Маркетинг: почему важно тестировать гипотезы и как делать это правильно

Как проверить, насколько эффективно работают триггеры, объявления, кнопки и креативы? Как понять, какие подходы к настройке рекламы отработали, а какие оказались провальными? С помощью проверки гипотез, которая стала одним из основных методов тестирования и принятия решений при продвижении бизнеса среди маркетологов в 2025 году.

Если вы еще не используете тесты и гипотезы, то, скорее всего, напрасно тратите часть рекламного бюджета. Рассказываем, что это такое, как их формулировать, отсекать сильные и слабые предположения и как правильно их тестировать. А в конце приведем ошибки, которых стоит избегать.

Что такое гипотезы и зачем их проверять

Гипотеза в маркетинге — это предположение (не идея), основанное на реальных данных, которое необходимо подтвердить или опровергнуть. Процесс тестирования помогает понять, какие офферы, каналы или иные инструменты сработают, каким образом и к какому результату приведут.

Цели тестирования:

1. Проверить гипотезу на небольшой части аудитории перед запуском масштабной кампании.
2. Узнать, какие каналы или стратегии приносят максимальную отдачу.
3. Оптимизировать бюджет.
4. Понять предпочтения, мотивации и привычки потребителей.
5. Быстро адаптироваться к изменениям в поведении аудитории.

Тестирование гипотез позволяет компаниям отличать показатели реального воздействия от субъективных показателей.

Почему это важно

Рынок, законодательство, предпочтения и привычки аудитории постоянно меняются, особенно в 2025 году. Поезд стремительно несется вперед: дровишек в печь подбрасывает эволюция искусственного интеллекта с примесью значительных объемов фрода в рекламе.

К чему приводит своевременная проверка рекламных гипотез:

1. экономия бюджета,
2. оптимизация рекламных кампаний,
3. решение проблем, связанных с выходом на рынок,
4. перераспределение бюджета,
5. охват целевой аудитории и исключение показов рекламы для нецелевой.

Принятие решений больше не зависит от интуиции, а основывается на подтверждении каждого предположения данными. Именно здесь тестирование гипотез становится решающим фактором. Главное — правильно их выбрать и отфильтровать неэффективные перед запуском теста.

Где брать гипотезы

Маркетинговые гипотезы, как мы уже упомянули выше, это не идеи в чистом виде, а предположения, которые из них вытекают и основываются на реальных данных:

1. Собственные догадки маркетолога. Они основаны на опыте, наблюдениях, анализе текущий кампаний, предыдущих кейсах.
2. Счетчики аналитики, CRM-системы и другие инструменты анализа трафика и продаж. Можно брать в гипотезу такие метрики, как поведение пользователей на сайте, показатели конверсии, результаты предыдущих кампаний.
3. Обратная связь и отзывы клиентов, а также обращения в службу поддержки.
4. Анализ конкурентов. Изучение рынка и тенденций, анализ показателей, офферов и рекламы конкурентов, их позиционирования и упаковки продуктов.
5. Мозговой штурм.
6. Прецеденты.
7. Исследования рынка. Анализ текущего спроса на товар или услугу.
8. Наблюдения и экспериментальные данные.
9. A/B-тестирование.

Гипотеза — это предположение, даже можно сказать, предсказание, основанное на фактических данных, а не на желании, поэтому избегайте её перехода в идею «хотим, чтобы было так».

Как понять, что гипотеза не подходит

Не стоит бросать в маркетинговый конвейер все гипотезы подряд. Отфильтруйте сильные и слабые и уберите те, которые уже в других рекламных кампаниях или экспериментах показали свою неэффективность.

Признаки сильной гипотезы:

1. Она конкретна и направлена на одно конкретное изменение и конкретный итог. К примеру, гипотеза «Если изменить цвет CTA-кнопки на красный, то это увеличит CTR на 10%» сильнее, чем «Если изменить кнопку, то это увеличит конверсию».
2. Измерима, то есть содержит в себе поддающуюся количественной оценке метрику, которую маркетолог может отследить и оценить её эффективность.
3. Релевантна и прямо связана с достижением более широкой маркетинговой или бизнес-цели. Изменение, которое вы пытаетесь протестировать через эту гипотезу, должно иметь реальный потенциал и повлиять на стратегию.
4. Подвержена тестированию. Сформулируйте предположение таким образом, чтобы его можно было проверить, например с помощью A/B-тестирования, и понять, верен ли прогноз.

Как отфильтровать слабые гипотезы:

1. Гипотеза основана на расплывчатых предположениях. Начните с сильной основы — анализа данных, обоснованного исследования или эксперимента.
2. Прежде чем запускать полномасштабную рекламную кампанию, проведите небольшое исследование, чтобы проверить обоснованность гипотезы.
3. Сравните с контрольной группой, чтобы определить, вызваны ли положительные или отрицательные результаты вашим изменением или это просто случайность.
4. Ищите конкретные данные. Слабым гипотезам часто не хватает данных, которые их могли бы подтвердить. Чтобы их отсечь, задайте вопрос: «Какие данные подтверждают это утверждение и являются ли они надежными?». Сильная гипотеза будет содержать исторические данные или предыдущие исследования.

Гипотезы и полученные результаты удобнее всего представлять в виде таблицы.

Существуют и другие варианты фильтрации и приоретизации гипотез. Например, ICE- и RICE-методы: ICE — Impact (влияние), Confidence (уверенность), Ease (простота реализации), где каждый из указанных параметров оценивают по шкале от 1 до 10 и перемножают. К методу RICE добавляется еще четвертый параметр — Reach (охват).

Какие инструменты понадобятся до, во время и после тестирования

Веб-аналитика — счетчики Яндекс Метрика, Google Analytics (если используете на своем сайте) и другие. Необходимы для анализа поведения посетителей сайта и их взаимодействия, выявления точек отсева, сегментации аудитории.

Квиз-конструкторы (Marquiz) помогают собирать данные о предпочтениях и потребностях пользователей для формирования и проверки гипотез о целевой аудитории. Например, с помощью них можно тестировать количество вопросов и формат.

Инструменты дизайна (Figma и другие) помогают создавать и тестировать разные варианты визуальных элементов и UX перед запуском A/B-тестов.

Email-маркетинг и сегментированные рассылки (Unisender, Mindbox) проверяют эффект персонализированных предложений, тем писем и офферов на вовлеченность и продажи.

CRM и маркетинговая автоматизация дает возможность отслеживать весь путь клиента, проводить персонализацию и управлять тестами в масштабах разных сегментов аудитории.

Отчеты рекламных платформ для сбора метрик и анализа эффективности.

Как и какие гипотезы можно тестировать в маркетинге

При тестировании гипотез двигаемся в сторону ключевой глобальной цели и её аспектов, которые могут быть связаны с продуктом, каналами продвижения, поиском целевой аудитории, пользовательским опытом и т. д. Для проверки используем в первую очередь A/B-тесты.

Какие шаги входят в проверку гипотезы:

1. Определение размера выборки. Количество людей, которым нужно показать каждый вариант, чтобы тест был достоверным.
2. Выбор изменения, которое применяем, и определение периода тестирования.
3. Проведение теста ― показать оба варианта нужному количеству людей.
4. Анализ результатов и подведение итогов.

Дизайн и элементы сайта

Помогает оценить, как изменение дизайна сайта, например цвет кнопки или добавление блока с отзывами, повлияет на метрики и поведение посетителей, которые перешли по рекламе.

Ключевые метрики:

1. Конверсия (CR) — отношение числа кликов к числу показов или посетителей страницы.
2. Среднее время на странице — показатель вовлеченности.
3. Отказ (Bounce Rate) — снижение отказов свидетельствует об улучшении UX.

Как тестировать:

1. Перед запуском: визуальное тестирование для проверки корректности отображения и юзабилити-тестирование.
2. A/B-тестирование — разделение аудитории на группы, где каждая видит разный вариант; сбор и анализ статистики по конверсии, кликам, времени на странице.

Каналы продвижения

Такие гипотезы помогают понять, насколько эффективны выбранные инструменты и каналы продвижения: таргетинг, промокоды, время показа, бюджеты и др.

Ключевые метрики:

1. Количество заказов — основной показатель успешности кампании.
2. Стоимость привлечения лида (CPL) — насколько эффективно расходуются бюджеты.
3. ДРР — доля рекламных расходов.

Как тестировать:

1. A/B-тесты и сплит-тестирование рекламных кампаний с разными параметрами: бюджет, креативы, сегменты.
2. Экспериментальный маркетинг — тестовые запуски, пилоты, анализ показателей ROI, CPL.

Целевая аудитория

Гипотезы, которые позволяют проверить, насколько изменение повлияет на поведение ЦА, прохождение по воронке продаж, охват нужной аудитории, эффективность триггеров для покупки. Можно проверить с помощью сегментирования и сравнительного анализа.

Ключевые метрики:

1. Средний чек — средняя сумма заказа.
2. Конверсия по сегменту — эффективность показов по целевой аудитории.
3. ДРР по сегменту.

Как тестировать:

1. Предварительная сегментация и когортный анализ, анализ пользовательских путей, поведенческая аналитика через инструменты веб-аналитики — Яндекс Метрика.
2. Мультивариативное тестирование — одновременный тест нескольких факторов по сегментам и персонализации.
3. A/B-тестирование UX-элементов, тепловых карт для визуализации поведения пользователей, просмотр Вебвизора для анализа взаимодействия.

Гипотезы по оптимизации рекламных кампаний

Подходит, когда вам нужно проверить такие параметры, как время показа, частота, бюджет, вариант креатива. Например, запуск рекламы в вечернее время дает больший ROI, чем в утреннее.

Ключевые метрики:

1. ROI — окупаемость рекламы.
2. CTR — кликабельность объявлений.
3. CPA — стоимость одного целевого действия.

Как тестировать:

1. Временной сплит-тест — тестирование в разное время суток, многовариативный тест для частоты показов.
2. Анализ данных с рекламных платформ по CTR, CPA, ROI.

Многофакторные гипотезы (мультивариативные тесты)

Это принцип, при котором одновременно тестируются сразу несколько гипотез. Например, добавление всплывающего окна и изменение блоков на посадочной. Такой подход позволяет выявить лучшую комбинацию.

Ключевые метрики:

1. Конверсия по комбинациям.
2. CTR по объявлениям.
3. Время на сайте и вовлеченность.

Как тестировать:

1. Мультивариативные A/B/n-тесты с возможностью сравнения различных комбинаций.
2. Статистический анализ результатов, контроль за взаимным влиянием факторов (анализ взаимодействий).

Как оценить эффективность тестирования гипотез

Как понять, оказалась ли гипотеза успешной или провальной? Это будет видно по тому результату, который был получен в результате тестирования и какой был поставлен в вашем плане.

Например, если вам получилось с помощью изменения триггера с «Бесплатно» на «0₽» в рекламном оффере увеличить CTR на запланированные 5%, то гипотеза успешна. Если с помощью объединения двух рекламных кампаний в пакетную стратегию вы ожидали трех регистраций, но получили одну за период тестирования, то гипотеза не сработала.

Старайтесь избегать этих ошибок

Не стоит бояться метки «гипотеза не сработала» — для этого вы их и проверяете, чтобы получить работающую стратегию и отсечь лишнее. Тенденции, рынок, конкуренты, предпочтения ЦА меняются, поэтому каждый запуск рекламы в рамках одной ниши и одних настроек может показывать разные результаты при тестировании.

Главное — избегать ошибок, которые до вас уже допускали другие маркетологи: 

1. Переход гипотезы в идею. Старайтесь не вводить в маркетинговый план тестирования субъективные идеи, которые не могут быть подкреплены количественными и качественными метриками.

2. Упор сразу на несколько метрик. Старайтесь устанавливать одну конкретную метрику, которую хотите «подтянуть» с помощью тестирования гипотезы. Мы привели выше примеры для разных направлений и целей. Это может быть либо CTR, либо увеличение охватов, либо снижение ДРР и т. д.

3. Множество изменений в одном тестировании. В рамках тестирования старайтесь изменять только один параметр, а не несколько сразу. В связке с контрольной группой вам будет проще понять, что действительно сработало, а что — нет. Делайте это последовательно.

4. Период тестирования неограничен. Ограничивайте период проверки гипотез, чтобы собрать достаточный объем значимых данных, исключить влияние случайных факторов и аномалий, эффективно распределить ресурсы и бюджет, не затягивая эксперименты.

5. Период тестирования слишком короткий. Для сбора качественной статистики пары дней будет недостаточно. Закладывайте на тестирование минимум одну-две недели. Также можно ориентироваться на установленных охват аудитории. К примеру, рекламу с измененным триггером в оффере увидели 2000 человек.