A/B тестирование email-рассылок
A/B тестирование email — это отправка разных версий письма разным сегментам аудитории для определения, какой вариант даёт лучшие открываемость и кликабельность. Тестировать можно тему письма, прехедер, контент, CTA, время отправки.
Что тестировать
- Subject line — самый высокий impact, влияет на open rate напрямую
- Prehead/Preview text — отображается рядом с темой в inbox
- CTA-кнопка — текст, цвет, позиция
- Hero-изображение — фото продукта vs иллюстрация vs без картинки
- Персонализация — с именем пользователя vs без
- Время отправки — утро vs вечер, рабочий день vs выходной
Реализация A/B теста на бэкенде
interface ABTestVariant {
id: 'A' | 'B' | 'C';
subject: string;
templateId: string;
weight: number; // доля трафика, например 0.5 для 50/50
}
interface ABTest {
id: string;
campaignId: string;
variants: ABTestVariant[];
winnerMetric: 'open_rate' | 'click_rate';
sampleSize: number; // сколько отправить на тест
winnerSendAt?: Date; // когда отправить победителя остальным
}
async function sendABTest(test: ABTest, users: User[]) {
// Перемешать пользователей случайно
const shuffled = users.sort(() => Math.random() - 0.5);
// Разделить на группы согласно весам
let offset = 0;
for (const variant of test.variants) {
const count = Math.floor(test.sampleSize * variant.weight);
const group = shuffled.slice(offset, offset + count);
offset += count;
await Promise.allSettled(
group.map(user =>
sendVariantEmail(user, variant, test.id)
)
);
}
// Сохранить информацию о тесте
await db.abTests.create(test);
// Запланировать определение победителя
if (test.winnerSendAt) {
await scheduleWinnerSelection(test.id, test.winnerSendAt);
}
}
async function sendVariantEmail(user: User, variant: ABTestVariant, testId: string) {
const html = await renderTemplate(variant.templateId, { user });
const emailLogId = await sendEmail({
to: user.email,
subject: variant.subject,
html,
});
await db.abTestParticipants.create({
testId,
variantId: variant.id,
userId: user.id,
emailLogId,
});
}
Определение победителя
async function determineWinner(testId: string): Promise<'A' | 'B' | 'C'> {
const test = await db.abTests.findById(testId);
const stats = await db.query<{
variant_id: string;
sent: number;
opened: number;
clicked: number;
}>(`
SELECT
p.variant_id,
COUNT(DISTINCT p.id) AS sent,
COUNT(DISTINCT oe.email_log_id) AS opened,
COUNT(DISTINCT ce.email_log_id) AS clicked
FROM ab_test_participants p
LEFT JOIN email_open_events oe ON oe.email_log_id = p.email_log_id
LEFT JOIN email_click_events ce ON ce.email_log_id = p.email_log_id
WHERE p.test_id = $1
GROUP BY p.variant_id
`, [testId]);
const withRates = stats.map(s => ({
...s,
open_rate: s.opened / s.sent,
click_rate: s.clicked / s.sent,
}));
// Проверить статистическую значимость (z-test для пропорций)
const winner = withRates.reduce((best, current) => {
const metric = test.winnerMetric === 'open_rate' ? 'open_rate' : 'click_rate';
return current[metric] > best[metric] ? current : best;
});
return winner.variant_id as 'A' | 'B' | 'C';
}
// Отправить победителя оставшимся пользователям
async function sendWinnerToRemainder(testId: string) {
const winnerId = await determineWinner(testId);
const test = await db.abTests.findById(testId);
const winnerVariant = test.variants.find(v => v.id === winnerId)!;
// Пользователи, не попавшие в тест
const participantIds = await db.abTestParticipants.getUserIdsByTest(testId);
const remainderUsers = await db.users.findExcluding(participantIds, test.campaignId);
await Promise.allSettled(
remainderUsers.map(user =>
sendVariantEmail(user, winnerVariant, testId)
)
);
}
Статистическая значимость
Важно не объявлять победителя раньше времени. Минимальная выборка для 95% уверенности при ожидаемом open rate 25% и delta 5% — около 1 200 получателей на вариант. Для расчёта используют онлайн-калькуляторы Sample Size (Optimizely, Evan Miller).
function isStatisticallySignificant(
controlConverted: number,
controlTotal: number,
variantConverted: number,
variantTotal: number,
confidenceLevel: number = 0.95
): boolean {
const p1 = controlConverted / controlTotal;
const p2 = variantConverted / variantTotal;
const pPool = (controlConverted + variantConverted) / (controlTotal + variantTotal);
const se = Math.sqrt(pPool * (1 - pPool) * (1/controlTotal + 1/variantTotal));
const z = Math.abs(p2 - p1) / se;
const zThreshold = confidenceLevel === 0.95 ? 1.96 : 2.576; // 95% или 99%
return z >= zThreshold;
}
Сроки
Система A/B тестирования с разделением трафика, сбором метрик, определением победителя и дорассылкой — 3–5 дней.







