<b>7 ошибок A/B-теста, из-за которых «победитель» часто оказывается шумом</b>

<b>7 ошибок A/B-теста, из-за которых «победитель» часто оказывается шумом</b>

1) Тестируют слишком много изменений сразу. Тогда вы видите эффект, но не понимаете, что именно его создало.
2) Останавливают эксперимент при первом «плюсе». Без заранее заданного размера выборки и правила остановки это почти всегда ловушка.
3) Смотрят только на основную метрику. Если выросла конверсия в клик, но просела выручка на сессию, победа уже не выглядит победой.
4) Смешивают разные сегменты трафика: новый и возвращающийся, mobile и desktop, брендовый и холодный.

Хороший тест начинается не с идеи, а с формулировки гипотезы: что меняем, почему это должно сработать и какую метрику двигаем. Затем — минимально достаточная выборка, срок, сегменты для проверки и заранее решённое правило: когда тест считаем завершённым.

Если эффект держится только в одном маленьком сегменте, это не «универсальный лайфхак», а локальная аномалия. Сильный результат должен переживать пересчёт, срезы и проверку на вторичных метриках.

Привычка проста: перед запуском пишите протокол теста на один экран. Если там нет гипотезы, primary metric и правила остановки, эксперимент ещё не готов.