Полтеста не считается: почему маркетологи строят дома без крыши и делают неверные выводы

Я часто замечаю, как маркетологи совершают одну и ту же ошибку. В начале карьеры я и сам так делал. Помню мы тестировали как влияет фон на сайте (фото или видео лучше работает), и я после 100 экспериментов утверждал, что видео лучше в 2 раза, хотя оно не было лучше, если смотреть на статистику так, как нужно это делать.

Речь о преждевременном завершении A/B-тестов — остановке эксперимента до набора достаточного объёма данных. Это как строить дом и бросить его без крыши, а потом пытаться понять, можно ли там жить. Это столь же нелепо, как и не доведённый до конца A/B-тест: ресурсы потрачены, а результата нет. Давайте разберёмся, почему обязательно нужно доводить эксперименты до статистической достоверности и какие убытки несёт недоделанный тест.

Представьте, вы задумали построить дом и вложили половину средств. Стены стоят, но крыши, окон и дверей нет. Вы заходите внутрь и пытаетесь оценить, комфортно ли будет жить в таком доме. Конечно, понять это невозможно — дом не достроен.

В маркетинге похожая ситуация, когда мы останавливаем тест раньше времени. Запускаем два варианта рекламы или посадочной страницы, тратим часть бюджета, видим какие-то промежуточные цифры… и вдруг решаем: «Хватит, и так всё ясно». На самом деле не ясно ничего, потому что эксперимент не завершён.

A/B-тест — это эксперимент, требующий достаточной выборки. Статистическая значимость достигается, когда собран определённый объём данных, при котором разница между вариантами с высокой вероятностью не случайна. Проще говоря, нужно дождаться достаточного числа результатов, чтобы уверенно сказать: «вариант A лучше варианта B» или «разницы нет».

Приведу пример. На проекте дизайнерских радиаторов Arte borevich.agency° тестировали два разных креатива в рекламной кампании. Гипотеза: яркий баннер (вариант B) принесёт больше конверсий, чем сдержанный дизайн (вариант A). Мы оценили, что нужно около 100 заявок на каждую версию, чтобы сделать уверенный вывод. Для нас это означало примерно 200 000 ₽ бюджета на тест.

Однако через пару дней, когда израсходовали примерно половину бюджета, результаты выглядели так: вариант A дал 50 заявок, вариант B — 63. Казалось бы, B лидирует. Было искушение остановить эксперимент, сэкономив остаток бюджета и сразу масштабировать вариант B.

Хорошо, что цифры говорили, что о результате говорить рано. Мы продолжили эксперимент до запланированных 100 заявок на вариант. К моменту полного набора данных результаты выровнялись: оба варианта дали около 100 заявок, и разница 4% оказалась в пределах статистической погрешности. Если бы остановились на середине, зря потратили бы 25 тыс. ₽ и сделали ставку на вариант, который на деле не лучше старого.

Этот кейс типичный. Незаконченный тест создаёт иллюзию знания. Промежуточные цифры могут обмануть: разница на полпути (будь то в пользу A или B) часто оказывается случайным шумом. В итоге бизнес получает неверное решение и зря потраченный бюджет.

Преждевременно свернув тест, маркетолог несёт двойные потери: прямые финансовые и упущенные возможности роста.

Первая — прямая финансовая потеря. Бюджет на эксперимент уже частично потрачен. Если вы запланировали 100 тыс. ₽, а остановились, исчерпав лишь 50 тыс., то эти 50 тыс. ушли в никуда. Выкинули полбюджета на ветер — вместе со временем команды.

Вторая потеря — упущенный рост. Не доведя гипотезу до конца, вы не узнаёте правды о ней. Возможно, смелая идея действительно могла выстрелить и дать +15% к конверсии, но её отключили слишком рано. Или наоборот — внедрили улучшение, которое на деле не лучше прежнего, и зря потратили время на масштабирование пустышки вместо поиска реальных точек роста.

Да, иногда даже незавершённый тест случайно угадывает верное решение. Но это именно везение, а не метод, и систематический рост на удаче не построить.

Некоторые специалисты могут возразить моим тезисам. Разберём два популярных возражения.

Подбирайте гипотезы под ваш бюджет. Правило: если не можете измерить, не беритесь тестировать. Лучше провести один полноценный эксперимент за 50 тыс., чем пять по 10 тыс. и ни один не довести до результата. В обоих случаях вы потратите 50 тыс., но в первом получите знания, а во втором — ничего. Кстати, в отраслях с небольшой ценой конверсии проще достичь значимости, так что странно этим не пользоваться.

Если вы точно уверены в исходе, зачем вообще тратить деньги на тест? Чаще всего это ловушка самоуверенности. Не раз видел, как любимчики команды — идеи, в которые все верили — с треском проваливались при проверке данными. Без полноценного теста легко принять желаемое за действительное. Эксперт же доверяет цифрам, а не интуиции.

Результаты в маркетинге — не плод волшебной интуиции, а следствие системного подхода. Мой путь в B2C-маркетинге убедил меня, что экспертность = дисциплина + методичность. Что это значит на практике?

В маркетинге половины дела недостаточно. Незавершённый A/B-тест — выброшенные на ветер деньги и время, поэтому если уж вложились в эксперимент, доводите его до внятного результата. Пусть даже итог будет гипотеза не подтвердилась — это ценное знание.

Относитесь к экспериментам как к строительству дома: пока дом не достроен, в нём нельзя жить. Так и маркетинговое решение нельзя принимать, пока тест не получил достаточное количество данных.

Бывало ли у вас искушение свернуть тест раньше срока? Считаете ли вы, что иногда это оправданно?

Еще больше кейсов и полезных материалов для маркетологов и руководителей бизнеса в Телеграм-канале Боревич под Градусом°.