Узнайте стоимость и сроки А/Б тестирования ПО
Заказать А/Б тестирование приложения
Запустить онбординг
Гарантийный период 2 недели
Комплексный аудит
Оптимальная команда под задачу
Поддержка и менторство от экспертов смежных областей
Прозрачный процесс — работа по ТЗ, отчётность, трекинг, контроль сроков
Наша команда сертифицирована по международным стандартам Scrum.org. Мы применяем лучшие практики гибкой разработки для вашего бизнеса.
Активное участие в open-source проектах позволяет создавать надежные решения с использованием проверенных технологий и идти в ногу со временем.
Наши решения создаются из готовых протестированных компонентов. Это ускоряет разработку и масштабирование, а также сделает проще дальнейшую поддержку.
Наши специалисты с большим опытом совместной работы гарантируют эффективность, слаженность действий и качество конечного продукта.
Мы не новички в сложных проектах. У нас богатый опыт в создании BPMS, CRM и высоконагруженных систем.
Подтверждённая профессиональная квалификация, надежность и соблюдение передовых отраслевых стандартов.
Мы поможем создать для вас решение, которое будет отвечать задачам вашего бизнеса. Наша команда использует проверенные и актуальные инструменты, разрабатывает цифровые продукты для стабильной и эффективной работы на долгие годы.
Постановка целей и планирование эксперимента
Определяем ключевые метрики и формулируем гипотезы, которые нужно проверить. Выбираем элементы приложения для тестирования (интерфейс, функционал, тексты, сценарии). Определяем целевую аудиторию, длительность теста и инструменты проведения (Google Optimize, Optimizely, Firebase A/B Testing и др.).
Подготовка вариантов и запуск теста
Создаём альтернативные версии элементов приложения (дизайн, тексты, сценарии) на основе гипотезы. Настраиваем системы аналитики и распределение трафика между вариантами, чтобы обеспечить корректный сбор данных в процессе теста.
Проведение эксперимента и сбор данных
Запускаем тест, контролируем корректность работы сценариев и стабильность приложения. Фиксируем пользовательские действия, поведение и метрики в реальном времени.
Анализ результатов и внедрение решений
Сравниваем показатели вариантов, определяем статистическую значимость различий. Предоставляем отчёт с выводами и рекомендациями. При положительном результате внедряем успешный вариант в основной продукт, при необходимости запускаем новые тесты.
A/B-тестирование — это метод сравнения двух или более вариантов продукта, интерфейса или отдельного элемента, чтобы определить, какой из них даёт лучшие результаты. Суть подхода в том, что часть пользователей видит вариант А, а другая часть — вариант B, после чего анализируются показатели и выбирается наиболее эффективное решение.
A/B тестирование используют, когда нужно повысить конверсию, улучшить пользовательский опыт, протестировать новую функциональность или проверить гипотезу перед масштабным внедрением. Такой подход позволяет принимать решения на основе данных, а не субъективных мнений.
Представьте, что в приложении по доставке еды маркетологи хотят увеличить количество заказов. Они предлагают заменить стандартную кнопку «Оформить заказ» на более заметную и изменить её цвет. Пользователям случайным образом показываются две версии кнопки: старая и новая. По итогам эксперимента выясняется, что новая версия повышает количество заказов на 12%.
A/B-тестирование — это инструмент, который снижает риск внедрения неэффективных изменений, экономит бюджет на доработки и помогает продукту развиваться в нужном направлении.
A/B-тестирование проверяет, какой из двух (или более) вариантов интерфейса, функционала или контента работает эффективнее. Например, сравнивается старая версия страницы и новая, чтобы определить, какой вариант повышает конверсию, удержание или другие ключевые метрики.
Нет, но автоматизация помогает быстрее собирать и анализировать данные, особенно при больших объёмах трафика. При небольших экспериментах или уникальных сценариях допустимо проводить тест вручную, но аналитическая обработка результатов всегда обязательна.
На анализе текущих показателей, поведении пользователей, результатах предыдущих тестов или исследованиях. Гипотезы описывают предполагаемое улучшение: например, «новый дизайн карточки товара увеличит количество кликов на 8%».
Регулярно — при планировании значимых изменений в продукте, запуске новых функций, редизайне или изменении маркетинговых материалов. Компании с активной аудиторией могут запускать тесты ежемесячно, чтобы постоянно оптимизировать показатели.
А/Б-тестирование — это эксперимент для выбора наиболее эффективного варианта на основе поведения пользователей и данных аналитики. Оно отвечает на вопрос: «Какой вариант работает лучше?». Смоук тестирование — это базовая проверка ключевых функций приложения после сборки или обновления, чтобы убедиться, что оно запускается и работает в принципе. Оно отвечает на вопрос: «Запускается ли продукт без критических ошибок?».
