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.
Интересные статьи
Интересные статьи
