В статье на реальном примере разобран быстрый и практичный кейс проведения A/B-теста через Яндекс.Метрику и cookie — без сложных интеграций и с минимумом ресурсов. Автор акцентирует, что большинство маркетологов слышали об A/B-тестах, но проводят их правильно немногие. Описан полный цикл теста: формулировка гипотезы (например, смена CTA-блока), разделение трафика на группы A и B, расчет минимального значимого прироста (MDE) и необходимой длительности эксперимента.

• Для выборки 17 509 визитов, с конверсией 5% и стандартными параметрами (α=5%, мощность 80%), минимальный статистически значимый прирост составляет 0,67 процентных пункта (+12,7% относительно текущей конверсии). Тест при таком трафике занимает примерно месяц.
• Предлагается готовый JavaScript-код для распределения пользователей на группы, редиректа и передачи данных в Яндекс.Метрику. Для MVP это простое решение, однако для более глубокой аналитики потребуется доработка логики.
• В завершении автор отмечает важность выдержки: статистику по результатам следует собирать только по окончании рассчитанного периода, чтобы избежать ложных выводов.

Финальный результат теста: нулевая гипотеза подтверждена, разницы между вариантами не обнаружено. Это не повод останавливаться — регулярное проведение корректных A/B-тестов помогает системно оптимизировать маркетинг.