<b>A/B pricing-тесты ломаются не из-за статистики, а из-за неверного вопроса</b>

<b>A/B pricing-тесты ломаются не из-за статистики, а из-за неверного вопроса</b>

Если вы тестируете “$9 vs $12”, но не меняете value metric, вы меряете не цену, а трение в выборе. Правильный вопрос: за что клиент готов платить — за место, лимит, результат или скорость.

Перед запуском проверьте три вещи:
— один и тот же трафик должен попадать в одинаковые сценарии онбординга;
— тестируйте не только конверсию в оплату, но и revenue per visitor, churn и expansion;
— сегментируйте по намерению: new users, power users, returning users часто реагируют на одну и ту же цену по-разному.

Главная ошибка — смешивать price test и packaging test. Если в одном варианте вы меняете и цену, и состав тарифа, и формулировку оффера, вы не знаете, что именно сработало. В pricing-тесте лучше менять один параметр: либо цену, либо границу лимита, либо value metric.

Ещё один риск — каннибализация. Рост конверсии в дешёвый план может убить ARPU и вернуть вас к тому же revenue с худшей маржой. Поэтому смотрите не на uplift в оплате, а на LTV:CAC и payback по когортам.

Если хотите устойчивый результат, начинайте не с “какую цифру поставить”, а с гипотезы: какой сегмент, какой сигнал ценности и какой потолок боли вы проверяете.