TGViewer
Симулейтив Симулейтив @simulative_official · 7.46K subscribers
Post #3198 989
A/B-тест в коммуникациях: реальный кейс, результаты и главная ошибка, которую мы недооценили

Привет, коллеги! На связи Евгений Буторин, руководитель CRM-аналитики в Альфа Банке 👋🏻

Делюсь свежим (и поучительным) кейсом из нашей практики по A/B-тестам. Мы тестировали изменения в push + email-цепочке, чтобы поднять пост-коммуникационную активность клиентов.

😶 Что тестировали

Гипотеза: новая версия сообщения (более персонализированный текст + эмодзи + вечерний тайминг) даст больший прирост (lift) в активности или активации клиентов, чем старая.

➖ Группа A (контроль): старая коммуникация
➖ Группа B (тест): новая версия

Метрики:
➖ Активность клиента в Т0 — активность в месяце отправки коммуникации;
➖ Активность клиента в Т1 — активность клиента на следующий месяц после отправки коммуникации.

😶 Выборка и дизайн

Целевая база: 100 тысяч клиентов. Группы стратифицировали по активности, сегменту, времени жизни клиента, тарифу и каналу привлечения.

Период проведения: 1 месяц проведения + 1 месяц вызревания.

😶 Результаты на первый взгляд

Группа B показала рост активности на 11% в Т0 и на 7% в Т1. На первый взгляд мы решили, что пилот успешен, пока не сравнили профили клиентов по сторонним коммуникациям.

😶 Главная ошибка

При стратификации мы не учли параллельные коммуникации вне этого пилота. Даже при том, что на A/B-группы по этому тесту коммуникации были строго разделены, клиенты продолжали получать триггерные рассылки, другие промо, емейлы и SMS от параллельных кампаний, win-back и сервисные рассылки.

В итоге в группах A и B оказалась разная «загрязнённость» дополнительными касаниями: в B случайно попало на 15–20% больше параллельных коммуникаций, чем в A. Это создало искажённое представление об успешности пилота — часть lift’а мы приписали нашей новой версии, хотя на деле был эффект синергии (или каннибализации) от других каналов.

Как исправляли постфактум:
🟠 Собрали полную историю всех коммуникаций (1 месяц от запуска пилота) по каждому клиенту;
🟠 Ввели новую стратификационную переменную «communication load» с типом и количеством касаний;
🟠 Перестратифицировали обе группы заново, создав чистые эквивалентные группы;
🟠 Заново пересчитали эффекты от пилота: реальный эффект нашей коммуникации упал до +4% в Т0 и +1% в Т1.

Положительный результат пилота сохранился, но значения значительно снизились.

😶 Что теперь делаем обязательно

Перед запуском любого теста коммуникаций проводим обязательный аудит параллельных кампаний. В дизайне всегда включаем глобальную контрольную группу без тестовой коммуникации + стараемся изолировать группы от внешнего шума. Если шум неизбежен, то тест должен быть крупнее и дольше, чтобы шум усреднился.

Хотите строить эффективные тесты и избегать ошибок? Записывайтесь на курс по A/B-тестированию, где под руководством опытного специалиста вы начнёте проводить эксперименты, которые покажут вам реальные выводы и приведут к выгодным решениям!


📈 Записаться на курс: simulative.ru/ab-test

📈 Симулейтив | ВК | YouTube
  • ❤ 3
  • 🔥 2
  • 👍 1
More from @simulative_official
  1. Sep 30, 2026💻💻💻💻💻 Откуда на самом деле берутся данные? На учебных задачах всё просто: тебе дают г…
  2. Sep 30, 2026⭐️ Топ метрик, которые должен уметь считать каждый аналитик Рекламные метрики — это не про…
  3. Sep 29, 2026⭐️ Уже сегодня: как ML-инженер учит компьютер находить смысл в тексте Сегодня покажем проф…
  4. Sep 28, 2026#проанализировали_и_поняли
  5. Sep 27, 2026💻💻💻💻💻 Как работает ML-инженер — на примере поиска похожих текстов Пользователь вводит…
  6. Sep 25, 2026Сегодня собираем ETL-пайплайн на данных GitHub — от источника до дашборда Сегодня в 19:00…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →