У вас магазин, салон или сервис. Вы меняете кнопку «Купить» на «Заказать сейчас» — и продажи растут. Или падают. Как понять, что именно сработало, а что было случайностью? A/B тестирование отвечает на этот вопрос. Это метод, при котором две версии чего-либо показываются разным посетителям, а результат измеряется статистикой. ## Что можно тестировать уже сегодня Заголовок письма или цены. Текст на кнопке. Цвет баннера. Форму заказа. Последовательность шагов в корзине. Одно изменение за раз — иначе непонятно, что именно повлияло. ## Типичные ошибки новичков Первая: останавливать тест слишком рано. Допустим, за первый день одна версия вырвалась вперёд на 30%. Это ничего не значит. Статистическая значимость требует объёма выборки и времени — обычно минимум несколько сотен участников и несколько дней. Вторая: тестировать всё подряд. Десять изменений одновременно — это уже не A/B, а хаос. Фокус на одну гипотезу за раз. Третья: игнорировать мобильных пользователей. Если 70% вашего трафика с телефонов — тестируйте именно мобильную версию, а не десктоп. ## Сколько времени это занимает Инструмент ab-tests на kreativia.ru рассчитывает продолжительность теста за вас — вводите текущее число посетителей, ожидаемый эффект и уровень значимости. Результат: сколько дней нужен эксперимент. Для маленького сайта с 50 посетителями в день — это может быть несколько недель. Для 500 — несколько дней. ## Пример из практики Кофейня тестировала расположение меню на сайте. Вариант А: меню на главной. Вариант Б: отдельный раздел «Наше меню». Через 10 дней заказов стало больше на 18%. Оказалось, что гости с мобильных чаще бросали корзину именно на этапе поиска меню. Одна правка — измеримый результат. ## Минимальный набор для старта Google Analytics или встроенная статистика сайта. Две недели терпения. Гипотеза в одну строку: «Если я изменю X, то Y вырастет на Z%». Без тестов вы угадываете. С тестами — знаете.