Разбираем сайт
по сигналам, а не догадкам

25 октября 2026•3 мин

Качественные сигналы для количественных тестов: использование rage clicks и hesitation при формировании гипотез

Стандартные воронки показывают, где отваливаются пользователи, но не объясняют причин. Разбираем, как поведенческие сигналы — rage clicks и hesitation — помогают находить скрытые барьеры интерфейса и формулировать сильные гипотезы для A/B-тестирования без просмотра сотен видеозаписей.

24 октября 2026•3 мин

Поиск узких мест для тестирования: как выделить экраны с наибольшим потенциалом роста конверсии

Разбираем методику поиска узких мест воронки: как ранжировать экраны по потенциалу роста, отличать технические сбои от проблем UX и формулировать сильные гипотезы для A/B-тестирования на основе поведенческих данных.

23 октября 2026•7 мин

Почему A/B-тест показал нулевой результат: как анализ взаимодействий помогает вскрыть истинную причину

Нейтральный результат A/B-теста часто маскирует противоположные эффекты: пока одна группа аудитории оформляет заказы быстрее, другая сталкивается с ошибками или неочевидным интерфейсом. Разбираем, как анализ микрособытий помогает найти истинную причину и доработать гипотезу.

22 октября 2026•3 мин

Как проверять гипотезы редизайна без риска для выручки: связываем поведение пользователей с результатами тестов

Масштабный редизайн сайта без проверки рискует обрушить продажи. Разбираем, как декомпозировать визуальные изменения, связать поведенческие метрики с выручкой и вовремя выявлять скрытые проблемы в A/B-тестах.

21 октября 2026•3 мин

От поведенческого лога к гипотезе: как генерировать идеи для A/B-тестов на основе реальных барьеров

Узнайте, как превратить поведенческие логи, микросбои и маркеры пользовательского трения в сильные гипотезы для A/B-тестирования вместо проверки случайных догадок.