Почему A/B тесты — это не всегда хорошая идея?
Привет!
Все мы когда-то сталкивались с A/B тестированием в разных формах жизни:
- Кто-то тестировал различные программы тренировок, чтобы понять, какая из них даст наилучшие результаты.
- Кто-то пробовал новые виды спорта и сравнивал их эффективность с предыдущими.
- Некоторые работали в разных компаниях и сравнивали их корпоративные культуры и условия труда.
Эти кейсы, даже если они немного отличаются, по сути напоминают A/B тестирование. A/B тестирование позволяет проверить, какие изменения в вашем продукте могут привести к улучшению конверсий, удержанию пользователей и другим ключевым метрикам.
Но вот интересный факт: по данным статистики, примерно 80% A/B тестов не приносят ожидаемых результатов! Это говорит о том, что не все, что кажется интуитивно правильным, оказывается эффективным.
Однако, не все понимают обратную сторону A/B тестов или же задаются вопросом, почему A/B тесты могут быть не только полезными, но и затратными. Давайте разберем эту тему подробнее!
A/B тесты: взгляд на обратную сторону
Я предлагаю взглянуть на A/B тесты с точки зрения их недостатков, чтобы понять, в каких ситуациях не стоит использовать этот подход. Умение показать, почему в каком-то случае A/B тестирование не требуется, — это важный навык для любого грамотного продуктового аналитика.
A/B тесты требуют времени
Запуск A/B теста в средней компании требует немало усилий и времени, а мы все знаем: время — это деньги. Конечно, ни один бизнес не захочет терять деньги, улучшая свои процессы за счет тестирования, которое может занимать недели или даже месяцы.
Представьте, что для разработки новой функции вам потребуются разработчики, продакт-менеджеры и аналитики. Это может занять много времени, и пока команда работает над тестированием, другие аспекты бизнеса могут страдать. Я видел множество менеджеров, которые хотят тестировать любую мелочь через A/B тесты. Здесь на помощь должны прийти здравый смысл и опыт продуктовых аналитиков. Если вы научитесь оценивать, сколько времени потребуется для запуска того или иного A/B теста, вы сможете эффективно помогать компании экономить ресурсы и отказаться от нецелесообразных гипотез.
A/B тесты не для всех
A/B тесты, по сути, могут оказаться ненужными для небольших стартапов. Почему? Потому что стартапы стремятся к быстрой разработке и внедрению новых продуктов, и использование A/B тестов будет лишь замедлять их развитие.
Если у вас небольшой трафик, A/B тестирование тоже может оказаться неэффективным. Для проверки гипотез и получения надежных выводов необходимо иметь достаточное количество пользователей, взаимодействующих с вашим продуктом. Без этого любые тесты будут просто неинформативными и не дадут истинной картины.
Итого
Эти недостатки A/B тестов подчеркивают важность понимания, когда их использовать. Обращая внимание на эти нюансы, вы сможете выбирать более правильные пути для тестирования гипотез. Важно помнить, что A/B тестированию нужно подходить максимально осознанно.
В конечном итоге, правильное применение A/B тестирования может существенно повысить вашу эффективность. Таким образом, в вашем арсенале будут не только мощные инструменты, но и умение правильно их использовать, опираясь на реальные данные и оп
Подробнее узнать про продуктовую аналитику и подводные камни в IT сможете почитать здесь в моём канале
Не радуют результаты на Авито? Возможно, проблема не в площадке, а в отсутствии тестов и новых подходов? Не обязательно быть маркетологом или экспертом в рекламе — достаточно простых инструментов, таких как A/B тестирование. Разбираем в статье какие изменения в объявлениях действительно работают, а какие нет.
Собрал популярные, но не совсем очевидные ошибки, которые допускают вебмастера и оптимизаторы при проведении A/B-тестов.
Наши любимые соцсети снова попали под раздачу! Госдумой принят закон, запрещающий рекламу в Instagram и Facebook с 1 сентября 2025 года. И да, обе эти платформы принадлежат корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России.
Цель статьи — помочь разобраться в формате гайда: зачем нужны продакты и аналитики, чего хочет аналитик от продакта, какие есть ошибки в отношениях между ними и что качать продакту, чтоб аналитик вас любил. Полезно как продактам, так и аналитикам:)
Юзабилити (usability) — это совокупность характеристик продукта (в нашем случае веб-сайта), определяющих его удобство и эффективность для пользователей. Высокая юзабилити означает, что пользователи:
Представьте, что вы протестировали два разных УТП в рекламных заголовках, и одно из них увеличило CTR на 10%. Но насколько достоверны эти результаты? Можно ли быть уверенными, что это не случайность, и именно новый заголовок стал причиной улучшения показателей?
Когда предприниматель сталкивается со снижением темпа роста выручки, может наступать тревога и паника, которая приводит к хаотичным действиям.
Разделил подборку по темам, чтобы было удобно находить нужные материалы. Сохраняйте, изучайте и развивайте свои навыки QA! 💪
В современном мире маркетинга эффективность рекламы становится одним из ключевых факторов успеха. Чтобы оптимизировать результаты кампаний и привлечь внимание целевой аудитории, маркетологи активно используют A/B тестирование. Этот метод позволяет сравнивать две (или более) версии рекламного объявления, чтобы определить, какая из них работает лучше…
В статье о том, как правильно провести А/B-тестирование и избежать частых ошибок. Шаг за шагом объясняем на реальном примере, где мы с помощью тестов увеличили кликабельность рекламы на 91,67%. Поймете, как правильно формулировать гипотезы и сможете сразу же применить инструменты в своей сфере.