Что делать, если A/B-тест «провалился»: скрутиться в позе эмбриона, уволиться из продактов и уйти в монахи?

Сегодня разберемся, почему A/B-тест, который "не сработал", может быть самым ценным экспериментом. Эта статья - не просто инструкция, а мотивационный пинок для всех, кто хочет качнуть продакт-майндсет и научиться вытаскивать инсайты даже из неудачных запусков.

Итак, в 1920-х. Британский статистик и генетик Рональд Фишер, работая на аграрной исследовательской станции, однажды налил своей коллеге, доктору Мюриэль Бристол, чай. Та отказалась пить потому что, по её словам, сначала было налито молоко, а чай - потом. А она пьёт только в обратном порядке.

Фишер, как настоящий учёный, не стал спорить, а решил проверить гипотезу. Был организован эксперимент: 8 чашек чая, в 4 из которых сначала налили молоко, в 4 - чай. Чашки были выданы в случайном порядке, и Бристол должна была угадать, где что было налито первым. С этого началось одно из первых контролируемых сравнительных испытаний с применением статистики.

Начнем с очевидного, когда A/B-тесты действительно уместены. Иногда запуск теста - это просто красивая видимость научного подхода, которая ведёт к потере времени, денег и искажённым выводам. Вот 5 ситуаций, когда запуск A/B лучше отложить или вовсе отказаться от него.

Если ваш продукт или сегмент только растёт, и у вас пока мало пользователей, A/B-тест может не дать никакой статистической значимости. И не потому, что эффект нулевой, а потому что данных просто не хватает, чтобы его обнаружить.

Что делать вместо: Используйте качественные исследования, глубинные интервью и наблюдения. На старте они дадут больше полезных инсайтов, чем тест, которому не хватит “топлива”.

В B2B-сегменте пользователь и покупатель - не всегда одно лицо. A/B-тест может показать, что пользователь предпочёл вариант B, но решение о покупке всё равно принимает менеджер, которому важны совсем другие факторы.

Что делать вместо: Фокусируйтесь на кастдевах и journey mapping для обеих аудиторий - пользователя и лица, принимающего решение. Понять мотивации каждой стороны гораздо важнее, чем сравнивать два баннера.

Если в компании отсутствует единый процесс постановки, запуска и анализа A/B-тестов, неизбежно начинается хаос. Команды дублируют гипотезы, вмешиваются в одни и те же сегменты, забывают учитывать пересечения по аудиториям. В итоге всё красиво, но бесполезно. Если параллельно с вами другая команда будет проводить изменения в том же интерфейсе/фиче, они неизбежно будут влиять друг на друга и очистить результаты тестов будет почти невозможно.

Что делать вместо: Постройте прозрачную систему ведения экспериментов: доска в Notion, централизованная база гипотез, единые принципы и регулярные синки. Даже простая табличка с логами уже может спасти от экспериментального анархизма.

Если на запуск и реализацию гипотезы уходит неделя дизайнеров, две недели разработчиков и месяц аналитиков, а потенциальный эффект в деньгах близок к нулю, останавливаемся. Любой тест должен быть экономически обоснован.

Что делать вместо: Оцените ICE-приоритет до старта: Impact, Confidence, Effort. Иногда проще и дешевле принять решение по исследованию, чем по дорогому эксперименту.

Если ваш фреймворк не умеет корректно сплитовать аудиторию, а пользователи могут попасть сразу в две группы, то никакой анализ вам не поможет. Это особенно критично в продуктах, где сессия может длиться часами или быть мульти-девайсной.

Что делать вместо: Проведите юзабилити-тесты, соберите данные с внутренних логов и API, включите качественный фидбэк. Лучше один понятный CustDev, чем тысяча некорректных метрик.

A/B - не серебряная пуля. Это мощный инструмент, но он требует правильных условий: объёма, культуры, системы и смысла. Не стесняйтесь ставить на паузу эксперименты, если контекст к ним не готов. Лучше отложить, чем сделать видимость «даты-дривен подхода» и принять ошибочное решение.

Почему "неудачный" тест - не провал

A/B-тесты давно стали стандартом в арсенале продуктовой команды. Но за простотой механики скрывается множество нюансов. Ошибки на любом этапе - от гипотезы до анализа, могут привести к искаженному результату, потере денег и неверным продуктовым решениям. Вот 10 распространённых ошибок и советы, как их обойти:

Что происходит: Тест запускается на интуиции: «вроде бы это должно сработать». Но без чётко поставленного вопроса невозможно понять, действительно ли изменение влияет на целевую метрику.

Что делать: Перед стартом зафиксируйте гипотезу в формате если…, то…, потому что….

Например: «Если мы покажем пользователю стоимость доставки заранее, то увеличим конверсию в заказ, потому что уберем элемент неожиданности».

Что происходит: Хочется сэкономить время и в одном тесте меняются и заголовок, и кнопка, и баннер. В результате нельзя понять, что из изменений реально сработало.

Что делать: Один тест = одна гипотеза. Если хотите проверить несколько вариантов, то используйте многовариантное тестирование (multivariate), но не A/B.

Что происходит: В фокусе только основная метрика (например, конверсия), но при этом забывают отслеживать побочные эффекты - снижение Retention, рост отказов и т.д.

Что делать: Сформируйте список метрик здоровья до запуска. Если какая-либо метрика критично ухудшается, то тест стоит приостановить.

Что происходит: Контрольная и тестовая группы формируются с ошибками, пользователи видят оба варианта, или один из вариантов работает с багами. Данные теряют смысл.

Что делать: Запускайте A/A-тест до A/B, чтобы убедиться, что группы работают корректно и результат действительно распределяется случайно.

Что происходит: Через 3 дня вы видите «значимость», и хочется быстро зафиксировать победу. Но данных ещё слишком мало, и эффект может быть случайным.

Что делать: Соблюдайте запланированную длительность и размер выборки. Статистика любит терпеливых.

Что происходит: Тест «висит» без контроля, хотя нужная выборка уже набрана. Это мешает получению чистого результата, ведь на метрику могут начать влиять внешние события (рекламная кампания, сезонность).

Что делать: Фиксируйте дату окончания и объём данных заранее и закрывайте тест, когда условия выполнены.

Что происходит: Тест запускается на сегменте, где мало пользователей. Даже если изменение даёт эффект, то его невозможно обнаружить статистически.

Что делать: Используйте калькулятор выборки. Если не набирается, то вместо A/B проведите CustDev или другой вид исследования.

Что происходит: Тест показал, что идея провалилась, но команда всё равно хочет её катить. Или наоборот игнорируют выигравший вариант, потому что он «некрасивый».

Что делать: До запуска зафиксируйте правила внедрения. Тест не для того, чтобы подтвердить ожидания, а чтобы узнать правду.

Что происходит: Один и тот же тест запускается дважды. Никто не помнит, что проверяли, какие были результаты и почему гипотеза провалилась.

Что делать: Заведите шаблон: гипотеза, дизайн, выборка, метрики, результат, вывод. Используйте Notion, Confluence или хотя бы Google Docs.

Что происходит: В фокус попадают «косвенные» метрики: Time on page, глубина скролла, клики. А целевая метрика, например, покупки, не изменилась.

Ключевые принципы:

1. Формулировка гипотезы

2. Учет контекста

3. Сегментация

4. Метрики

5. Пост-анализ и визуализация

Кейс 1. Госуслуги

Мы делали редизайн страницы для авторизации. Новый UI прошёл все UX-тесты, команда в восторге. Запускаем A/B - и… ничего. CR остался тем же. Но при раскопках увидели, что в одном сегменте (мобильные устройства и аудитория 65+ лет) CR просел. Ретест, UX-исследование - и мы выявили, что у пользователей этого сегмента проблема с англоязычной капчой! В итоге не просто "починили" редизайн, а изменили подход и сделать капчу русскоязычной.

Кейс 2. Внутренний продукт

Добавили всплывающую подсказку к фильтру в интерфейсе. Ожидали +CR, получили 0. Оказалось, что смысл текста не считывался. После ретеста + A/B с разными формулировками узнали, какая коммуникация действительно работает. Этот инсайт помог потом целой линейке интерфейсов.

A/B - не про "попадание". Это инструмент продуктового мышления, а не рулетка. И если научиться извлекать ценность из каждого теста, продукт будет расти быстрее, команда будет учиться быстрее, а бизнес принимать решения на данных, а не на эмоциях.

Подписывайтесь на мой Telegram @alice_product, там каждую неделю разбираем реальные кейсы, метрики, продуктовые грабли и инсайты.

Хочешь больше примеров? Оставляй ❤ и делись кейсом, когда "неудачный" тест дал неожиданный результат.