A/B-тест в email-рассылках — как красная таблетка: показывает реальность такой, какая она есть.

Но, как и любое лекарство, применять его надо правильно и по инструкции, иначе можно себе навредить — например, поторопившись с выводами или забыв учесть какие-то данные.

🎯 Правильно разделите аудиторию Группы должны быть случайными и равномерными, чтобы исключить влияние внешних факторов.

🎯 Меняйте только один параметр Если изменить сразу несколько элементов, сложно будет понять, что именно повлияло на результат.

🎯 Четко сформулируйте гипотезу Не тестируйте вслепую. Определите, что и зачем хотите улучшить, какой именно метрике это должно помочь.

Пример: «Мы увеличим конверсию в заявку на 10%, если изменим текст кнопки с “Оставить заявку” на “Получить предложение”».

🎯 Не торопитесь Не делайте выводы слишком рано — соберите достаточно данных, чтобы избежать ложных решений.

Пример: Если через 10 минут одно из писем показало открываемость выше на 5%, но общий охват составил всего 100 человек при базе в 10 000, не спешите рассылать его на остаток базы — подождите.