Используем cookies

Мы используем необходимые файлы cookie для работы сайта, а также аналитические cookie Яндекс.Метрики — только с вашего согласия.

При согласии будут установлены: _ym_uid (1 год), _ym_d (1 год), _ym_isad (2 дня), _ym_visorc (2 нед.) — для анализа посещаемости и записи сессий (Вебвизор). Подробнее — в Политике cookie.

A/B-тестирование

Получите проверку гипотез на реальном трафике: сформулированные гипотезы роста конверсии, запущенные сплит-тесты, оценку статистической значимости и внедрение победивших вариантов.
Обсудить проект

Когда нужно A/B-тестирование

Решения по наитию

Изменения на сайте вносятся на основе мнений и вкусов, без подтверждения данными, а результат каждой правки остается неизвестным.

Конверсия не растет

Трафик на сайт идет, но доля посетителей, оставляющих заявку, стоит на месте, и непонятно, что именно мешает росту.

Споры о вариантах

Команда не может договориться, какой заголовок, кнопка или форма лучше, и каждый отстаивает свою версию без аргументов.

Редизайн вслепую

Планируется переделка страниц или формы, но нет уверенности, что новый вариант сработает лучше текущего.

Дорогой трафик уходит впустую

Бюджет на привлечение растет, а отдача с тех же визитов не увеличивается, и каждый потерянный посетитель стоит дороже.

Зачем бизнесу A/B-тестирование сайта

u003cpu003eA/B-тестирование — это сравнение двух или нескольких вариантов страницы или элемента на реальном трафике, при котором посетители случайно делятся на группы, а решение принимается по статистически достоверным данным. Сплит-тестирование показывает, какой вариант действительно приносит больше заявок, а не кажется лучше на взгляд.u003c/pu003eu003cpu003eБез тестирования изменения на сайте вносятся вслепую. Заголовки, кнопки, формы и структура меняются по интуиции, и невозможно отделить удачную правку от вредной. Часть изменений снижает конверсию незаметно, бюджет на трафик расходуется на посетителей, которые уходят без заявки, а реальные точки роста остаются неизвестными.u003c/pu003eu003cpu003eСистемное A/B-тестирование меняет подход к развитию сайта: каждая гипотеза проверяется на трафике, влияние правки измеряется в заявках и выручке, а во внедрение идут только варианты, доказавшие эффект. Решения опираются на данные, а спорные правки отсеиваются до раскатки на всю аудиторию.u003c/pu003eu003cpu003eАгентство 12 НЕМЦЕВ ведет A/B-тестирование на результат: формулирует гипотезы по росту конверсии, запускает корректные сплит-тесты, проверяет статистическую значимость и внедряет победившие варианты. Клиент получает рост заявок с того же трафика и понимание, что работает на его аудитории.u003c/pu003e

Помогаем бизнесу расти в цифровой среде

с 2009 года
Работаем с компаниями на этапе роста и масштабирования
300+ проектов
SEO, реклама, разработка и цифровые продукты
10+ крупных брендов
Клиенты федерального уровня
5+ лет
Длительно работаем с ключевыми клиентами

ЛЭТУАЛЬ

SEO и ИИ-решения для одного из крупнейших бьюти-ритейлеров России и СНГ
Изучить

Apteka.ru

SEO для одного из крупнейших онлайн-сервисов продажи лекарств и товаров для здоровья в России
Изучить

Яндекс Маркет

SEO-консалтинг для одного из крупнейших маркетплейсов Рунета
Изучить

Аптека 36.6

SEO для крупной аптечной сети Москвы и Московской области
Изучить

Аптека Горздрав

SEO для крупной аптечной сети с присутствием в Москве и регионах России
Изучить
ЛЭТУАЛЬ
Apteka.ru
Яндекс Маркет
Аптека 36.6
Горздрав

Как мы работаем

1

Анализ данных и узких мест

Изучаем поведение посетителей по аналитике и записям сессий, находим страницы и шаги, на которых теряются заявки. Определяем приоритетные зоны для тестирования.
2

Формулировка гипотез

Превращаем найденные проблемы в проверяемые гипотезы роста конверсии с ожидаемым эффектом. Расставляем приоритеты по потенциальному влиянию и сложности проверки.
3

Подготовка вариантов

Готовим альтернативные варианты страниц, заголовков, кнопок и форм под каждую гипотезу. Согласуем изменения и закладываем корректную схему распределения трафика.
4

Запуск сплит-теста

Настраиваем эксперимент в системе тестирования, делим трафик между вариантами и проверяем корректность отслеживания целей. Контролируем чистоту условий теста.
5

Оценка значимости

Накапливаем данные до достижения статистической достоверности и оцениваем значимость результата по KPI. Отсекаем случайные колебания и преждевременные выводы.
6

Внедрение и развитие

Внедряем победивший вариант на всю аудиторию и фиксируем прирост. Формируем очередь новых гипотез, чтобы рост конверсии продолжался циклами.

Что компания получает по итогам работы

u003cpu003eКлиент получает проверенные на трафике решения по сайту: варианты страниц и элементов, которые статистически достоверно увеличивают конверсию. Каждое внедрение подтверждено данными, а не мнением, поэтому правки не откатываются и не вредят результату.u003c/pu003eu003cpu003eПо каждому тесту предоставляется отчет: какая гипотеза проверялась, как делился трафик, какие варианты сравнивались, достигнута ли статистическая значимость и какой прирост конверсии дал победивший вариант. Видно, какие идеи сработали, а какие были отклонены данными до полной раскатки.u003c/pu003eu003cpu003eНа стороне аналитики настраивается корректное отслеживание целей и распределение трафика, что позволяет проверять гипотезы дальше без повторной подготовки инфраструктуры. Тестирование становится регулярным процессом, а не разовой акцией.u003c/pu003eu003cpu003eВ результате тот же трафик начинает приносить больше заявок, стоимость лида снижается за счет роста конверсии, а развитие сайта переходит от догадок к решениям на данных. Компания получает очередь приоритизированных гипотез и накопленную базу знаний о том, что работает на ее аудитории.u003c/pu003e

Усиливайте позиции на рынке с 12 НЕМЦЕВ

Опыт работы с крупным бизнесом
u003cpu003eВедем A/B-тестирование для компаний федерального уровня с высоким трафиком и требованиями к достоверности результата.u003c/pu003e
Решения на основе данных
u003cpu003eВнедряем только варианты, доказавшие эффект на трафике, отсекая правки на основе мнений и догадок.u003c/pu003e
Использование ИИ в работе
u003cpu003eПрименяем искусственный интеллект для анализа поведения, генерации гипотез и подготовки вариантов для тестов.u003c/pu003e
Долгосрочная работа с проектами
u003cpu003eВедем тестирование циклами: рост конверсии накапливается за счет регулярной проверки новых гипотез.u003c/pu003e
Прозрачная отчётность
u003cpu003eПо каждому тесту показываем гипотезу, выборку, значимость и прирост конверсии без скрытых выводов.u003c/pu003e

Часто задаваемые вопросы об A/B-тестировании

Чем A/B-тестирование отличается от юзабилити-аудита?
Юзабилити-аудит это экспертная оценка интерфейса, при которой специалист находит вероятные проблемы и предлагает улучшения на основе опыта и практик. A/B-тестирование проверяет конкретные гипотезы на реальном трафике и подтверждает решение статистически достоверными данными. Эти услуги дополняют друг друга: аудит дает идеи и гипотезы, а сплит-тестирование показывает, какие из них действительно увеличивают конверсию на вашей аудитории.
Сколько трафика нужно для A/B-тестирования?
Достоверность результата зависит от числа посетителей и конверсий, а не от срока в каждом варианте. Чем выше базовая конверсия и трафик, тем быстрее тест набирает значимость. На страницах с небольшим трафиком тесты тоже возможны, но идут дольше и требуют проверки крупных изменений с заметным ожидаемым эффектом, чтобы результат успел стать статистически достоверным.
Что можно тестировать на сайте?
Тестировать можно заголовки и тексты, кнопки и их формулировки, формы заявок, структуру и порядок блоков, изображения, ценовые и товарные блоки, варианты посадочных страниц целиком. Приоритет отдается элементам, которые ближе всего к заявке и затрагивают большую долю трафика. Что именно тестировать в первую очередь, определяется по данным аналитики и сформулированным гипотезам, а не наугад.
Как вы понимаете, что вариант действительно лучше?
Решение принимается по статистической значимости, а не по первому перевесу в цифрах. Мы накапливаем данные до достаточной выборки и проверяем, что разница между вариантами не является случайным колебанием. Только после этого вариант признается победившим и внедряется. Такой подход исключает преждевременные выводы, когда временный всплеск принимается за реальный рост конверсии.
Влияет ли A/B-тестирование на позиции сайта в поиске?
Корректно настроенное тестирование не вредит SEO. Эксперименты проводятся с соблюдением рекомендаций поисковых систем: используется правильное распределение трафика, а варианты не маскируют разный контент от пользователей и роботов. Тестирование направлено на рост конверсии уже привлеченного трафика и работает в связке с SEO, а не против него.
Что происходит после завершения теста?
Победивший вариант внедряется на всю аудиторию, прирост конверсии фиксируется в отчете, а проверенная гипотеза попадает в базу знаний о вашей аудитории. Далее запускается следующий тест из приоритизированной очереди гипотез. A/B-тестирование работает циклами: каждый завершенный эксперимент дает данные для новых гипотез и постепенного роста конверсии.
Подходит ли A/B-тестирование для B2B-сайтов?
Да, при учете специфики. В B2B заявок обычно меньше, а цикл сделки длиннее, поэтому тестируются заметные изменения и используется анализ всей воронки, а не только мгновенной конверсии. При недостатке заявок в оценку включаются промежуточные действия, например переходы к форме или скачивание материалов. Подход адаптируется под объем трафика и характер целевого действия на конкретном сайте.

Готовы обсудить проект?

Расскажите о задаче — предложим подход и варианты решений
Обсудить проект