Когда посетитель заходит на ваш сайт, ваша задача — обеспечить ему отличный опыт взаимодействия. Это важно не только потому, что это ваша работа, но и потому, что это лучший способ увеличить конверсии.

Отличной отправной точкой станет A/B-тестирование.

Если вы не знакомы с процессом A/B-тестирования, это основанный на данных метод, позволяющий понять, что находит отклик у посетителей вашего сайта. С помощью информации, полученной в ходе A/B-тестирования, вы сможете улучшить пользовательский опыт и повысить шансы на рост бизнеса.

В этой статье вы узнаете, что означает A/B-тестирование в цифровом маркетинге, какие элементы стоит тестировать, как организовать процесс A/B-тестирования от начала до конца, какие метрики отслеживать, а также познакомитесь с несколькими реальными примерами A/B-тестов для вдохновения.

Что такое A/B-тестирование?

A/B-тестирование помогает лучше понять, что именно хотят ваши пользователи или посетители, чтобы предоставить им это и стимулировать нужный результат.

Типичный пример — изменение посадочных страниц для определения, какой дизайн обеспечивает более высокие конверсии. Вариация может быть такой простой, как тестирование заголовка или баннера, чтобы оценить реакцию пользователей. Цель — выяснить, какая из версий более востребована вашей аудиторией.

Когда следует проводить A/B-тестирование (и почему)?

Нет единого ответа на этот вопрос.

A/B-тестирование направлено на изучение поведения пользователей, улучшение пользовательского опыта и повышение вовлечённости. Это означает, что существует множество ситуаций, в которых A/B-тестирование может быть эффективно применено.

1. Как выявить болевые точки посетителей

Если вы хотите понять, почему не растёт конверсия или как улучшить показатель кликабельности, необходимо выявить болевые точки. Здесь на помощь приходит A/B-тестирование. Оно позволяет обнаружить проблемные зоны на сайте, где пользователи сталкиваются с трудностями.

Представьте, что у вас высокий показатель отказа от корзины. Чтобы выяснить, почему посетители покидают сайт, вы проводите A/B-тест.

Вы предполагаете (гипотеза A/B-теста), что пользователям может не нравиться длительность оформления заказа. Поэтому наряду с оригинальным процессом оформления создаёте более короткую версию — Вариант B. В данном случае Вариант A, то есть оригинальная версия, считается контрольной.

Вы направляете 50% трафика через оригинальный процесс оформления и 50% — через новый.

Запустив A/B-тест, вы выявили препятствие, с которым сталкиваются потребители, и теперь можете внести необходимые изменения для улучшения клиентского опыта в будущем (и, надеемся, повысить конверсию). Проведение таких A/B-тестов значительно укрепляет уверенность при создании текстов для новой кампании в MautiBox.

2. Снижение показателя отказов и повышение вовлеченности

A/B-тестирование — отличный способ убедиться, что ваш контент соответствует ожиданиям целевой аудитории. Вы сможете понять, что именно ищут посетители, как им удобнее взаимодействовать с вашим блогом или ПО, и какой контент вызывает наибольший интерес.

В результате пользователи будут реже покидать сайт и больше времени проводить за изучением вашего контента или взаимодействием с email-кампаниями в MautiBox.

3. Чтобы увидеть статистически значимые улучшения

Когда вы проводите A/B-тестирование темы письма, текста посадочной страницы или платного объявления, вы получаете не предположения или "возможно, да". Поскольку этот вид экспериментов полностью основан на данных, по завершении теста всегда есть четкий ответ или "победитель".

Благодаря A/B-тестированию вы увидите статистически значимые улучшения таких метрик, как CTR, показатели вовлеченности в email-рассылках, время, проведенное на странице, уровень отказов от корзины и клики по CTA. Это значительно повысит вашу уверенность при проведении тестов на разных переменных.

4. Как повысить рентабельность инвестиций (ROI) в кампаниях

Проводя A/B-тесты в рамках цифровых маркетинговых или рекламных кампаний, вы значительно увеличиваете шансы на рост ROI.

Предположим, вы планируете дорогостоящую email-рассылку к праздничному сезону. Прежде чем запустить её, вы проводите A/B-тест стандартного шаблона новостной рассылки, чтобы определить, какой вариант покажет лучшие результаты.

С результатами этого теста вы понимаете, как структурировать письма, когда кампания будет запущена. Вы знаете, что работает лучше всего, поэтому с большой вероятностью получите более высокие показатели. Аналогичным образом можно тестировать такие элементы, как темы писем и цветовые схемы, чтобы определить, какое сообщение и дизайн вызовут наибольший отклик у вашей аудитории.

Сравнение различных типов A/B-тестирования

Существует несколько видов A/B-тестирования, каждый из которых решает свои задачи. К ним относятся классическое A/B-тестирование, сплит-тестирование, мультивариантное тестирование и многопоточное тестирование. Рассмотрим, чем отличаются эти методы.

Сплит-тестирование

A/B-тестирование и сплит-тестирование часто используются как взаимозаменяемые термины, но в целом они обозначают один и тот же подход в контексте экспериментов и оптимизации. Оба метода предполагают сравнение двух или более вариантов веб-страницы, email-рассылки или другого элемента, чтобы определить, какой из них показывает лучшие результаты.

Однако в использовании этих терминов могут быть небольшие различия:

A/B-тестирование

• A/B-тестирование обычно подразумевает простое сравнение двух версий — A и B — для оценки того, какая из них даёт лучшие результаты.
• Это контролируемый эксперимент, в котором исходная версия (A) сравнивается с единственным вариантом (B) для измерения влияния на определённый показатель.

Сплит-тестирование

• Сплит-тестирование может быть более широким понятием, охватывающим не только два варианта. Оно предполагает разделение аудитории на разные группы и одновременное тестирование нескольких версий.
• Хотя A/B-тестирование — это частный случай сплит-тестирования (с двумя вариантами), сплит-тестирование может включать A/B/C-тестирование, A/B/C/D-тестирование и т. д.

Многовариантное тестирование

Многовариантное тестирование — это метод экспериментов, при котором одновременно проверяются несколько вариантов различных элементов на веб-странице, в электронном письме или другом контенте для определения оптимальной комбинации. В отличие от A/B-тестирования или простого сплит-тестирования, многовариантное тестирование позволяет оценивать изменения сразу в нескольких переменных.

Основные особенности многовариантного тестирования:

• Множество вариантов: В рамках одного эксперимента тестируются разные версии элементов (например, заголовков, изображений, кнопок призыва к действию).
• Комбинации: Цель — понять не только, какие отдельные элементы работают лучше, но и какие их сочетания дают наилучший общий результат.
• Сложный анализ: Из-за большого количества переменных и их комбинаций многовариантное тестирование требует более сложного статистического анализа по сравнению с A/B-тестированием.
• Ресурсоёмкость: Проведение и анализ многовариантных тестов может быть более затратным, чем простые A/B-тесты, так как требует отслеживания и оценки большего числа вариантов.

Хотя многовариантное тестирование даёт более глубокое понимание взаимодействия различных элементов, оно подходит не для всех ситуаций. Особенно эффективно, когда нужно оптимизировать несколько аспектов дизайна одновременно и выявить синергию между элементами.

Многопоточное тестирование

Многопоточное тестирование, также известное как многопоточный эксперимент, применяется в веб-разработке и интернет-маркетинге для сравнения эффективности различных версий сайта на нескольких страницах.

В сценарии многопоточного тестирования создаются варианты веб-страниц с разными элементами: макетами, заголовками, изображениями, цветами или призывами к действию. Эти варианты демонстрируются разным сегментам посетителей сайта, а их взаимодействия и поведение фиксируются и анализируются.

Такой подход позволяет принимать обоснованные решения по дизайну и контенту сайта, улучшая пользовательский опыт и достигая уникальных бизнес-целей.

Примеры A/B-тестирования: Что можно тестировать методом A/B?

Если бы мы попытались ответить на этот вопрос полностью, список получился бы довольно длинным. Казалось бы, нет предела тому, какие элементы можно тестировать друг против друга: разные формулировки текста, варианты дизайна, различные цели призыва к действию.

Чтобы дать вам представление о том, что можно тестировать (и избавить от бесконечного списка), мы рассмотрели некоторые из самых популярных направлений.

Платная реклама

Проведение A/B-тестов для платной рекламы чрезвычайно полезно. Это помогает определить, как лучше структурировать объявления, что в них включать и на какую аудиторию ориентироваться. Всё это позволит добиться максимальной ROI.

Но что именно можно тестировать в платной рекламе?

Вот несколько элементов, которые можно протестировать:

• Заголовки: Заголовки объявлений — это первое, что видят пользователи, когда сталкиваются с вашей рекламой, поэтому они очень важны. Тестирование заголовков поможет выяснить, какая формулировка лучше всего работает для вашей аудитории.

• Текст объявления: Это непосредственно текст вашей рекламы. Чтобы протестировать его эффективность, вы можете вносить изменения и отслеживать, какой вариант работает лучше. Например, сравните лаконичное объявление с подробным. Ознакомьтесь с нашим спонсируемым объявлением в качестве примера.

• Таргетинг: Большинство социальных платформ позволяют настраивать рекламу под конкретную аудиторию. A/B-тестирование помогает определить, что работает лучше для каждого сегмента.

Strategyzer протестировали рекламу в VK.com. Их цель — увеличить продажи билетов на предстоящее мероприятие. Переменной был текстовый контент рекламы в VK.com.

Вариант A был кратким и ёмким, а вариант B — более развёрнутым:

Результаты? Версия А принесла одну продажу за три недели, тогда как Версия Б — 92. Данные показывают, что более длинный и детализированный текст оказался ближе аудитории.

Лендинги

Оптимизированные лендинги играют важную роль в увеличении конверсий. Однако определить оптимальную структуру лендинга не всегда просто. К счастью, A/B-тестирование позволяет найти формат, который лучше всего работает для вашей аудитории.

Вот некоторые из самых популярных элементов, которые можно протестировать на лендинге:

• Заголовки: Когда пользователь попадает на ваш сайт, заголовок — это одно из первых, что он видит. Он должен быть четким, лаконичным и мотивировать пользователя к действию в режиме реального времени. A/B-тестирование помогает подобрать формулировку, которая лучше всего резонирует с вашей аудиторией.
• Призыв к действию (CTA): CTA побуждают пользователей взаимодействовать с вашим бизнесом, обычно предлагая оставить контактные данные или совершить покупку. Чтобы повысить шансы на конверсию, можно протестировать разные варианты CTA и выбрать наиболее эффективный. Ознакомьтесь с нашей статьей о видах CTA для вдохновения.
• Компоновка страницы: Структура страницы может влиять на поведение посетителей. Если сайт сложно воспринимается, велика вероятность, что пользователь быстро его покинет. Вы можете протестировать несколько вариантов компоновки, чтобы определить, что лучше всего подходит вашей аудитории.

Компания Brookdale Living провела A/B-тестирование страницы «Найти сообщество».

Цель сплит-теста заключалась в увеличении конверсий с этой страницы. Переменными были дизайн, компоновка и текст. Они сравнили оригинальную страницу (с большим количеством текста) с новой версией, содержащей изображения и четкий CTA.

Тест проводился в течение двух месяцев с более чем 30 000 посетителей.

За это время вторая версия увеличила конверсию сайта почти на 4% и обеспечила прирост ежемесячной выручки на $100 000. Можно с уверенностью сказать, что подход с обилием текста не сработал для их целевой аудитории.

Электронные письма

A/B-тестирование писем помогает создавать увлекательные рассылки, которые пользователи действительно хотят читать. А с учётом того, что к 2026 году объём отправленных и полученных писем достигнет 392,5 млрд, вам понадобится любая помощь, чтобы выделиться на фоне шума.

Вот несколько областей, которые можно протестировать в ваших электронных письмах:

• Темы писем: Тема письма побуждает пользователей открыть ваше сообщение, поэтому она должна быть эффективной. Тестирование различных вариантов тем поможет повысить показатели открываемости и кликабельности. Ознакомьтесь с нашим генератором тем писем для вдохновения.

• Дизайн: Как и в случае с посадочными страницами, дизайн вашего письма может влиять на вовлечённость аудитории. Вы можете проводить A/B-тестирование нескольких шаблонов писем (включая HTML или обычный текст), чтобы определить, что работает лучше всего.
• CTA: Эксперименты с разными типами призывов к действию, их расположением и формулировками помогут понять, что наиболее эффективно для вашей аудитории.

Как настроить и провести A/B-тестирование за 5 простых шагов

К настоящему моменту вы, вероятно, задумываетесь, как проводить A/B-тестирование, чтобы улучшить оптимизацию конверсии. Чтобы помочь вам в этом, мы подготовили пошаговое руководство по проведению A/B-тестирования в пять простых этапов для оптимизации любой рекламы, посадочной страницы или email-рассылки.

1. Определите цель вашего теста

Прежде всего, необходимо сформулировать бизнес-цели. Это поможет создать четкую гипотезу для A/B-тестирования и сохранить фокус на протяжении всего процесса.

Кроме того, это способствует общему успеху компании. Четко определив цели A/B-тестирования, вы можете быть уверены, что ваши усилия вносят вклад в рост и развитие бизнеса.

Так как же понять, какие цели следует ставить? Ответ прост.

Хотите повысить вовлеченность в социальных сетях? Улучшить конверсию сайта? Увеличить открываемость писем? Ответы на эти вопросы помогут определить ваши цели.

Но что бы вы ни делали, не начинайте с тестирования случайных размеров кнопок и цветов. Ваши тесты должны иметь четкую цель, чтобы приносить результат.

2. Определите переменную для тестирования

Вы сформулировали цели. Теперь необходимо найти подходящую переменную для тестирования — здесь на помощь приходят данные. Анализируя исторические данные и метрики, можно выявить проблемные зоны и определить, на чём следует сосредоточить маркетинговые усилия.

Например, если ваша цель — улучшить пользовательский опыт на сайте, для выбора переменной вы изучаете Yandex.Metrica, чтобы найти страницы с самым высоким показателем отказов.

Как только вы сузили круг поиска, сравните эти страницы с вашими самыми успешными посадочными страницами. Есть ли между ними различия? Если ответ «да», это и есть ваша переменная для тестирования.

Вы также можете использовать многомерное тестирование, чтобы проверить более одной переменной. Это может быть что-то простое, например заголовок, изображение в шапке или формулировка на кнопке призыва к действию. Это и есть ваша гипотеза: «Если мы изменим [X], мы увеличим [цель]». Теперь остаётся только подтвердить её.

3. Используйте правильный инструмент тестирования

Для максимальной эффективности A/B-тестирования необходимо выбрать подходящую программу.

Если вы планируете проводить сплит-тестирование email-рассылок, оптимальным решением станет платформа MautiBox. Наше ПО специально разработано для тестирования писем: вы сможете отслеживать кампании, автоматизировать сплит-тесты и быстро анализировать результаты.

Однако не все программы так же удобны и интуитивно понятны, как MautiBox.

Если вы сделаете неверный выбор, вам придется работать с платформой, ограничивающей возможности тестирования. В результате ваши A/B-тесты могут пострадать, а результаты окажутся ненадежными. Поэтому убедитесь, что вы выбрали инструмент для тестирования, который идеально подходит для ваших A/B-тестов. Это сделает весь процесс более эффективным, простым в управлении и поможет извлечь максимум пользы из тестирования.

4. Настройте тест

С помощью выбранной вами платформы пришло время запустить процесс. К сожалению, мы не можем предоставить пошаговую инструкцию по настройке теста, так как каждая платформа уникальна.

Но мы рекомендуем проводить A/B-тестирование с использованием одного источника трафика (а не смешивать разные источники, например).

Почему? Потому что результаты будут точнее.

Сравнивайте сопоставимые данные: сегментация результатов по источнику трафика поможет анализировать их с максимальной ясностью.

5. Отслеживайте и измеряйте результаты

На протяжении всего теста необходимо постоянно отслеживать его эффективность. Это позволит своевременно вносить коррективы, если тест не идёт по плану. По завершении тестирования вы сможете оценить результаты, определить победивший вариант и проанализировать успехи и неудачи.

На этом этапе можно выявить изменения, необходимые для улучшения клиентского опыта. Однако если разница между тестами минимальна (менее %), возможно, стоит продлить тестирование.

Почему? Потому что для выводов требуется более объёмная выборка данных.

Здесь на помощь приходит статистическая значимость.

Что такое статистическая значимость?

Статистическая значимость используется для подтверждения того, что результаты тестирования не являются случайными. Это математический способ доказать надёжность конкретного показателя. Иными словами, A/B-тест считается статистически значимым, если его результаты не обусловлены случайностью.

Разберём ключевые элементы статистической значимости подробнее:

• P-значение: Это вероятностное значение. Если вероятность того, что результаты получены случайно, мала, статистика считается надёжной. Иными словами, чем меньше P-значение, тем надёжнее результаты (стандартное значение для подтверждения статистической значимости — 0,05).
• Размер выборки: Насколько велик набор данных? Если выборка слишком мала, результаты могут быть ненадёжными.
• Уровень доверия: Это степень уверенности в том, что результат теста не был получен случайно. Типичный уровень доверия для статистической значимости — 95%.

Рассмотрим пример для наглядности. Представьте, что вы проводите A/B-тестирование посадочной страницы. На текущей версии кнопка CTA — красная, а на тестовой — синяя. После 1000 посещений сайта вы получили 10 продаж с красной кнопки и 11 — с синей.

Если вам сложно определить, являются ли ваши результаты статистически значимыми, существуют платформы, которые могут в этом помочь.

6 ключевых метрик A/B-тестирования для маркетологов в 2025 году

Вот несколько ключевых метрик, которые можно отслеживать для достижения цели (будь то конверсионная цель или общий уровень вовлеченности).

Конверсия

Вы можете экспериментировать с различными элементами, такими как заголовки, кнопки призыва к действию (CTA), макеты страниц и даже цветовые схемы, чтобы повысить эффективность. A/B-тестирование этих элементов помогает понять, что лучше всего резонирует с вашей аудиторией, упрощая превращение случайных посетителей в вовлечённых клиентов. Небольшие изменения, например, корректировка формулировки CTA или упрощение процесса оформления заказа, могут значительно повлиять на общую конверсию.

Трафик сайта

Чтобы увеличить трафик, вы можете экспериментировать с различными элементами: заголовками блога, метаописаниями, заголовками главной страницы и даже обложками статей. Тестирование этих элементов помогает понять, что привлекает внимание вашей аудитории и мотивирует её переходить по ссылкам. Чем лучше вы оптимизируете контент для повышения привлекательности и видимости (через SEO, социальные сети или email-рассылки), тем больше посетителей вы привлечёте и в конечном итоге конвертируете.

Показатель отказов

Чтобы сократить показатель отказов, вы можете экспериментировать с макетами страниц, скоростью загрузки, расположением призывов к действию (CTA) и даже объёмом текста, отображаемого выше сгиба. Тестирование одного изменения за раз поможет точно определить, что мешает посетителям оставаться на сайте. Простые доработки — например, улучшение читаемости контента, добавление привлекательных визуальных элементов или повышение скорости загрузки — могут мотивировать пользователей изучать сайт дальше, а не покидать его.

Показатель открытия писем

Чтобы улучшить показатели, тестируйте варианты темы письма, превью-текста, имен отправителей и времени отправки, чтобы определить, что лучше всего резонирует с вашей аудиторией. Персонализация, динамический контент и сегментация списков также способствуют повышению открываемости писем за счёт большей релевантности. Избегайте спам-триггеров и поддерживайте чистоту базы, чтобы ваши письма действительно попадали в почтовые ящики.

Коэффициент кликабельности

Чтобы повысить CTR, экспериментируйте с расположением CTA, дизайном кнопок, анкорным текстом и даже длиной текста письма. A/B-тестирование различных стилей сообщений — лаконичных и подробных, прямых и разговорных — поможет выявить, что лучше всего находит отклик у аудитории. Персонализация и динамический контент делают ссылки более релевантными, а адаптивный формат для мобильных устройств обеспечивает удобство восприятия.

Выручка на посетителя

Чтобы увеличить RPV, сосредоточьтесь на оптимизации трафика, генерируемого через email-рассылки: улучшайте сегментацию, персонализируйте предложения и совершенствуйте посткликовый опыт. Проводите A/B-тестирование рекомендаций товаров, стратегий скидок и процессов оформления заказа, чтобы определить, что способствует росту среднего чека.

Кроме того, настройка частоты рассылок и таргетинга поможет привлекать посетителей с высокой покупательской активностью, которые с большей вероятностью совершат конверсию и потратят больше.

Как читать и интерпретировать результаты A/B-тестирования

Вы можете использовать различные инструменты тестирования, например маркетинговую автоматизацию или программы для скоринга лидов, которые помогают анализировать данные и находить инсайты для принятия обоснованных решений. Однако полезно уметь самостоятельно интерпретировать результаты тестов, поэтому давайте рассмотрим, как это сделать.

• Определите ключевой показатель: Скорее всего, это ваша конверсия. Если вы используете инструмент сплит-тестирования или калькулятор, у вас будут два отдельных результата для каждого тестируемого элемента.
• Сравните результаты: Обычно один из тестов оказывается явным лидером, но бывают случаи, когда результаты слишком близки, чтобы сделать однозначный вывод. Это называется статистической значимостью, о которой мы говорили ранее. Если результаты практически одинаковы, ни одна из версий не даст значительного улучшения конверсии. Это вернёт вас к началу, где потребуется протестировать другой элемент.
• Сегментируйте данные для более глубокого анализа: Полезный способ получить дополнительные инсайты — сегментировать данные ещё подробнее. Например, можно проанализировать, откуда пришли клики (блог, соцсети, сайт, реклама), кто были посетители (новые лиды или существующие клиенты) и с какого устройства они просматривали контент (десктоп или мобильная версия). Такой подход поможет лучше понять результаты теста и точнее нацелить следующую кампанию на нужную аудиторию.

Не забывайте проводить собственные A/B-тесты

Все эти примеры демонстрируют успешные кейсы A/B-тестирования. Однако то, что эти тесты сработали для других компаний, не гарантирует аналогичного результата для вашего бизнеса.

Вам необходимо самостоятельно проводить тестирование, чтобы понять, что нужно вашей аудитории. Вернитесь к разделу «Что можно тестировать в A/B?» и узнайте больше о проверке платных рекламных кампаний.

Улучшайте результаты с помощью A/B-тестирования в MautiBox

С MautiBox встроенные функции A/B-тестирования не только просты в использовании, но и разработаны для достижения результатов.

Более умное A/B-тестирование

С помощью встроенного A/B-тестирования MautiBox в автоматизированных рабочих процессах вы не просто гадаете, что сработает, а принимаете решения на основе данных в масштабе. Тестируйте разные темы писем, контент, время отправки и даже целые пути автоматизации в рамках одного рабочего процесса.

MautiBox динамически распределяет трафик, обеспечивая чистые и практичные результаты, которые наглядно демонстрируют, что действительно влияет на эффективность.

Гиперперсонализированные варианты для более глубоких инсайтов

MautiBox выводит A/B-тестирование на новый уровень с помощью сегментации и динамического контента. Вместо стандартных сплит-тестов вы можете персонализировать каждый вариант на основе поведения контактов, их предпочтений или этапа жизненного цикла. Это означает, что вы не просто определяете, что работает в целом, а выясняете, что лучше всего подходит для каждого сегмента аудитории, получая более точные и высокоэффективные результаты.

Отчеты в реальном времени для мгновенной оптимизации

Как только вы запускаете тест, система начинает формировать отчеты в реальном времени. Вы сразу видите, какая версия приносит больше открытий, кликов и конверсий — не нужно ждать неделями, чтобы получить данные. Как только определяется лидер, вы можете автоматически перенаправить трафик на лучшую версию или применить полученные выводы в рассылках, лендингах и даже рекламных кампаниях.

С MautiBox A/B-тестирование — это не просто эксперимент, а масштабируемая стратегия оптимизации каждой точки взаимодействия в вашей маркетинговой воронке.

Готовы начать?

Часто задаваемые вопросы по A/B-тестированию

Остались вопросы? Мы поможем.

Что такое статистическая значимость в сплит-тестировании?

Статистическая значимость в сплит-тестировании определяет, обусловлены ли наблюдаемые различия между двумя вариантами внесенными изменениями, а не случайностью. Достижение статистической значимости гарантирует, что результаты A/B-тестов (например, сравнение двух тем писем или кнопок призыва к действию) являются надежными и могут уверенно использоваться для принятия решений по будущим кампаниям в MautiBox.

К примеру, если один вариант письма показывает конверсию 5%, а другой — 3%, тестирование на статистическую значимость помогает определить, является ли разница в 2% существенной или просто случайной.

Как определить необходимый размер выборки для A/B-тестирования?

Чтобы определить базовый размер выборки для A/B-теста в email-маркетинге, выполните следующие шаги:

• Текущий коэффициент конверсии: Знайте базовый показатель (например, 20% CTR).
• Желаемое улучшение: Определите минимальную разницу, которую хотите обнаружить (например, увеличение на 5%).
• Уровень доверия: Стремитесь к 95% доверительной вероятности (стандарт для A/B-тестов).
• Приоритет статистической мощности: Установите её на уровне 80% или выше, чтобы избежать ложноотрицательных результатов.

С учётом этих факторов можно использовать онлайн-калькуляторы для расчёта количества получателей в каждой тестовой группе. Например, при конверсии 20% и цели улучшения на 5% может потребоваться около 1 000 получателей на каждую версию. Это гарантирует надёжность и практическую ценность результатов теста.

Сколько времени должен длиться A/B-тест для получения достоверных результатов?

Для достижения достоверных результатов в A/B-тестах email-рассылок рекомендуется проводить их не менее 24–48 часов. Такой временной промежуток позволяет собрать репрезентативную выборку поведения аудитории, учитывая различия во времени открытия писем и паттернах взаимодействия.

Одно исследование показало, что тест продолжительностью 24 часа дал действенные выводы при выборке в 6 600 контактов и участии 13,2% тестовой группы.