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