A/B в pricing ломается не на цене, а на логике сегментации и метрики

Если тестируете цену без разделения по намерению, каннибализация почти гарантирована: часть пользователей с высокой готовностью платить уходит в дешёвый вариант, а вы видите “рост конверсии” вместо роста выручки. Сначала фиксируйте, кому вообще показывается эксперимент: новый трафик, часть органики, конкретный тарифный вход.

В pricing-тесте смотрят не только на conversion rate. Минимальный набор: ARPU, revenue per visitor, долю апгрейдов, отказов на чекауте и retention по когортам. Если новый тариф даёт больше стартовых оплат, но ухудшает удержание, тест может быть ложным успехом.

Самая частая ошибка — менять сразу цену, упаковку и value metric. Тогда непонятно, что именно сработало. Меняйте один параметр за раз: либо price point, либо границы tier’ов, либо единицу тарификации — seats, usage, credits, заказ, проект. И заранее задавайте guardrail: какой спад в конверсии допустим без просадки выручки.

Для коротких тестов полезно считать не “победу” по одному окну, а эффект на весь путь: first purchase, повторная покупка, апгрейд, отток. Если монетизация строится на повторе, ранний uplift может быть иллюзией. Правильный A/B в pricing — это не поиск магической цены, а проверка, где ваша value metric совпадает с ценностью для клиента.