Калькулятор результатов A/B-теста конверсии
Оцените, насколько вариант отличается от контроля по конверсии, какой uplift получился и как результат может повлиять на выручку.
Когда полезен калькулятор результатов A/B-теста
Калькулятор полезен после завершения эксперимента, когда уже есть данные по посетителям и целевым действиям. Он помогает сравнить контроль и вариант, увидеть uplift, статистический сигнал, диапазон неопределенности и возможный бизнес-эффект.
- завершили A/B-тест лендинга, onboarding, pricing, paywall или CTA
- хотите сравнить control и variant по конверсии
- хотите понять, насколько uplift может быть случайным
- нужно оценить эффект на выручку
- тест содержит несколько вариантов
- нужно проверить, можно ли обсуждать rollout
- нужно подготовить summary для команды
- нужно понять, какие guardrail metrics проверить перед решением
| Вариант | Тип | Посетители | Целевые действия | Комментарий | |
|---|---|---|---|---|---|
Расчет выполняется в браузере. Данные не сохраняются и не отправляются на сервер.
Конверсия варианта выше контроля, статистический сигнал проходит выбранный уровень alpha. Перед rollout проверьте guardrail metrics, качество данных, сегменты и устойчивость эффекта.
| Вариант | Visitors | Conversions | Conversion rate | Abs uplift | Rel uplift | p-value | Статус |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Control | 10 000 | 500 | 5,00% | - | - | - | baseline |
| Variant B | 10 000 | 580 | 5,80% | +0,80 п.п. | +16,00% | 0,0123 | Выше control |
- Статистический сигнал (p-value, CI)
- Размер выборки и число событий
- Guardrail metrics (retention, refund, NPS, support)
- Качество трекинга и событийной аналитики
- Согласованность по сегментам и каналам
- Бизнес-эффект и качество выручки
- Sample ratio (распределение трафика)
- План rollout и мониторинга
Что проверить перед rollout победителя
- 01Primary metric
Убедитесь, что primary metric была выбрана до теста, а не после просмотра результатов.
- 02Guardrail metrics
Проверьте retention, refunds, NPS, support load, ошибки, качество клиентов, скорость продукта и долгосрочный эффект.
- 03Sample ratio
Проверьте, что пользователи распределялись между вариантами как ожидалось.
- 04Длительность
Слишком короткий тест может поймать дневные колебания, сезонность, novelty effect или аномалии канала.
- 05Сегменты
Общий uplift может скрывать ухудшение в важном сегменте. Проверьте новых и старых пользователей, каналы, устройства, тарифы и географии.
- 06Трекинг
События должны считаться одинаково для control и variant. Ошибка в аналитике может создать искусственный эффект.
- 07Бизнес-эффект
Рост конверсии полезен, если он связан с качественной выручкой, retention или другой целевой метрикой бизнеса.
- 08План rollout
Даже сильный результат лучше внедрять с мониторингом, особенно если изменение влияет на оплату, onboarding, данные пользователей или критический сценарий.
Как считается результат A/B-теста конверсии
Conversion Rate = Conversions / Visitors × 100%Absolute Uplift = Conversion Variant − Conversion ControlRelative Uplift = Absolute Uplift / Conversion Control × 100%Pooled Conversion = (Cv_c + Cv_v) / (N_c + N_v)SE = sqrt(p̂(1 − p̂) × (1/N_c + 1/N_v))Z = (p_v − p_c) / SEProjected Extra Conversions = Monthly Traffic × Rollout Share × Absolute UpliftProjected Revenue Uplift = Projected Extra Conversions × ARPCProjected Gross Profit Uplift = Projected Revenue Uplift × Gross MarginКалькулятор оценивает разницу между control и variant по конверсии. p-value и доверительный интервал помогают увидеть неопределенность результата, а business impact показывает, как uplift может повлиять на выручку при rollout.
Например, если control получил 10 000 посетителей и 500 целевых действий, его конверсия равна 5%. Если variant получил 10 000 посетителей и 580 действий, его конверсия равна 5,8%. Absolute uplift равен 0,8 п.п., relative uplift - 16%. Дальше нужно проверить статистический сигнал, guardrails и бизнес-эффект.
Чем этот калькулятор отличается от других инструментов
- Калькулятор результатов A/B-теста конверсии анализирует уже полученные данные эксперимента
- Калькулятор достоверности A/B-теста фокусируется на статистическом сравнении вариантов
- Sample size calculator нужен до запуска теста, чтобы оценить размер выборки
- Симулятор A/B-тестов помогает планировать длительность, мощность и MDE
- Калькулятор конверсии считает одну метрику без экспериментального сравнения
- Воронка роста показывает цепочку продуктовых этапов без обязательного A/B-контекста
- Калькулятор влияния фичи на метрики оценивает эффект гипотезы до разработки
- Результат A/B-теста нужно смотреть вместе с guardrails и продуктовым смыслом
- Расчет выполняется в браузере
- Данные не сохраняются и не отправляются на сервер
Что калькулятор не учитывает
- корректность рандомизации
- sample ratio mismatch в строгой форме
- повторных пользователей
- пересечение аудиторий
- delayed conversions
- сезонность и день недели
- novelty и learning effects
- bot traffic
- ошибки событийной аналитики
- multiple testing correction в строгом виде
- sequential testing и peeking
- когорты и сегменты
- влияние на retention
- refunds, support load, NPS
- lifetime value и CAC
- качество привлеченных пользователей
- долгосрочный эффект после rollout
Если решение связано с большим rollout, pricing, оплатой, onboarding, рекламным бюджетом или критическим продуктовым сценарием, используйте калькулятор как предварительный ориентир и сверяйте результат с аналитиком, событиями, guardrail metrics, сегментами и фактическими данными.
Что показывает результат A/B-теста конверсии
Результат A/B-теста показывает, отличается ли тестовый вариант от контроля по целевому действию: регистрации, активации, оплате, покупке, заявке или другому событию. Важно смотреть не только uplift, но и статистическую неопределенность.
Как рассчитать uplift в A/B-тесте
Absolute uplift считается как разница конверсий между вариантом и контролем. Relative uplift показывает, насколько эта разница больше или меньше контрольной конверсии в процентах.
Почему p-value не должен быть единственным критерием
p-value помогает оценить случайность результата, но не говорит сам по себе, стоит ли внедрять изменение. Нужно учитывать размер эффекта, доверительный интервал, guardrail metrics, бизнес-эффект и качество эксперимента.
Почему бизнес-эффект важен для A/B-теста
Небольшое улучшение конверсии может быть ценным при большом трафике и высокой выручке с действия. Но рост конверсии нужно проверять вместе с качеством клиентов, retention, refunds и долгосрочным эффектом.
Хотите понять, можно ли внедрять результат A/B-теста?
Калькулятор показывает uplift, статистический сигнал и бизнес-эффект, но не объясняет все риски сам по себе. Если результат спорный, выборка слабая, guardrails не проверены или rollout влияет на деньги и retention, стоит отдельно разобрать дизайн эксперимента, данные, сегменты и следующий шаг.
Переход не передает данные расчета. Вы сами решаете, что отправлять в заявке.