Некоторые ошибки, которые чаще всего совершают при проведении A/B-тестирования:

• Тестирование нескольких изменений одновременно. 1 Нельзя одновременно менять много элементов, иначе невозможно будет понять, какое из изменений повлияло на результат. 1
• Использование чужих гипотез. 1 То, что сработало в одном проекте, не обязательно сработает в другом. 1 Лучше анализировать ситуацию и выдвигать свои гипотезы. 1
• Досрочное завершение теста. 1 Нельзя завершать сплит-тестирование раньше, чем был достигнут размер выборки, иначе результаты могут быть недостоверными. 1
• Неправильный выбор метрик. 13 Если отслеживать метрики, которые не влияют на коммерческие показатели, можно принять неправильное решение. 1 Лучше выбирать показатели, которые влияют на выручку и прибыль, — например, коэффициент конверсии. 1
• Неравномерное распределение аудитории. 1 Варианты пользователям нужно показывать случайным образом, иначе отдельный сегмент аудитории будет видеть только один вариант — и результат будет недостоверным. 1
• Игнорирование внешних факторов. 1 На результаты эксперимента могут влиять внешние факторы: сезонность, общая информационная повестка, периоды распродаж. 1 Чтобы получить статистически значимые результаты, лучше проводить A/B-тестирование в нейтральные периоды. 1
• Нерепрезентативная выборка. 1 Чтобы получить применимые результаты тестирования, нужно сделать так, чтобы выборка была похожа на генеральную совокупность пользователей. 1