% выигрышных тестовГлобальный · 2026
17–36%
A/B-тесты
← Картотека бенчмарков · Измерение и атрибуция
CRO: на один выигрышный тест приходится 3–6 запущенных (win rate 17–36%)
Сколько тестов закладывать в квартал, чтобы получить нужное число выигрышей?
01
Что за цифра
Откуда она и где перестаёт работать
- Значение
- 17–36% · % выигрышных тестов
- Тип
- A/B-тесты
- Что это
- 17,4% тестов достигли статистической значимости с побеждающим вариантом (2 408 тестов, 2023–2026). База DRIP даёт 36,3%. Optimizely: ~20% в среднем и лишь 10% для тестов, привязанных к выручке.
- Применимость
- Планирование CRO-программы: для N выигрышей закладывать 3–6N тестов; для тестов, привязанных к выручке, брать нижнюю границу (около 10%). Win rate ниже 20% — слабые гипотезы, выше 40% — сильный исследовательский процесс.
- Рынок
- Глобальный · раздел «Digital-перформанс»
- Метки
- достоверность средняя · источник заинтересованный · применимость переносимая
- Источник
- DRIP Agency / Optimizely / Conversion Team, 2026 ↗
02
Рядом в картотеке
Задача «Измерение и атрибуция» — 45 записей
- λ 0,7 → 1,9; λ 0,9 → 6,6Lambda 0,7 = полураспад ~1,9 недели; lambda 0,9 = ~6,6 недели
- артефакт измеренияПоправка на методологию: эластичности несопоставимы при разном шаге данных и разной единице рекламы (GRP против денег)
- LogNormal(0,2; 0,9)Дефолтный ROI-приор Google Meridian — LogNormal(0,2; 0,9): медиана 1,22, среднее 1,83, 80% массы в 0,5–6,0
- 21 деньНе оценивать кампанию раньше 21 дня: обучение алгоритма плюс лаг конверсий
- 25%; до ~10 тестов на каналНекалиброванный MMM в среднем на 25% мимо каузальной истины; точность растёт примерно до 10 экспериментов на канал
- 1 сек вместо 30Правило сравнения: просмотры YouTube до и после 24.08.2026 несопоставимы (порог 1 сек вместо 30)
- 40–70% / 30–60%MMM: базлайн 40–70% продаж; на весь маркетинг-микс 30–60%, на одни медиа — единицы–первые десятки процентов
- 6–12 месяцевЛояльность на коротком окне завышена: привычки стабильны 6–12 месяцев, дальше переключение растёт