Тестировать новые идеи без страха: как провести A/B-тест и где облако экономит деньги на экспериментах

Самый большой риск для стартапов, агентств и продуктовых команд — потратить бюджеты на идею, которая не принесет результата. A/B-тестирование позволяет проверить гипотезу быстро и дешево, а облако делает этот процесс еще проще.

По данным исследования Startup Genome, 92% стартапов закрываются в первый год работы. Одна из причин в том, что рынок не принимает продукт или новую функциональность, — 42% компаний закрываются по этой причине. A/B-тесты позволяют проверить ценность идеи на реальных пользователях и действовать не интуитивно.

Как выглядит процесс A/B-тестирования:

Под фиксированные нагрузки бизнес обычно разворачивает физическую инфраструктуру, в том числе и в формате on-premise. Но проверки гипотез могут вызывать непредсказуемую нагрузку или закончиться неудачно, поэтому масштабирование текущей инфраструктуры нецелесообразно. В этом случае на помощь приходит облако: в нем можно быстро развернуть окружение для теста и закрыть его. При этом вы платите только за время и ресурсы. Это экономит бюджет и ускоряет цикл проверки идей.

Коммерческий директор Рег.облака Сергей Рыжков расскажет, как бизнесу работать с A/B-тестами в облачной среде.

Содержание:

1. Сформулировать гипотезу
2. Запустить отдельную среду для проверки
3. Провести тест
4. Собрать и проанализировать результаты
5. Завершить тестирование

Суть: на этом этапе бизнес решает, что хочет проверить и как будет оценивать результат.

Что важно учитывать:

Например, команда интернет-магазина формулирует гипотезу: функция «Подбор образа» в мобильном приложении увеличит конверсию в покупку на 10%. Планируется, что функцию попробует 5% аудитории — около 5000 пользователей. В облаке можно заранее просчитать нагрузку и заложить только необходимые мощности, без расходов на избыточное оборудование.

Суть: на этом этапе создается отдельное окружение, в котором проходит эксперимент.

Такую среду лучше запускать сразу после формулирования гипотезы. Это важно, чтобы не нарушать работу основного приложения. Эксперименты в отдельной среде не затрагивают существующих пользователей.

Например, основная аудитория мобильного приложения интернет-магазина консервативна и привыкла к текущей функциональности. При этом компания хочет охватить другой сегмент мобильных пользователей с помощью новых фич, но не уверена в результате. Чтобы не оттолкнуть существующую аудиторию и проверить, придет ли новая, бизнес может протестировать фичи на отдельной целевой группе. Для этого создается клон приложения, куда добавляются новые функции. Если гипотеза подтверждается, они постепенно интегрируются в основной продукт.

Создание инфраструктуры в облаке занимает меньше времени. Также нет затрат на покупку серверов или настройку инфраструктуры. Компания платит только за время работы отдельной среды на время проверки. Так, когда редакции РБК понадобилось выбрать и обучить ML-модели тегированию публикаций, чтобы систематизировать их и более точно настраивать рекомендательные алгоритмы, в компании развернули стенды в Рег.облаке, чтобы провести эксперименты с разными языковыми моделями и протестировать возможности разных GPU. С помощью облака время обучения сократилось с 8 дней до 14–15 часов, это позволило провести тестирование быстрее.

Суть: часть аудитории участвует в эксперименте, часть остается в контрольной группе.

Аудиторию можно распределять случайным образом. Гипотеза может относиться ко всей аудитории или к отдельному сегменту: например, с определенным гео, образом жизни, интересами. Если аудитория большая, можно выделить среди всех пользователей небольшой процент: допустим, провести тест только на 30%, где 15% увидят вариант A, еще 15% — вариант B.

Методики тестирования:

Во время теста необходимо учитывать возможное масштабирование, если трафик возрастает неожиданно — например, после успешной рекламной кампании. Облачная инфраструктура позволяет автоматически адаптировать ресурсы: так, если в отдельную среду приходит не 5 тысяч пользователей, а 50 тысяч, мощности увеличиваются без сбоев.

Суть: бизнес оценивает ключевые метрики, которые были определены при формулировании гипотезы.

Например, интернет-магазин собирает данные, сколько людей воспользовалось приложением с новой функцией, выросла ли конверсия, увеличился ли средний чек по сравнению с контрольной группой.

Метрики собираются в режиме реального времени, часто с помощью встроенных аналитических сервисов, а результаты лучше анализировать автоматически, чтобы исключить человеческий фактор. Облачная инфраструктура при этом играет важную роль: данные хранятся централизованно, что облегчает доступ и совместную работу команд, а готовые аналитические инструменты подключаются сразу, без необходимости приобретать и настраивать дополнительное программное обеспечение. Облако гарантирует безопасность хранения данных, включая резервное копирование и контроль версий.

Суть: если гипотеза подтверждается, изменения внедряются, если нет — тест закрывается.

Тест нужно завершать, как только собрана статистически значимая выборка, иначе выводы могут быть неверными. Затягивание эксперимента ради красивых цифр замедляет работу команды и развитие продукта. Быстрое завершение теста на основе достоверных данных позволяет вовремя внедрять удачные изменения и экономить ресурсы.

Например, если благодаря новой функции конверсия из приложения выросла минимум на 10%, интернет-магазин внедряет ее для всех пользователей. Если нет, он закрывает тест и ищет новые идеи.

Облачная инфраструктура позволяет мгновенно сворачивать окружение для тестирования гипотез и прекращать расходы, что исключает долгосрочные издержки для бизнеса.

Тестирование гипотез — это пошаговый процесс от формулировки идеи до анализа результатов и внедрения изменений. Четкая организация каждого этапа помогает принимать точные решения. Если вы хотите сделать тестирование гипотез быстрым и надежным, используйте решения Рег.облака — они позволяют запускать эксперименты без лишней инфраструктуры и сосредоточиться на развитии продукта.

Читайте также: