Pricing-тесты ломают revenue, если проверять только цену, а не поведение по сегментам

Pricing-тесты ломают revenue, если проверять только цену, а не поведение по сегментам

Не тестируйте «дороже vs дешевле» в вакууме. В pricing важны не только ARPU и конверсия, но и то, как меняется mix: какой план выбирают, где проседает апселл, кто уходит из mid-tier в low-tier.

Что проверять в каждом эксперименте:
— conversion to paid по каждому сегменту трафика;
— долю выбора плана, а не только общий CR;
— выручку на когорту, а не на сессию;
— отмены и возвраты в окно после оплаты;
— влияние на LTV у новых и старых пользователей отдельно.

Главная ошибка — считать победой рост выручки на первом шаге и игнорировать cannibalization. Если новый оффер забрал покупателей из более дорогого тарифа, общий revenue может вырасти слабо, а маржа — упасть. Поэтому сравнивайте не только вариант A/B, но и структуру выбора внутри воронки.

Ещё одна ловушка — менять сразу цену, упаковку и value metric. Тогда вы не поймёте, что именно сработало: скидка, другой лимит, бесплатный trial или перенос функции в higher tier. Один эксперимент = один главный рычаг.

Если тест не отвечает на вопрос «кто стал покупать иначе и почему», это не pricing-test, а шум.