A/B тест по‑человечески: как перестать «угадывать» и начать проверять — даже в обучении китайскому

Мы в Бонихуа много работаем с тем, как люди выбирают репетитора, как проходят первые занятия, почему одни доходят до привычки учиться, а другие сдуваются после пары недель. И почти всегда рядом живёт один и тот же персонаж — уверенное «мне кажется».

«Мне кажется, этот заголовок лучше».
«Мне кажется, цена отпугнёт».
«Мне кажется, ученикам проще так объяснять тоны».

A/B тест — способ не спорить бесконечно. Мы показываем две версии (A и B) и смотрим, какая выигрывает по заранее выбранной метрике. Не по вкусу команды и не по громкости аргументов.

Эта логика пришла из маркетинга и продукта — лендинги, цены, тексты, онбординг, фичи. Но она неожиданно хорошо ложится и на обучение китайскому: там тоже полно гипотез и «кажется», только ставки личные — время ученика и его мотивация.

Коротко по делу

• A/B тест — эксперимент с двумя версиями: A и B; победителя определяет метрика, а не мнение.
• Сильный тест держится на трёх опорах: одна метрика, одна гипотеза, один период.
• Если менять десять вещей сразу, вы получите не вывод, а туман: непонятно, что именно сработало.
• A/B тест хорош там, где есть повторяемость: лендинги, цены, тексты, онбординг — и даже учебные сценарии.

Почему мы так любим A/B тесты: они выключают драму

В реальной работе спор чаще всего выглядит прилично: люди приводят доводы, примеры из прошлого опыта. Но внутри это всё равно борьба интуиций. Интуиции бывают точными — но они не масштабируются. Сегодня угадали, завтра нет. И каждый раз нужно заново выяснять «кто прав».

A/B тест делает вещь простую и немного жестокую: он превращает спор в вопрос к данным. Не «какая версия красивее», а «какая дала лучший результат по выбранной метрике».

В датасете у нас есть прямой пример из жизни маркетинга: A/B заголовка лендинга — версия B дала +12% конверсии. Там важно даже не число (оно конкретное и честное), а сама мысль: иногда достаточно поменять одну строчку наверху страницы — и поведение людей меняется заметно. А иногда вы меняете всё подряд — и эффект нулевой.

С китайским ровно так же. Иногда ученик годами считает себя «неязыковым», а потом выясняется: ему просто не подходил формат объяснения или ритм занятий. Но чтобы это понять, нужен экспериментальный взгляд.

Где A/B тест живёт по-настоящему (и почему это про репетитора тоже)

В классическом смысле A/B тест используют в маркетинге и продукте:

• лендинги,
• цены,
• тексты,
• onboarding (первые шаги пользователя),
• продуктовые фичи.

Если перевести на язык обучения китайскому и выбора репетитора — это всё точки контакта между человеком и системой обучения:

• как сформулировано обещание курса/занятий,
• насколько ясно человеку «что будет на первом уроке»,
• какие условия оплаты/переноса занятий,
• какой первый домашний шаг,
• какие материалы выдаются сразу.

И здесь важен нюанс: A/B тест не про то, чтобы «переиграть» человека красивыми словами. Он про то, чтобы найти формулировку или решение, которое снижает трение. В китайском трения много: непривычные звуки, тональность речи, письменность. Если ещё сверху добавить путаницу в правилах обучения или слишком сложный вход — человек просто не дойдёт до момента, где начнётся прогресс.

Как ставится хороший A/B тест: минимализм вместо карнавала

В датасете есть формула, которую мы считаем золотой:

1. Одна метрика (например conversion).
2. Одна гипотеза.
3. Один период.
   И главное — не менять десять вещей одновременно, иначе вы ничего не поймёте.

Это звучит скучно. Но именно скука тут и работает.

Плохой сценарий выглядит так: мы переписали заголовок, поменяли кнопку с зелёной на синюю, добавили отзывы в середину страницы, убрали блок про преподавателей и заодно изменили цену — а потом смотрим на цифры и пытаемся угадать причину результата. Это уже не эксперимент; это лотерея с аналитикой.

Хороший сценарий выглядит почти бедно:

• Гипотеза: если заголовок станет конкретнее (про результат/формат), больше людей оставят заявку.
• Метрика: конверсия в заявку.
• Период: фиксированный отрезок времени.
• Меняем только заголовок. Всё остальное оставляем прежним.

И да — иногда победа оказывается у варианта, который внутри команды никому особенно не нравился. В этом весь смысл.

Данные на салфетке

Что фиксируем	Почему это важно
Одна метрика	иначе можно «выбрать» удобный показатель под желаемый вывод
Одна гипотеза	иначе непонятно, что проверяли
Один период	иначе сезонность/случайность съедят смысл
Одно изменение	иначе причинно‑следственная связь развалится

Переносим идею в обучение китайскому: микро‑эксперименты вместо вечного самокопания

Формально ученик не делает A/B тесты каждый день. Но психологически он постоянно живёт в режиме эксперимента — просто чаще бессистемного:

• «Попробую учить слова утром… ой нет… вечером…»
• «Скачал приложение… забросил…»
• «Может мне нужен другой репетитор?»

Проблема тут даже не в том, что человек пробует разное. Проблема в том, что он меняет слишком много переменных сразу — как тот самый плохой продуктовый тест.

Что помогает? Тот же принцип минимализма:

• выбрать одну цель на период («хочу перестать бояться говорить на уроке»),
• придумать одну гипотезу («если я буду 5 минут проговаривать вслух перед занятием ключевые фразы — говорить станет легче»),
• выбрать одну метрику («сколько раз за урок я сам начинаю фразу без подсказки»),
• выдержать один период (не перескакивать каждые два дня).

Мы видим по ученикам простую вещь: когда появляется понятная проверка гипотезы, снижается тревожность. Человек перестаёт воспринимать трудности как приговор («я туплю») и начинает видеть их как данные («в этом формате мне тяжело; попробуем другой»). Это очень взрослое ощущение контроля над процессом.

Контекст: Россия и Беларусь — есть разница

Добавим аккуратный штрих про Беларусь (мы работаем на домене bonihua.by). Разница чаще проявляется не в самой методике китайского — язык один — а в бытовых ожиданиях от сервиса обучения:

• люди чувствительнее к прозрачности условий (что входит в занятие/абонемент),
• важна понятная коммуникация по времени и переносам,
• ценится спокойный тон без агрессивных обещаний.

И тут A/B логика снова помогает: вместо того чтобы гадать «как правильнее объяснить условия», можно проверять формулировки на понятность через поведение пользователей (например через конверсию или вопросы в поддержку). Мы стараемся смотреть именно так — без лишней мистики.

Типичные ошибки

1. Меняют всё сразу
   Переписали текст + поменяли цену + добавили новый блок + изменили путь записи. Результат есть — причины нет.

2. Выбирают несколько метрик и потом “назначают победителя”
   Когда заранее нет одной метрики (например conversion), легко подогнать вывод под желаемое впечатление.

3. Тестируют “вкус”, а не поведение
   «Мне нравится вариант B» ничего не значит без выбранного показателя результата.

4. Не формулируют гипотезу словами
   Без гипотезы любой итог выглядит как случайность; команда ничему не учится.

5. Рвут период посередине
   Запустили тест — увидели первые колебания — остановили раньше времени или начали править детали по ходу. Так вы ломаете экспериментальную чистоту.

Как мы подходим к этому в Бонихуа

Мы используем A/B мышление там, где оно действительно уместно: когда есть повторяемость сценария и можно честно сравнить две версии решения.

Например:

• формулировки на страницах о занятиях (чтобы меньше было вопросов «а что будет на первом уроке?»),
• элементы онбординга (первые шаги после записи),
• отдельные куски коммуникации (как объясняем правила переноса или формат домашней работы).

И мы стараемся держаться базовой дисциплины из датасета: одна метрика → одна гипотеза → один период → одно изменение. Это звучит строго, зато экономит недели споров внутри команды и снижает хаос для учеников.

При этом мы осторожны с теми зонами обучения китайскому, где сухая метрика может обмануть. Например мотивация ученика нельзя свести только к кликам или оплатам; иногда важнее качество контакта с преподавателем или ощущение прогресса. Поэтому там мы чаще комбинируем наблюдения преподавателей с данными поведения — но всё равно избегаем «давайте поменяем сразу всё».

Кому подойдёт / кому не подойдёт

Подойдёт тем, кто:

• устал решать вопросы обучением/маркетингом через бесконечные мнения;
• готов ограничивать эксперимент одним изменением ради ясного вывода;
• хочет улучшать путь ученика маленькими проверками вместо больших реформ каждый месяц.

Не подойдёт тем, кто:

• хочет быстрых ответов без периода проверки;
• любит менять процесс обучения ежедневно «по настроению»;
• ожидает от данных магии там, где нужна педагогическая работа один‑на‑один (не всё измеряется конверсией).

Частые вопросы

Что такое A/B тест простыми словами?
Эксперимент с двумя версиями одного элемента (A и B), где победителя определяет заранее выбранная метрика поведения.

Где чаще всего применяют A/B тесты?
В маркетинге и продукте: лендинги, цены, тексты, onboarding и продуктовые фичи.

Почему нельзя менять много вещей одновременно?
Потому что вы потеряете причинно‑следственную связь: станет непонятно, какое изменение привело к результату.

Какая метрика бывает основной?
Часто берут conversion (конверсию), потому что она прямо показывает действие пользователя. Главное — выбрать одну заранее.

Можно ли использовать эту логику для изучения китайского?
Да — как способ ставить небольшие учебные эксперименты с одной целью и одной проверкой результата вместо хаотичных попыток всего сразу.