Растим конверсию на реальных пользователях — и в мобильном приложении, и на сайте. Проверяем гипотезы о первом экране, карточке товара, форме и оформлении заказа, а решение о каждом изменении принимаем по цифрам, а не по мнению команды.
A/B-тест показывает две версии одной страницы или экрана разным группам пользователей одновременно и считает, в какой группе больше людей дошло до нужного шага.
Менять можно что угодно: заголовок лендинга, порядок блоков в карточке товара, длину формы, число шагов в оформлении заказа.
Мобильные приложения для e-commerceДоля пользователей, дошедших до целевого действия: заявки, добавления товара в корзину, оформления заказа, оплаты, регистрации. Побеждает вариант, у которого эта доля выше.
Когда у продукта уже есть поток пользователей и вы хотите растить конверсию шаг за шагом: интернет-магазинам с приложением и сайтом, сервисам, маркетплейсам, доставке. Если продукта ещё нет, разумнее начать с MVP и проверить саму гипотезу спроса.
В приложении A/B-тесты работают там, где решается судьба заказа, — на экранах пути к покупке. Чаще всего мы работаем с пятью зонами:
Что пользователь видит при запуске: подборки, баннеры, порядок категорий. От первого экрана зависит, пойдёт ли человек дальше или закроет приложение.
Текст, цвет и расположение кнопок «В корзину», «Оформить», «Оплатить». Небольшая правка формулировки заметно меняет долю нажатий.
Порядок блоков, размер фото, место отзывов и цены, положение кнопки покупки. Карточка — точка, где пользователь принимает решение.
Число шагов, набор полей, порядок способов оплаты и доставки. Каждый лишний шаг теряет часть пользователей.
Как приложение представляет себя при первом запуске, когда просит разрешения и предлагает регистрацию. Здесь решается, останется ли пользователь.
На сайте логика та же, но точки роста другие — их проще менять и быстрее набрать выборку, потому что трафик на веб обычно больше. Основные зоны сплит-тестирования на сайте:
Первый экран, заголовок и подзаголовок, главная кнопка. От верхнего экрана зависит, останется пользователь или уйдёт в первые секунды.
Расположение фото, цены и отзывов, кнопка покупки, блок доставки. На сайте магазина карточка — главная страница принятия решения.
Число полей в заявке или регистрации, порядок вопросов, тексты подсказок и кнопки отправки. Короткая форма почти всегда собирает больше заявок.
Корзина и путь к оплате: число шагов, гость против регистрации, способы оплаты и доставки. Здесь теряется значимая доля заказов.
Если сайт и приложение работают в связке — например, у интернет-магазина на одной платформе или на отдельном кастомном сайте, — гипотезу можно проверять сразу в двух каналах и сравнивать, где изменение даёт больший эффект.
Работа идёт итерациями. Один цикл — это путь от идеи до подтверждённого цифрами вывода, а дальше мы берём следующую гипотезу.
Формулируем, что и зачем меняем и какой метрики ждём. Например: «если убрать обязательную регистрацию в оформлении заказа, доля дошедших до оплаты вырастет». Гипотеза всегда привязана к конкретной метрике, иначе результат нечем измерить.
Делим пользователей на группы. Одна видит текущий вариант, другая — изменённый. Группы формируются случайно и одновременно, чтобы на результат не влияли день недели, акции, канал трафика или тип устройства.
Собираем поведение обеих групп и считаем целевое действие — долю дошедших до корзины, заявки, оформления, оплаты. Параллельно смотрим на промежуточные шаги воронки, чтобы понять, где именно меняется поведение.
Ждём, пока разница между вариантами станет статистически значимой — то есть пока не появится уверенность, что результат не случаен и не связан с малой выборкой. После этого выкатываем победивший вариант на всех пользователей и берём следующую гипотезу.
Это две разные, но связанные задачи. Аудит находит проблемные места и предлагает гипотезы, A/B-тест проверяет их на пользователях.
| Параметр | Аудит UX/UI | A/B-тест |
|---|---|---|
| Отвечает на вопрос | Что менять и почему | Сработало ли изменение |
| Результат | Список гипотез и приоритетов | Подтверждённый цифрами вариант |
| Нужен ли трафик | Нет, работаем с экспертной оценкой | Да, тест идёт на реальных пользователях |
| Когда выбрать | Непонятно, где теряется конверсия | Есть гипотезы и поток пользователей |
Для экспериментов нужны не только идеи, но и техническая обвязка. Мы работаем с четырьмя категориями инструментов и подбираем конкретные под стек сайта или приложения:
Фиксируют поведение пользователей: что смотрят, куда нажимают, на каком шаге уходят. Без этих данных сравнивать варианты нечем.
Раздают варианты по группам. На сайте изменение чаще применяется на стороне сервера, в приложении — через переключатель функций (feature-флаг), без нового релиза в сторах.
Показывает воронку по шагам и помогает увидеть, на какой странице или экране теряются пользователи и куда направить следующий тест.
Считают размер достаточной выборки и статистическую значимость, чтобы вывод по тесту опирался на цифры, а не на впечатление.
Если продукт работает на платформе FITTIN, часть данных для экспериментов уже фиксируют встроенные модули аналитики и мониторинга событий — тесты подключаются на готовую базу.
Показатель отражает конверсию приложения в сравнении с сайтом — он показывает, что перенос сценариев в удобный интерфейс и работа над путём пользователя измеримо влияют на конверсию. A/B-тесты — инструмент, которым такой результат растят дальше, гипотеза за гипотезой, и в приложении, и на сайте. Подробности — на странице кейса, другие проекты — в портфолио.
A/B-тестирование окупается как регулярная работа над конверсией: гипотезы не заканчиваются на первом же тесте. Поэтому мы ведём её итерациями — каждый спринт закрывает одну–две гипотезы и заканчивается выводом, подтверждённым цифрами.
Оплата — по факту отработанных часов (Time & Materials), со сметой и оценкой по часам перед стартом задачи.
Точный объём работ называем после погружения в задачу: оцениваем текущий поток пользователей, аналитику и приоритетные экраны и страницы.
Останавливаться можно после любого спринта — вы платите за отработанное время, а не за фиксированный пакет.
Если пока непонятно, где именно теряется конверсия и что тестировать в первую очередь, разумный первый шаг — аудит приложения: он даёт список гипотез, а A/B-тесты их проверяют. Часть гипотез удобно закрывать не только тестами интерфейса, но и игровыми механиками, которые повышают вовлечённость и повторные заходы. Если гипотез набралось на отдельный проект и нужно описать их составом работ, поможет разработка технического задания.
Это способ проверить изменение интерфейса на реальных пользователях. Одна группа видит текущий вариант страницы или экрана (A), другая — изменённый (B). Система считает, в какой группе больше пользователей дошло до целевого действия — покупки, заявки, регистрации, оформления заказа. В работе остаётся вариант, который приносит больше целевых действий. То же самое часто называют сплит-тестированием.
Логика одна: две версии, сравнение по конверсии. Разница в технике. На сайте варианты чаще раздаются на стороне сервера или через инструмент экспериментов, изменение видно пользователю сразу. В приложении второй вариант выкатывается через переключатель функций (feature-флаг), без нового релиза в сторах. Мы работаем и с сайтами, и с приложениями, поэтому подбираем способ под конкретный продукт.
Чем больше пользователей проходит через тестируемую страницу или экран, тем быстрее набирается достаточная выборка. На старте мы оцениваем текущий поток и рассчитываем, за какой срок разница между вариантами станет статистически значимой. Если трафика мало, начинаем с мест, через которые проходят все, — с первого экрана и оформления заказа.
Аудит UX/UI показывает, где в пользовательском пути теряется конверсия, и даёт список гипотез — что стоит изменить. A/B-тест проверяет эти гипотезы на реальных пользователях и подтверждает цифрами, какое из изменений действительно повышает конверсию. Аудит отвечает на вопрос «что менять», A/B-тест — «сработало ли изменение».
Да. Для A/B-тестирования нам нужен доступ к аналитике и возможность выкатить второй вариант на часть пользователей. Если продукт написан другой командой, мы разбираемся в его устройстве на этапе погружения в задачу и подключаем инструменты экспериментов под конкретный стек — и на сайте, и в приложении.
Основная метрика — конверсия, то есть доля пользователей, дошедших до целевого действия: добавления в корзину, оформления заказа, оплаты, отправки формы, регистрации. Дополнительно смотрим на промежуточные шаги воронки, чтобы понять, на каком экране или странице пользователи уходят, и на удержание — возвращаются ли пользователи после изменения.
Опишите проект через форму ниже: какой продукт — приложение или сайт, какой сценарий хотите улучшить, есть ли аналитика. Мы погружаемся в задачу, предлагаем первые гипотезы и смету по часам перед стартом. Если пока непонятно, где теряется конверсия, начните с аудита приложения — он даст список гипотез для тестов.
Опишите продукт и сценарий, который хотите улучшить, — предложим первые гипотезы и оценим работу по часам.
