Как делать правильные выводы из А/В-тестов (Александр Балин, Skypro)

Эксперименты в продукте часто запускают ради роста конверсии — это ошибка. Настоящая цель A/B-тестов — проверка гипотез и снижение рисков неверного решения. До запуска теста нужно найти реальный барьер через аналитику записей сессий, звонки и UX-тесты, а затем приоритизировать идеи с помощью матрицы потенциал/риски и расчёта ROTI. На кейсах Skyeng показано, как дёшево проверять гипотезы — например, собрать лендинг на Tilda с кнопкой оплаты или перенести кнопки в зону большого пальца, утроив конверсию. Важно выбирать чувствительные прокси-метрики и заранее фиксировать критерии принятия решений.

• Найти реальный барьер через сессии, звонки и UX-тесты до запуска теста
• Приоритизировать идеи матрицей потенциал/риски и расчётом ROTI
• Выбрать чувствительные прокси-метрики и зафиксировать критерии решения