A/B-тест как часть RevOps: почему изолированный эксперимент теряет смысл
Мы привыкли считать A/B-тест золотым стандартом доказательности: поставили гипотезу, разделили трафик, замерили метрику — получили ответ. Но в эпоху, когда last-click атрибуция окончательно уступает место privacy-first подходам (server-side, MMM, incrementality), изолированные эксперименты начинают системно врать. Причина не в статистике — в архитектуре принятия решений.
Когда классический A/B-тест проводится в одном канале (скажем, меняется текст email-рассылки), а оценка успеха идёт по конверсии в ближайшую покупку, мы игнорируем три вещи: перетоки между каналами, долгосрочный LTV (пожизненную ценность) и влияние на отток. В B2B-среде, где классические MQL/SQL уже заменяются RevOps (операциями по выручке — общей ответственностью маркетинга, продаж и работы с клиентами), изолированный тест без сквозной модели просто опасен.
В нашей практике был случай: компания из сегмента SaaS провела A/B-тест новой последовательности онбординга. Контрольная группа — стандартный вводный цикл, экспериментальная — сокращённый путь до первого
— @ExperimentationRoom
Эксперименты и A/B-тесты
@ExperimentationRoom
A/B-тест как часть RevOps: почему изолированный эксперимент теряет смысл
Этот пост опубликован в Telegram-канале Эксперименты и A/B-тесты. Подписаться можно по ссылке: @ExperimentationRoom.