Компании устали угадывать: как формируется российский рынок A/B-тестирования
Современный бизнес больше не может позволить себе выпускать масштабные обновления продукта, опираясь исключительно на интуицию. Каждое изменение в цифровой среде — от цвета кнопки до сложного алгоритма рекомендаций — требует строгой математической проверки на пользователях. Для этого применяется A/B-тестирование: метод продуктового исследования, при котором аудиторию делят на две группы, показывая одной старую версию продукта (вариант A), а другой — новую (вариант B), чтобы на основе цифр сравнить их эффективность.
Рынок профессиональных инструментов для таких проверок в России сейчас переживает масштабную трансформацию. Руководитель платформы Trisigma Виталий Черемисинов и продуктовый руководитель Искандер Мирмахмадов рассказали, как отечественные компании переходят от ручных проверок к системному управлению цифровыми продуктами на основе данных (data-driven подходу).
От ухода западных вендоров к локальным решениям
Вплоть до 2022 года рынок вендорских платформ практически полностью состоял из зарубежных SaaS-решений, таких как Google Optimize или Optimizely. Исключением оставались лишь крупнейшие технологические гиганты вроде Авито, Яндекса и ВКонтакте, инвестировавшие ресурсы в развитие собственных внутренних платформ. Основной удар пришелся на средний бизнес, который уже начал выстраивать культуру работы с данными на базе иностранных инструментов.
Когда западные продукты стали недоступны, часть компаний попыталась создавать собственные платформы, другие начали искать аналоги, а третьи остановили процессы тестирования. Этот момент стал отправной точкой формирования полноценного отечественного рынка A/B-тестирования. Первыми публичными решениями стали Varioqub от Яндекса и EXPF Sigma — платформа, которую позднее приобрел Авито для усиления собственной системы Trisigma. Сегодня Trisigma используют более шестидесяти крупных компаний (включая Burger King и «Детский мир»), а российский рынок представлен 5–7 платформами со схожим функционалом.
Уровни аналитической зрелости компаний
Рынок делится по уровню аналитической зрелости бизнеса. Эксперты выделяют три сегмента. Первый — зрелые игроки с огромным трафиком и культурой экспериментов, обладающие собственными инструментами. Второй — компании среднего размера, у которых есть базовые аналитики и хранилище данных, но нет возможностей содержать полноценную платформу внутренней разработки. Именно для них SaaS-решения становятся идеальным выходом. Третий сегмент — небольшие маркетинговые команды без глубокой технической экспертизы. К сожалению, этот пласт до сих пор остается почти не покрытым: на рынке пока не появилось столь же простого и бесплатного инструмента, каким был Google Optimize.
Экономика экспериментов: разрабатывать или покупать
Стоит ли создавать собственную платформу или выгоднее купить готовую лицензию? Ответ кроется в бюджете и скорости проведения тестов.
По оценкам экспертов, лицензия на готовую вендорскую платформу обойдется от 1,2 млн рублей в год для малого бизнеса до 6–10 млн рублей для корпораций (в среднем около 2,5 млн рублей). Внутренняя разработка — это инвестиции другого порядка. Стартовые вложения оцениваются не менее чем в 50 млн рублей, и эту же сумму придется тратить на поддержку в первые годы. За три года компания отдаст на разработку собственного инструмента от 150 млн рублей.
Решающую роль играет «velocity» — объем тестов. Если компания запускает более ста экспериментов в месяц, ей может быть выгодно развивать собственную инфраструктуру. Если счет идет на десятки проверок, то внутренняя разработка вряд ли окупится. Важно понимать, что A/B-тестирование защищает бизнес от убытков. Только 10% гипотез дают положительный результат, еще 10% вредят метрикам, а 80% не показывают значимого эффекта. Задача платформы — быстро выявить 10% негативных изменений и не допустить их внедрения.
Особенности российского рынка: безопасность и консалтинг
Ключевое отличие российского рынка — высокие требования к безопасности. Местные компании крайне неохотно отдают данные во внешние облака и предпочитают разворачивать платформы на собственной физической инфраструктуре (on-premise) или в защищенном частном контуре (Virtual Private Cloud).
Кроме того, бизнесу редко нужен просто «софт». Клиентам необходим консалтинг: сопровождение, помощь с методологией и интеграция инструментов в процессы. Около 30% компаний приходят к вендорам с собственными решениями и просят помочь масштабировать их, а 70% хотят выстроить процесс тестирования с нуля.
Что именно тестирует бизнес в 2026 году
Задачи бизнеса при помощи A/B-тестов выходят за пределы дизайна:
- Изменение UX и промомеханик: оценка влияния нового дизайна корзины или системы скидок на конверсию и средний чек.
- Бэкенд-алгоритмы: логика поиска, персонализированные рекомендации и ранжирование товаров.
- Омниканальные сценарии: интеграция цифровых экспериментов с физическими продажами. Например, сеть «Детский мир» использует тесты для оптимизации логистики оформления заказов с разных складов.
- Искусственный интеллект: ИИ применяется для генерации первичных гипотез и автоматической суммаризации результатов, когда умный агент собирает понятный вывод из десятков сложных метрик.
Перспективы рынка
Сейчас российский рынок инструментов для продуктовой аналитики можно разделить на тех, кто уже платит за решения (объем около 1,5–2 млрд рублей), и тех, кто еще решает, как действовать (потенциал оценивается в 5–7 млрд рублей).
На горизонте двух-трех лет совокупный объем рынка может вырасти до 10–15 млрд рублей за счет автоматизации труда и увеличения расходов на онлайн-присутствие. Внедрение платформ для A/B-тестирования становится жизненно важным инструментом для любой компании. Способность быстро и дешево проверять гипотезы, отсекать неэффективные решения и масштабировать успешные практики — это фундамент, на котором будет строиться лидерство в экономике ближайшего десятилетия.
Инструменты для проверки продуктовых гипотез продолжают развиваться, открывая новые горизонты для бизнеса.