A/B тесты ломаются не в статистике, а в постановке гипотезы и отборе метрик
Частая ошибка — тестировать «красоту» интерфейса и ждать роста бизнеса. Меняйте только один значимый элемент: заголовок, оффер, форму, CTA. Если в варианте А меняется и цвет кнопки, и текст, и порядок блоков, вы не поймёте, что именно сработало.
Перед запуском проверьте:
— одна гипотеза = одна цель;
— одна главная метрика, а не пять «на всякий случай»;
— одинаковый трафик и одинаковые условия показа;
— заранее заданный критерий победы и минимальный размер выборки.
Не останавливайте тест, когда «уже видно, что победил вариант B». Ранний стоп почти всегда переоценивает эффект. И не забудьте про сегменты: общий рост может скрывать просадку на мобильных или у новых пользователей.
Хороший A/B тест отвечает не на вопрос «какой дизайн лучше», а на вопрос «какое изменение двигает метрику и для кого».
Иванов | Growth и тестирование
@ivanov_traffic_lab_3850926298
A/B тесты ломаются не в статистике, а в постановке гипотезы и отборе метрик
Этот пост опубликован в Telegram-канале Иванов | Growth и тестирование. Подписаться можно по ссылке: @ivanov_traffic_lab_3850926298.