Как я перестал сливать A/B тесты
Когда я начинал разбираться в продукте, A/B тесты казались чем-то из серии: «Сейчас разберёмся, что там сложного». Идея простая: запускаешь тест, смотришь результаты, делаешь выводы.
Мой первый опыт быстро показал, что я сильно ошибался.
Первый блин комом
Я решил протестировать баннер на главной: «Если добавить цифры к офферу, CTR вырастет». Запустили тест – и… результаты такие разбросанные, что непонятно, лучше стало или хуже.
В итоге выяснилось:
- Часть пользователей видела баннеры вперемешку (спасибо настройкам платформы).
- CTR решили мерить только в одном регионе (а смысл?).
- Тест остановили рано – данных не хватило для выводов.
Результат: каша вместо теста.
Выводы после провала:
- Цели и гипотезы – это не формальность. Нужны чёткие и проверяемые формулировки.
- Данные – важнее дедлайнов. Лучше потратить неделю на сбор, чем получить пустую таблицу.
- Ручной подход – всегда чреват ошибками. Надо использовать инструменты и автоматизацию.
После таких ошибок я стал подходить к тестам намного осторожнее.
Теперь – уверенность вместо паники Чтобы разобраться до конца и научить других, мы с Димой Зиновкиным (Product Lead MPStats) создали симулятор A/B тестов: от гипотезы до отчета. Это реальная практика для тех, кто хочет учиться на чужих ошибках, а не на своих.
Если хочешь разбираться в тестах, переходи по ссылке в комментариях 👇
Симулятор покажет, как не сливать деньги, время и нервы.
Ссылка на симулятор: https://clck.ru/3ErfT3