендинг автодилера

Эти термины обычно идут в паре с «A/B-тест» — нажмите, чтобы перейти к подробному определению.