> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.aftersell.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# A/B-тестирование после покупки

> Узнайте, как настраивать, управлять и анализировать A/B-тесты для ваших предложений после покупки в Aftersell

<div id="post-purchase-ab-testing">
  # A/B-тестирование после покупки
</div>

A/B-тестирование (также известное как сплит-тестирование) позволяет сравнивать до пяти версий предложения после покупки в рамках одной воронки, чтобы определить, какая из них работает лучше. Каждая версия называется **макетом** (Layout A, Layout B, Layout C, Layout D, Layout E). Трафик автоматически распределяется поровну между всеми активными макетами, а результаты отслеживаются отдельно, чтобы вы могли определить более эффективную версию.

Тестируя вариации своих предложений, вы можете повысить коэффициент конверсии, увеличить доход и принимать решения о стратегии апселлов на основе данных.

<Note>
  A/B-тестирование позволяет вручную настроить каждый макет как полноценное предложение и тестировать их друг против друга. Если вы хотите определить отдельные переменные (например, тип скидки, длительность таймера, тип товара) и позволить Aftersell объединить их во все возможные комбинации макетов для тестирования, используйте вместо этого [многовариантное тестирование](/ru/aftersell/multivariate_testing).
</Note>

<Note>
  A/B-тестирование доступно только для апселлов после покупки. A/B-тестирование для предложений на странице благодарности в настоящее время недоступно. Об A/B-тестировании виджетов оформления заказа см. [A/B-тестирование при оформлении заказа](/ru/aftersell/checkout_a_b_testing).
</Note>

***

<div id="what-you-can-test">
  ## Что можно тестировать
</div>

Вы можете тестировать практически любой элемент вашего предложения после покупки, включая:

* **Товары:** разные товары, предложения с одним товаром против нескольких товаров или рекомендации ИИ против конкретных товаров
* **Скидки:** разные размеры или типы скидок (процент против фиксированной суммы)
* **Тексты:** заголовки, описания и текст призыва к действию
* **Изображения:** изображения товаров или lifestyle-фотографии
* **Элементы срочности:** таймеры обратного отсчёта с разной длительностью
* **Количество:** количество по умолчанию 1 против 2 (или больше)
* **Дизайн предложения:** разные макеты или визуальные стили

<Tip>
  Для наилучших результатов тестируйте по одному элементу за раз, чтобы чётко определить, что влияет на изменения показателей. Если вы хотите определить несколько переменных и позволить Aftersell объединить их в комбинации макетов для тестирования, используйте вместо этого [многовариантное тестирование](/ru/aftersell/multivariate_testing).
</Tip>

***

<div id="how-to-set-up-an-ab-test">
  ## Как настроить A/B-тест
</div>

<div id="step-1-create-or-open-a-funnel">
  ### Шаг 1: создайте или откройте воронку
</div>

1. Откройте **приложение Aftersell** из панели администратора Shopify
2. Перейдите в раздел **Post-purchase Funnels** в левой боковой панели
3. Создайте новую воронку или откройте существующую, которую хотите протестировать

<div id="step-2-create-your-test">
  ### Шаг 2: создайте тест
</div>

1. В воронке нажмите **Create Test**
2. Выберите **A/B Test** из предложенных вариантов

<div id="step-3-set-up-your-layouts">
  ### Шаг 3: настройте макеты
</div>

Настройте каждый макет как полноценное предложение. Вы можете создать до 5 макетов (от Layout A до Layout E).

Для каждого макета вы можете настроить:

* Выбор товаров
* Размер и тип скидки
* Текст и сообщения предложения
* Изображения и визуальные элементы
* Настройки таймера обратного отсчёта
* Количество по умолчанию
* Любые другие настройки предложения

<div id="step-4-start-the-test">
  ### Шаг 4: запустите тест
</div>

1. Проверьте все макеты, чтобы убедиться, что они настроены правильно
2. Нажмите **Start Test**, чтобы начать распределение трафика между макетами
3. Убедитесь, что ваша воронка **включена** и **опубликована**

Ваш A/B-тест теперь запущен.

<div id="how-traffic-is-split">
  ### Как распределяется трафик
</div>

Трафик автоматически распределяется поровну между всеми макетами теста. Возможности вручную настроить процент трафика для каждого макета нет. Например:

* Если у вас **2 макета**, трафик разделится **50% / 50%**
* Если у вас **3 макета**, трафик разделится примерно **33% / 33% / 33%**
* Если у вас **4 макета**, трафик разделится по **25% на каждый**
* Если у вас **5 макетов**, трафик разделится по **20% на каждый**

Все макеты в рамках одного теста получают равное распределение трафика. Возможности задать пользовательские проценты нет (например, вы не можете назначить Layout A 80%, а Layout B 20%).

***

<div id="managing-your-test">
  ## Управление тестом
</div>

Когда ваш A/B-тест запущен, его статус будет отображаться как **In progress**. Отсюда вы можете приостановить, изменить, сбросить, удалить тест или выбрать победителя.

<div id="test-statuses">
  ### Статусы теста
</div>

* **Not started**: тест создан, но не активен. Трафик не распределяется. Если вы видите, что 100% трафика идёт на один макет, нажмите **Start test**.
* **In progress**: трафик распределяется поровну между всеми макетами.
* **Paused**: распределение трафика остановлено.
* **Finished**: тест завершён. Результаты доступны на вкладке Analytics > Tests.

Наведите курсор на значок статуса, чтобы увидеть всплывающую подсказку с датой. Подсказка показывает:

* **Started \[дата]** — для тестов, которые идут, приостановлены или завершены
* **Last reset \[дата]** — для тестов, которые не запущены, но чья аналитика была сброшена
* **Created \[дата]** — для тестов, которые ещё не были запущены и никогда не сбрасывались

<div id="pause-the-test">
  ### Приостановка теста
</div>

Нажмите **Pause**, чтобы временно остановить распределение трафика. Когда тест приостановлен:

* Трафик больше не распределяется между макетами
* Будет показываться только первый созданный макет, Layout A
* Вы не можете выбрать, какой макет отображается во время паузы

Чтобы навсегда отображать другой макет, вы должны выбрать победителя или удалить тест. При возобновлении теста равномерное распределение трафика продолжается.

<div id="edit-the-test">
  ### Редактирование теста
</div>

Используйте меню с тремя точками и выберите **Edit test**, если вам нужно изменить товары, цены, макет или сообщения. Для точных результатов избегайте существенных изменений во время работы теста.

<div id="reset-analytics">
  ### Сброс аналитики
</div>

Выберите **Reset analytics**, чтобы очистить текущие данные теста и начать отслеживание с нуля. Это сбрасывает только данные A/B-теста. Исторические данные предложения за всё время не удаляются.

<div id="delete-the-test">
  ### Удаление теста
</div>

Выберите **Delete test**, чтобы навсегда удалить A/B-тест. При удалении:

* Трафик больше не будет распределяться
* Предложение вернётся к обычному поведению
* Аналитика предложения за всё время снова станет видимой

<div id="select-a-winner">
  ### Выбор победителя
</div>

Когда вы готовы завершить тест:

1. Нажмите **Select winner**
2. Выберите макет, который хотите оставить
3. Подтвердите

Это завершает тест и применяет выбранный макет в качестве активного предложения. В дальнейшем все клиенты будут видеть выбранный макет.

***

<div id="how-ab-test-analytics-work">
  ## Как работает аналитика A/B-тестов
</div>

Когда тест запущен, вы можете отслеживать его результаты в разделе **Analytics** панели управления Aftersell на вкладке **Tests**.

Полное описание всех метрик вкладки Tests, включая аналитику на уровне групп, Performance by Variable, таблицу All Groups и способ выбора теста, см. в статье [Аналитика после покупки](/ru/aftersell/analytics_in_aftersell).

***

<div id="limitations">
  ## Ограничения
</div>

<div id="ab-testing-is-within-a-single-funnel-only">
  ### A/B-тестирование работает только в рамках одной воронки
</div>

A/B-тестирование сравнивает макеты внутри одной воронки. Вы не можете A/B-тестировать одну воронку против другой.

<div id="ab-testing-is-for-post-purchase-upsells-only">
  ### A/B-тестирование доступно только для апселлов после покупки
</div>

A/B-тестирование в настоящее время недоступно для предложений на странице благодарности. Оно поддерживается только для воронок апселлов после покупки.

<div id="custom-traffic-percentages-are-not-supported">
  ### Пользовательские проценты трафика не поддерживаются
</div>

Трафик всегда распределяется поровну между всеми активными макетами. Возможности назначить пользовательские проценты отдельным макетам нет.

***

<div id="best-practices-for-ab-testing">
  ## Лучшие практики A/B-тестирования
</div>

<div id="run-tests-long-enough">
  ### Проводите тесты достаточно долго
</div>

* **Минимальная длительность:** 2–4 недели
* **Минимум показов:** не менее 100–200 показов на макет (чем больше, тем лучше)
* Более короткие тесты могут не дать статистически надёжных результатов, особенно при низком трафике.

Панель аналитики покажет вам количество показов, необходимое для статистической достоверности, помогая понять, когда данные готовы для принятия решений.

<div id="test-one-element-at-a-time">
  ### Тестируйте по одному элементу за раз
</div>

Когда вы меняете несколько элементов одновременно, вы не узнаете, какое изменение повлияло на результаты. Тестируйте по одной переменной за раз для чётких выводов:

**Хорошо**: тестировать скидку 10% против скидки 20% (одна переменная)

**Избегайте**: тестировать скидку 10% + товар A против скидки 20% + товара B (две переменные)

<div id="look-for-consistent-performance">
  ### Ищите стабильные результаты
</div>

Не принимайте решения на основе одной метрики. Макет-победитель должен хорошо работать по нескольким метрикам:

* Более высокий коэффициент конверсии
* Более высокий доход на посещение
* Сопоставимая или лучшая средняя стоимость апселла

<div id="consider-statistical-significance">
  ### Учитывайте статистическую значимость
</div>

Прежде чем объявить победителя, убедитесь, что ваши результаты статистически значимы. Обращайте внимание на:

* Явные различия в результатах (а не просто отклонения в 1–2%)
* Устойчивые тенденции с течением времени
* Достаточный размер выборки (показы)

<div id="apply-the-winning-layout">
  ### Примените макет-победитель
</div>

Когда вы определили явного победителя:

1. Остановите тест
2. Примените макет-победитель к своей воронке
3. Отслеживайте результаты, чтобы убедиться, что они остаются стабильными
4. Рассмотрите запуск нового теста для дальнейшей оптимизации

***

<div id="ab-test-vs-multivariate-test">
  ## A/B-тест против многовариантного теста
</div>

Не уверены, какой метод тестирования использовать?

|                           | **A/B-тест**                                                                                       | **Многовариантный тест**                                                                                                          |
| ------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Как это работает          | Вы вручную настраиваете каждый макет как полноценное предложение и тестируете их друг против друга | Вы определяете отдельные переменные и их варианты, а Aftersell объединяет их во все возможные комбинации макетов для тестирования |
| Макеты                    | До 5 макетов (от Layout A до E), каждый настраивается вручную                                      | Генерируются автоматически на основе комбинаций переменных (Layout A, B, C и т. д.)                                               |
| Лучше всего подходит для  | Сравнения полноценных вариантов оформления предложения друг с другом                               | Поиска лучшей комбинации отдельных переменных (скидка, таймер, доставка, количество)                                              |
| Распределение трафика     | Поровну между всеми макетами                                                                       | Поровну между всеми комбинациями                                                                                                  |
| Статистическая значимость | Достигается быстрее при меньшем количестве макетов                                                 | Требует больше трафика из-за большего количества комбинаций                                                                       |
| Результаты                | Легче интерпретировать — побеждает один макет                                                      | Сложнее — определяется лучшая комбинация переменных                                                                               |

**Используйте A/B-тестирование, когда:**

* Вы хотите сравнить полноценные конфигурации предложений
* У вас умеренный уровень трафика
* Вы хотите чётких, однозначных результатов

[**Используйте многовариантное тестирование, когда:**](/ru/aftersell/multivariate_testing)

* Вы хотите тестировать несколько переменных одновременно и найти лучшую комбинацию
* У вас высокий уровень трафика
* Вы хотите определить переменные и позволить Aftersell объединить их в комбинации макетов для тестирования

***

<div id="common-ab-test-ideas">
  ## Распространённые идеи для A/B-тестов
</div>

Нужно вдохновение? Вот проверенные A/B-тесты, которые стоит попробовать:

<div id="product-based-tests">
  ### Тесты на основе товаров
</div>

* **Тот же товар против дополняющего товара:** проверьте, предпочитают ли клиенты купить больше того, что только что приобрели, или попробовать что-то новое
* **Один товар против предложения с несколькими товарами:** сравните предложение одного товара с предложением нескольких дополняющих товаров
* **Товар на основе ИИ против статичного товара:** протестируйте динамические рекомендации ИИ против выбранных вручную товаров

<div id="discount-tests">
  ### Тесты скидок
</div>

* **Размер скидки:** протестируйте скидку 10% против 20% против 30%
* **Тип скидки:** сравните процентные скидки (20%) с фиксированными суммами (\$5)
* **Без скидки против скидки:** проверьте, нужна ли скидка вашей аудитории

<div id="quantity-tests">
  ### Тесты количества
</div>

* **Количество по умолчанию:** протестируйте количество 1 против количества 2 (особенно эффективно для расходных товаров)

<div id="copy-and-messaging-tests">
  ### Тесты текстов и сообщений
</div>

* **Вариации заголовков:** протестируйте разные ценностные предложения или подачу
* **Сообщения о срочности:** протестируйте с формулировками срочности и без них
* **Текст кнопки CTA:** протестируйте разные фразы призыва к действию

<div id="design-tests">
  ### Тесты дизайна
</div>

* **Длинный формат против короткого:** протестируйте подробные описания товаров против лаконичных предложений
* **Вариации изображений:** протестируйте разные изображения товаров или lifestyle-фотографии
* **Длительность таймера:** протестируйте таймеры обратного отсчёта на 5, 10 и 15 минут

Более подробные стратегии и примеры см. в нашем руководстве [Лучшие практики](/ru/aftersell/best_practices).

***

<div id="frequently-asked-questions">
  ## Часто задаваемые вопросы
</div>

<div id="do-ab-tests-stop-running-automatically-after-reaching-statistical-significance">
  ### Останавливаются ли A/B-тесты автоматически после достижения статистической значимости?
</div>

Нет. A/B-тест после покупки продолжает работать, пока вы сами его не завершите — автоматической остановки при достижении статистической значимости результата нет. Панель аналитики показывает рекомендуемое количество показов для статистически достоверного результата, но достижение этого числа не останавливает тест и не выбирает победителя. Решение о том, когда данные окончательны, и завершение теста остаются за вами. Когда будете готовы, завершите его через **Select winner** (или приостановите либо удалите) — см. [Управление тестом](#managing-your-test).

***

<div id="need-help">
  ## Нужна помощь?
</div>

Если у вас есть вопросы о настройке или анализе ваших A/B-тестов, свяжитесь с нашей службой поддержки через онлайн-чат в правом нижнем углу приложения.