Рассчитайте статистическую значимость A/B-теста
Введите число посетителей и конверсий для контрольного варианта (A).
Введите данные для тестового варианта (B).
Получите результат: значимость, разницу конверсий и рекомендацию.
Без статистической проверки легко принять случайное колебание за реальное улучшение. Калькулятор показывает, достаточно ли данных для надёжного вывода, и помогает избежать дорогостоящих ошибок при принятии решений.
Рассчитайте статистическую значимость A/B-теста за секунды. Введите количество посетителей и конверсий для каждого варианта — получите p-value, доверительный интервал и чёткий ответ, какой вариант лучше.
Для лучших результатов используйте современный браузер (Chrome, Firefox, Edge)
Все файлы обрабатываются локально в вашем браузере для максимальной безопасности
Сохраняйте результат сразу после обработки
Попробуйте разные настройки для оптимального результата
Стандарт — 95% (p < 0.05). Для критичных изменений используйте 99%.
Зависит от базовой конверсии и ожидаемого эффекта. Обычно минимум 1000 посетителей на вариант.
Калькулятор сравнивает два варианта. Для мультивариантного теста проводите попарные сравнения с поправкой Бонферрони.
Узнайте ключевые тренды промышленного маркетинга 2026 года и экспертные прогнозы. Адаптируйте стратегию с помощью анализа данных и инновационных инструментов.
Без UTM-меток вы не узнаете, какой канал приносит клиентов. Показываем, как правильно размечать ссылки и анализировать данные.
Как начать email-маркетинг с нуля — база, сервисы, шаблоны писем.