Как правильно проводить A/B-тесты: советы от эксперта

A/B-тесты требуют аккуратности, грамотного планирования и бизнес-мышления. Освоив этот инструмент, вы сможете уверенно запускать новые функции и улучшать продукт — с минимальными рисками и максимальной пользой.

Анатолий Карпов, CEO karpov.courses, экс-ведущий аналитик VK, делится своими знаниями и опытом в проведении подобных экспериментов.

Что такое А/Б-тестирование простыми словами

Это способ выбрать оптимальный вариант из нескольких предложенных. Представьте, что у вас две версии сайта, кнопки или письма, А и Б. Половине людей вы показываете вариант А, другой половине — вариант Б. Потом смотрите, где люди чаще кликают, покупают, подписываются. По результатам выбираете версию, которая показала себя лучше. Звучит просто, но чтобы А/Б-тесты действительно работали, нужно хорошо разбираться в математической статистике, продуктовой аналитике, бизнес-метриках, методологии экспериментов.

А/Б-тестирование активно используют в IT, ретейле, медицине, образовании и рекламе — везде, где перед принятием решения важно убедиться, что оно действительно полезно для бизнеса. Маркетплейсы, сервисы доставки, такси, соцсети, видеостриминги — все эти компании ежедневно проводят десятки экспериментов. Это помогает повышать прибыль, улучшать пользовательский опыт, удерживать и расширять аудиторию.

Зачем проводить тесты

Тесты нужны, чтобы принимать решения на основе данных, а не догадок. Часто изменения в продукте делаются «на глаз»: без уверенности в том, приведут ли они к росту метрик. A/B-тестирование позволяет проверить это объективно: лучше ли работает новая функция, увеличивается ли выручка, растет ли удержание пользователей.

Допустим, у вас крупный маркетинговый бюджет и несколько идей для рекламных кампаний. Вместо того чтобы вслепую распределять деньги, логичнее сначала протестировать каналы. Понять, какой из них работает эффективнее, и направить туда основную часть бюджета. 

То же касается и продукта. К примеру, вы разработали два варианта нового дизайна главной страницы сайта. Вместо того чтобы сразу показать обновление всем пользователям, разумнее проверить оба варианта на небольших группах и выбрать тот, который показал выдающиеся результаты. А/Б-тест — способ сначала проверить гипотезу на практике, а потом внедрять наиболее эффективное решение.

Основные этапы A/B-тестирования

Эксперимент не всегда ограничен только двумя вариантами. С математической точки зрения можно сравнивать хоть сотню версий, статистика с этим справится. Однако на практике такие многогрупповые тесты встречаются редко. Чаще всего всё ограничивается двумя или тремя сценариями, чего вполне достаточно для взвешенного выбора. Но что бы мы ни сравнивали, основные этапы метода остаются неизменны. Это пять шагов.

1. Разработка идеи и формулировка гипотезы

Прежде чем приступать к эксперименту, нужно четко понять, что именно вы хотите тестировать и зачем. Важно ясно понимать, какое изменение или нововведение вы хотите проверить, будь то новая функция продукта или изменение в дизайне интерфейса.

Гипотеза должна быть конкретной. Например, такой: «Изменение цвета кнопки на сайте приведет к увеличению числа кликов». С этим утверждением можно работать и измерять результаты.

2. Формирование групп пользователей

Теперь определитесь, какие группы будут участвовать в тесте. Часто организуют контрольную и экспериментальную выборки. Важно, чтобы пользователей делили случайно — это помогает избежать ложных выводов.

Нельзя точно сказать, сколько пользователей нужно для А/Б-теста. Всё зависит от того, какой эффект мы хотим зафиксировать — это называется MDE (минимальный детектируемый эффект). Например, если вы надеетесь, что новый маркетинговый подход увеличит средний чек всего на 1%, потребуется гораздо больше данных, чем если бы вы ждали рост на 40%. По сути, А/Б-тест — это увеличительное стекло: чем мельче ожидаемое отличие между группами, тем мощнее инструмент нужен, то есть больше участников.

3. Сбор данных

На этом этапе фиксируются все действия юзеров: клики, покупки, регистрация и другие метрики. Важно собирать данные аккуратно и не менять условия эксперимента по ходу.

4. Статистическая обработка

Наступает время проанализировать результаты и проверить, не являются ли полученные различия случайными. Важно быть внимательными: если допустить ошибку в расчётах, можно принять за успешное улучшение то, что на самом деле не работает — и наоборот. Поэтому статистическая часть требует аккуратности и проверки.

5. Принятие бизнес-решения

Если данные показывают, что новое решение работает лучше — его внедряют. Если хуже — от него отказываются. Иногда результат может быть неоднозначным, и это тоже важно: не всё стоит внедрять.

Как понять, что тест готов к запуску

Очень важно убедиться, что пользователей действительно честно разделяют на группы. Для этого проводят так называемый АА-тест. Это как пробный запуск: вы организуете две выборки, но не вносите никаких изменений. Всё должно остаться как есть, и в идеале — обе группы покажут одинаковые результаты. Если же между ними вдруг появляются заметные отличия, значит, что-то пошло не так. Возможно, команды формируются не случайным образом, а по какому-то скрытому признаку.

В индустрии механизм, отвечающий за правильное разделение, называется системой сплитования. Если вы с самого начала не обеспечите честное деление, то и эксперимент получится скомпрометированным. Вы увидите разницу в метриках, но не сможете понять, откуда она — из-за вашей новой фичи или просто потому, что одна из групп изначально была активнее.

Как долго должно длиться тестирование

Это напрямую связано с тем, сколько человек требуется опросить для достоверного результата. Логика простая: чем больше данных нужно собрать, тем больше времени это займет. Обычно аналитики заранее определяют длительность эксперимента, например, 20 дней, и фиксируют это перед запуском.

Главное — не торопиться с выводами. Очень распространённая ошибка — заглядывать в результаты в первые дни и пытаться принять решение на основе ограниченной информации. Это называется проблемой подглядывания.

На старте может показаться, что новая идея отлично работает, но к концу теста становится понятно, что это было просто случайное колебание. Или сначала разницы вроде бы нет, а потом эффект становится очевидным. Такие колебания в начале абсолютно нормальны, особенно при небольшом объеме данных.

Чтобы результаты были надежными, важно дождаться конца теста и проанализировать всю информацию. Конечно, в реальной жизни не всегда можно ждать. Иногда бизнесу нужно решение быстрее. В таких случаях используют специальные методы ускорения. Например, сокращение дисперсии или последовательное тестирование. Но такие подходы требуют опыта и аккуратности. Если вы только начинаете разбираться в A/B-тестах, лучшее, что можно сделать — провести эксперимент полностью и не подглядывать в результаты раньше времени. Это повысит доверие к данным и поможет принять действительно обоснованное решение.

Что такое статистическая значимость

Самое важное в тестировании — понять, действительно ли наблюдаемые изменения в метриках (например, рост среднего чека или вовлеченности) связаны с вашей новой идеей, а не произошли случайно. Если различия не случайны, значит, они статистически значимы.

Чтобы отличить случайность от закономерности, аналитики данных используют специальный показатель — p-value. Это статистическая величина, выраженная числом от 0 до 1, которая используется для проверки гипотез. Проще говоря, p-value показывает, насколько вероятно получить такие же (или более заметные) различия между группами в случае, если на самом деле никакой разницы нет. То есть мы как бы проверяем, можно ли всё произошедшее объяснить просто случайностью.

A/B-тест начинается с нулевой гипотезы — предположения, что изменений между группами нет. Её противоположность — альтернативная гипотеза, в которой как раз заложена идея, что изменения есть и они вызваны нашей новой функцией, дизайном или механикой.

Когда p-value оказывается меньше установленного порога (обычно 0.05 или 0.01), это значит, что вероятность случайности очень низкая. И мы можем уверенно сказать: да, изменения настоящие, наша идея сработала.

Например, если в тесте p-value = 0.008, а наш порог — 0.01, то результат считается статистически значимым, и можно сделать вывод: новая версия действительно повлияла на поведение пользователей.

Определение может показаться не самым простым для начинающих специалистов, но не пугайтесь. Освоить основы статистики не сложно, но очень важно, чтобы разобраться в теме. Вы можете сделать это быстрее с помощью бесплатного курса «Математика для Data Science» от karpov.courses.

Как правильно интерпретировать результаты 

Когда тест завершён и получены статистические выводы, наступает самый ответственный момент — интерпретация результатов. Именно на этом этапе мы решаем: действительно ли наша гипотеза подтвердилась и можно ли внедрять изменения для всех пользователей.

Но здесь важно помнить: если на предыдущих этапах были допущены ошибки — например, неправильно рассчитан размер выборки или группы пользователей были сформированы с перекосами — даже самые красивые статистические выводы могут оказаться ложными.

Представьте: вы видите, что новая версия продукта показала лучшие метрики, но на самом деле в эту группу просто случайно попали более активные пользователи. И результат — не из-за новой фичи, а из-за искажённого деления.

A/B-тест — цепочка взаимосвязанных шагов. Чтобы результатам можно было доверять, нужно убедиться, что всё прошло честно и точно:

• пользователи случайно и равномерно распределены по группам;
• размер выборки достаточный;
• длительность теста соблюдена;
• статистика посчитана корректно.

Только в этом случае можно сказать, что изменения сработали, и масштабировать их на всех пользователей.

Иногда одного теста бывает недостаточно — даже если его провели идеально. Для критически важных решений лучше провести несколько экспериментов. Может быть такое, что за время проверки гипотезы произошло серьезное изменение на рынке, появились новые тренды. Повторные тесты помогут убедиться, что результат стабилен и воспроизводим, а значит — надежен.

Нужно не просто прочитать цифры, а оценить весь эксперимент целиком — от идеи до вывода. Именно так строятся решения, на которые действительно можно опираться в развитии продукта.

Когда А/Б-тесты не работают

Например, в соцсетях или маркетплейсах пользователи часто взаимодействуют между собой. Если пользователь из тестовой группы расскажет юзеру из контрольной о новой фиче, результат эксперимента может исказиться. Это называется сетевым эффектом. Тогда потребуется действовать аккуратнее. Допустим, разбивать респондентов по выборкам, которые не пересекаются друг с другом.

Сложности возникают и в офлайн-бизнесе, где тяжело отслеживать действия пользователей и делить их на группы. Представьте, что вы решили протестировать новую выкладку товаров в супермаркете. Как показать её только половине покупателей? В таких случаях применяют альтернативный подход: строят прогноз, как себя вел бы показатель (например, выручка) без изменений, а потом сравнивают с тем, что получилось после. Это тоже помогает понять, эффективна ли идея.

Мифы про А/Б-тестирование

Раньше этот способ активно использовали в науке — в биологии, медицине и других областях. Тогда у исследователей было мало данных, поэтому приходилось быть особенно осторожными: использовать строгие методы, ставить жёсткие ограничения и не делать лишних выводов. 

Отсюда, например, популярное мнение, что наиболее известный критерий t-test можно использовать только при условии нормального распределения признака в выборке. То есть, допустим, если вы измерите рост у тысяч случайных людей, то у большинства он будет около среднего значения в 170 см, а очень высоких и очень низких будет мало. Это и есть нормальное распределение. Но сегодня, когда мы проводим эксперименты на тысячах и даже миллионах пользователей, это ограничение уже не так важно. На больших выборках статистика работает надежнее, даже если данные далеки от идеала.

Кстати, вот разбор типичных заблуждений о t-тесте.

Совет для начинающих аналитиков

Многие новички зацикливаются на статистике и забывают о бизнес-логике. Не повторяйте эту ошибку. Необходимо не только знать, как считать p-value, но и понимать, зачем проводится тест и что вы хотите изменить. Смотрите, как устроен дизайн эксперимента, а не только какие критерии использовались.

Где развивать экспертность в этом направлении

Смотрите доклады на конференциях, читайте статьи в технических блогах компаний, изучайте реальные кейсы. Для базового понимания основ статистики советую мой курс на Stepik.

Для более глубокого понимания, как тесты работают в реальных условиях, приходите на практический «Симулятор A/B- тестов».  Программа подходит для специалистов любого уровня.