A/B-тесты давно стали неотъемлемой частью IT-продуктов. Дизайнеры, аналитики, маркетологи и разработчики используют их, чтобы принимать решения на основе данных, а не интуиции. Но реальность такова: большинство A/B-тестов в компаниях либо интерпретируются неверно, либо не дают реальной пользы. Причина не в инструментах, а в том, что команда не умеет правильно читать результаты. Кто-то объявляет победителя после 3 часов теста, кто-то сравнивает проценты без статистической значимости, а кто-то «переобувается» в середине эксперимента...

Более 30% компаний считают конверсию главным показателем в маркетинге. И это неспроста: улучшение конверсии даже на 1% может повысить доходы крупной компании на 10–20%. Вот тут и приходит на помощь A/B-тестирование — инструмент, который помогает принимать решения на основе данных. В статье разбираемся, что такое A/B-тестирование, как его проводить и правильно оценивать результаты. Чек-листы и примеры расчётов идут в комплекте. A/B-тестирование — то же самое, что и эксперимент в лаборатории, только проводите вы его с реальными пользователями и на сайте или в приложении...