A/B тест и аналитика

Кейс: как повторный A/B тест выявил разницу между поведением пользователей и заявками

Как аналитика помогла отделить поведенческие метрики от заявок и понять, какая версия страницы выигрывает по результату

Кратко о задаче

Продукт

Премиальное авторское путешествие с высокой стоимостью и длинным циклом принятия решения. Здесь заявку даёт не "красивый лендинг", а доверие к маршруту, условиям и организации.

Задача

Перепроверить выводы первого теста, разобрать аналитику, сопоставить поведение пользователей с заявками и определить, какая версия страницы выигрывает по ключевой бизнес-метрике.

Ограничения

Первый тест дал слабую базу для выводов: цели пересекались, часть данных смешивалась, поведенческий анализ был неполным. Повторный тест нужен был, чтобы убрать шум и получить рабочую картину по заявкам.

Что сравнивали в тесте

Версия A

Основная страница тура внутри сайта: более подробная, с глубоким раскрытием маршрута, условий и деталей поездки. Работает через содержание, доверие и прогрев.

Версия B

Отдельная компактная версия, ближе к логике классического продающего лендинга: быстрее проводит пользователя по блокам, упрощает навигацию и ускоряет знакомство с предложением.

Гипотеза

Первый тест не дал достоверного ответа, какая версия страницы выигрывает по заявкам. Повторный тест был нужен, чтобы сравнить страницы на более чистой аналитической базе и понять, какая версия приводит к заявке, а не просто удерживает внимание.

Цепочка

  • Аналитика без пересечений
  • Отдельный учёт прямых заявок
  • Разделение заявок и микроконверсий
  • Сопоставимый A/B анализ
  • Выбор страницы по результату, а не по впечатлению

Что входило в мою работу

Аудит первого теста и проблем аналитики

Проверка целей, форм и логики фиксации заявок, анализ обеих страниц

Настройка целей, форм и логики фиксации лидов

Настройка целей в Метрике, подключение всех форм тестируемых страниц, аудит UX

Анализ результатов повторного теста и подготовка выводов

Интерпретация данных, ответ на вопрос "Почему А лучше продает", рекомендации

Что изменилось во втором тесте

В первом тесте

  • пересекались цели и формы
  • логика фиксации лидов не была достаточно надежной
  • часть поведенческих данных была ограничена
  • прямые заявки и вспомогательные действия смешивались

Во втором тесте

  • страницы были разведены в аналитике
  • анализ опирался на CRM и проверку целей
  • прямые заявки и микроконверсии учитывались отдельно
  • поведение пользователей сопоставлялось с заявками, а не рассматривалось отдельно

Повторный тест показал не только то, как пользователи ведут себя на странице, но и какая версия реально даёт заявки

Кейс по доработке лендинга A

Отдельно показала, как дорабатывалась версия A, какие изменения были внесены в структуру страницы и как это связано с ростом конверсии в сопоставимом окне теста.

Смотреть кейс: как доработка лендинга A повысила конверсию на 72%

Результат второго теста

12 : 4
По итогам повторного теста версия A получила 12 прямых заявок против 4 у версии B
Поведение продажа
Версия B лучше вела пользователя по странице, но не дала сопоставимого результата по заявкам
Ключевой вывод
Для дорогого travel-продукта страницу нельзя оценивать только по скроллу, кликам и визуальной логике

Главный вывод

Этот кейс показывает, что страница, которая выглядит более продающей, не всегда лучше конвертит в заявку. Версия B выглядела сильнее по структуре и пользовательскому прохождению, но по прямым заявкам выиграла версия A. Для продуктов с долгим циклом принятия решения это особенно важно: внешне "правильный" лендинг и страница, которая реально приводит к заявке, не всегда одно и то же.

Моя роль в проекте

Аудит аналитики и теста

Проверка логики A/B теста, целей и фиксации лидов, аудит UX страниц

Настройка и сопоставление

Цели в Метрике, подключение форм, сверка CRM с Метрикой, вебвизор, карты кликов и скролла

Выводы и решение

Интерпретация результатов повторного теста, ответ на вопрос "Почему А лучше продает", рекомендации

Если вам нужен не просто A/B тест, а разбор, который показывает, что именно влияет на заявки, где искажается аналитика и на что опираться в решениях, можно начать с аудита страницы и метрик

Проверю цели, формы, поведенческие метрики и логику теста, чтобы отделить красивую картину поведения от результата в заявках и показать, какая версия страницы работает на бизнес-задачу

Обсудить аудит в Telegram