Симулятор и калькулятор A/B-тестов
Этот симулятор подойдет тем, кто регулярно принимает продуктовые и маркетинговые решения на основе экспериментов:
- продакт-менеджерам и growth-специалистам;
- маркетологам и performance-командам;
- аналитикам и data-специалистам;
- владельцам продуктов и digital-бизнесов;
- стартапам на этапе роста и оптимизации воронки.
Инструмент помогает быстро проверить гипотезу цифрами, ещё до запуска или в процессе эксперимента.
Симулятор и калькулятор A/B-теста
Рассчитайте uplift, p-value, статистическую значимость, дополнительную выручку и длительность теста для 7, 15 и 30 дней.
Результаты A/B-теста
Uplift: —
Разница в конверсии: —
p-value: —
Статистическая значимость: —
Дополнительная выручка (за период): —
Прогноз по длительности теста
| Период | Соберётся пользователей | Выручка |
|---|---|---|
| 7 дней | — | — |
| 15 дней | — | — |
| 30 дней | — | — |
Как читать результаты A/B-теста
Как читать результаты A/B-теста
- Uplift показывает относительный прирост метрики варианта B по сравнению с A.
- Разница в конверсии отражает фактическое изменение в процентах.
- p-value помогает понять, случайна ли разница между вариантами.
- Статистическая значимость указывает, можно ли доверять результату.
- Дополнительная выручка показывает реальный бизнес-эффект теста.
Даже высокий uplift не всегда означает успех — без статистической значимости результат нельзя масштабировать.
Прогноз длительности
Прогноз длительности
Прогноз по длительности помогает:
- понять, хватит ли текущего трафика;
- выбрать оптимальный период теста (7, 15 или 30 дней);
- избежать ложноположительных выводов;
- заранее оценить потенциальную выручку от победившего варианта.
Это особенно важно при тестировании цен, офферов и ключевых элементов воронки.
В продуктовой логике A/B-тесты — это инструмент постоянного улучшения:
- проверка гипотез о ценности продукта;
- оптимизация пользовательских сценариев;
- рост конверсии, LTV и выручки;
- снижение риска продуктовых решений.
Эксперименты позволяют заменить интуицию управляемым процессом, где каждое изменение подкреплено данными.