🧪 А/Б-тесты в корпорациях: как из rocket-science сделать rocket-fail
Это UGC-заметка от моего коллеги, который занимается методологическим сопровождением А/Б тестов. Казалось бы, А/Б-тест — базовый метод исследования для любого продакта. Берёшь гипотезу, делишь аудиторию, сравниваешь результат. Даже школьники на уроках химии так делают: «а если я налью побольше — взорвётся или нет?».
Но в корпорациях всё иначе: 🏢 «Указ сверху» не спасает. Руководитель может десять раз сказать «тестируйте», но пока KPI сотрудника не завязан на подтверждении эффекта от доработок, А/Б останется только в презентациях. 📊 Мотивация — ключ. Там, где бонусы завязаны на реальный change эффект, тесты живут. Там, где мотивация = «лишь бы отчёт сходился», всё умирает. 💀 8 из 10 гипотез не проходят. И это нормально. Но в порой это воспринимается как личная обида на менеджера: «Как ты посмел предложить нерабочую идею?!»
⚠️ А ещё есть вторая проблема. Многие понимают А/Б-тест как «простое разделение на две группы: одной показываем новую кнопку, другой — старую. Дальше смотрим, у кого кликов больше».
На деле этого категорически недостаточно. 1) Нужно как-то обеспечить гомогенность групп сравнения, а это вообще не просто. Важно еще и понимать, что значит слово «гомогенность». 2) При получении результата, как-то доказать себе, что результат статистически значим. 3) Ну и хорошо бы знать слова «доверительный интервал» и «дисперсия» и использовать это в работе с А/Б-тестом. Простой пример: сравнивать конверсию нажатия «оформить кредит» между группой, где 75% миллионеров, и группой без миллионов на счету — мягко говоря, странно.
⚡️ Примеры в мировой практике В Booking и Airbnb тесты — религия: гипотеза без проверки = фантазия. В Amazon идея без эксперимента = даже не идея. Тесты встроены в процесс и влияют на бонусы. В СберМаркет и Яндексе частота и качество А/Б-тестов — один из ключевых критериев роста команды. А вот в условной «Корпортивной Корпарации» можно годами запускать фичи «по интуиции» руководителя. Итог: А/Б-тест либо «мешает работать», либо «портит красивую историю для отчёта».
📌 Вывод А/Б-тест — это не «разделил на группы и сравнил». Это статистический инструмент, требующий дисциплины и методологии. А пока корпорация не привяжет мотивацию к тому, как часто и качественно проверяют гипотезы, всё останется «для слайдов».
👉 А как у вас в командах: А/Б‑тесты — часть культуры или «лишняя практика»? Делитесь опытом 👇
