Калькулятор A/B-теста помогает маркетологам и продакт-менеджерам определить, является ли разница в конверсии между вариантом A и вариантом B статистически значимой. Введите количество посетителей и конверсий для каждого варианта — и мгновенно получите p-value, доверительный интервал и вердикт.
Без правильного расчёта статистической значимости легко принять случайное колебание за улучшение и внедрить изменение, которое на самом деле не работает. Наш калькулятор A/B-теста использует Z-тест для пропорций и показывает, при каком уровне достоверности (90 %, 95 %, 99 %) результат значим.
Инструмент также рассчитывает минимальный размер выборки, необходимый для обнаружения заданного эффекта, чтобы вы знали, сколько трафика направить на тест перед принятием решения.
Введите количество посетителей и конверсий для варианта A (контроль).
Бесплатный виджет с бэклинком на ваш сайт
Загрузка…
Введите количество посетителей и конверсий для варианта B (тестируемый).
Выберите уровень достоверности: 90 %, 95 % или 99 %.
Получите результат: p-value, доверительный интервал и вердикт о значимости.
Классический двусторонний тест с расчётом p-value и Z-статистики — стандарт для сравнения конверсий в маркетинговых экспериментах.
Получите интервал для разницы конверсий при выбранном уровне достоверности — покажет реальный диапазон эффекта.
Укажите базовую конверсию, ожидаемый прирост и уровень значимости — калькулятор покажет, сколько посетителей нужно для каждого варианта.
Результат выводится простым языком: «Тест значим при 95 % достоверности — вариант B лучше» или «Недостаточно данных для вывода».
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
Статистическая значимость показывает, с какой вероятностью наблюдаемая разница между вариантами не случайна. При p-value < 0.05 результат считается значимым при 95 % уровне достоверности.
Зависит от базовой конверсии и ожидаемого прироста. Как правило, для обнаружения 10 % относительного прироста при конверсии 5 % нужно около 30 000 посетителей на вариант.
Ранняя остановка увеличивает вероятность ложноположительного результата. Рекомендуется дождаться набора заранее рассчитанного размера выборки.
Z-тест проще интерпретировать и широко принят. Байесовский подход даёт вероятность того, что один вариант лучше другого, но требует выбора априорного распределения.
95 % — стандарт для большинства маркетинговых тестов. 90 % допустим для быстрых решений с низким риском, 99 % — для критичных изменений (цены, платёжные формы).
Оцените качество и эффективность заголовка