«Бургер Кинг Россия» перевёл A/B-тестирование в онлайн-формат с использованием платформы Trisigma от «Авито»
«Бургер Кинг Россия», представляя собой традиционный розничный бизнес с активно развивающимся цифровым направлением, столкнулся с трудностями в масштабировании экспериментов над своими продуктами и сервисами. Внедрение платформы Trisigma от «Авито» помогло автоматизировать процесс тестирования и реорганизовать внутренние рабочие процедуры, создав фундамент для принятия решений, основанных на аналитике.
А/B-тестирование — это способ проверки предположений, при котором пользователей случайным образом распределяют по группам и демонстрируют им различные варианты продукта, интерфейса или контента, чтобы по измеримым показателям определить наиболее предпочтительную версию. Такой подход даёт организациям возможность тестировать идеи и делать выбор, опираясь на фактические данные, уменьшая вероятность ошибок при запуске нововведений.
К А/Б-экспериментам прибегают как небольшие и средние компании, так и крупные корпорации, где даже незначительные оптимизации интерфейса или логики работы могут отразиться на объёме продаж, конверсии и других бизнес-показателях. Команда технологической платформы «Авито», используя собственную аналитическую систему Trisigma, за несколько лет увеличила ежегодное количество проводимых тестов с нескольких десятков до более чем 4000.
Аналогичные изменения сейчас осуществляет и «Бургер Кинг Россия» — компания, которая из классического операционного бизнеса формирует цифровую экосистему, где решения принимаются на основе данных. В этом материале рассказывается о том, как компания изменила свои процессы, внедрила платформу для A/B-тестов и интегрировала эксперименты в систему управленческих решений.
Момент, когда прежние подходы исчерпали себя
«Бургер Кинг Россия» — это компания, изначально ориентированная на офлайн-операции, где основное внимание всегда уделялось эффективности работы ресторанов. Цифровая сфера долгое время не была в фокусе: она способствовала увеличению доходов и удержанию гостей, но не являлась критически важной для повседневной стабильности бизнеса. В то же время на российском рынке быстрого питания чётко наметился тренд в сторону мобильных технологий: в 2024 году свыше 70% клиентов делают заказы со смартфонов, а объёмы онлайн-продаж увеличились на 42% в 2025 году. На доставку теперь приходится четверть всех заказов, причём почти половина точек подключена к агрегаторам. В условиях растущей конкуренции и перехода аудитории в мобильные каналы именно цифровые решения стали ключевым фактором для формирования лояльности клиентов и быстрой адаптации компании к изменениям на рынке.
Применявшиеся ранее методы тестирования перестали отвечать потребностям развития цифровых активов компании, таких как сайт и мобильное приложение. Основной подход — схема «ресторан против ресторана», детально описанная в этой публикации — был заимствован из офлайн-операций: нововведения внедрялись в отдельных заведениях, после чего сравнивались их ключевые метрики.
В рамках такой методологии крайне сложно добиться по-настоящему случайного распределения: количество точек ограничено, они различаются по местоположению, сезонной нагрузке, потоку посетителей и условиям работы, а собранных данных часто не хватает для статистически значимых выводов. Поэтому офлайн-эксперименты основываются не столько на строгой статистике, сколько на тщательном планировании, корректном подборе контрольной группы и учёте внешних обстоятельств. Этот подход хорошо зарекомендовал себя для оценки новых блюд, процессов обслуживания и локальных проектов, но оказался недостаточно точным для проверки цифровых функций в приложениях и терминалах самообслуживания.
Ранее A/B-тестирование в приложении осуществлялось с помощью внутреннего инструмента, разработанного инженерами компании несколько лет назад. Он позволял распределять трафик, но не поддерживал параллельное проведение экспериментов и не гарантировал высокой точности собираемых данных.
Положение осложнялось тем, что внутри компании ещё не был сформирован полноценный аналитический отдел. Например, до начала 2025 года план экспериментов часто составляли финансовые аналитики вместе с продуктовыми менеджерами. Отсутствовала системная процедура проверки и всесторонней оценки выдвигаемых гипотез.
Небольшое число ресторанов формировало очередь для тестирования и создавало узкое место: в месяц можно было провести лишь два-три эксперимента. При этом, оценка по операционным показателям не показывала, как изменения влияют на ключевые метрики цифровых каналов: конверсию в заказ, уровень возврата клиентов и другие. Для заметного эффекта требовались существенные отклонения — 5–10%, тогда как в современных цифровых продуктах гипотезы часто работают в диапазоне 1–2%.
«До перехода на системный подход у нас регулярно возникали сомнения в корректности разделения на группы, не было уверенности в равномерном распределении пользователей. Это подрывало доверие ко всем полученным результатам, — делится Руслан Шайнуров, руководитель отдела продуктовой аналитики «Бургер Кинг Россия». — Положение усугублялось отсутствием отлаженного процесса согласования: продуктологи часто запускали тесты без привлечения аналитиков или обращались к нам уже после с просьбой “проанализировать” итоги. В половине ситуаций оказывалось, что выбрана не та метрика или не собраны необходимые данные, и эксперимент нужно было повторять. Это снижало мотивацию команды и замедляло развитие продукта».
Поиск решения: внутренние доработки или внешняя платформа
К концу 2024 года «Бургер Кинг Россия» осознала, что без нового подхода масштабирование цифровых сервисов невозможно. Рассматривалось три варианта: продолжать работать в существующих ограничениях, развивать собственный инструмент или внедрить готовую платформу.
От внутренней разработки решили отказаться по ряду причин: не хватало экспертизы для проектирования системы, ресурсы были уже заняты, а создание надежного решения заняло бы много месяцев и потребовало значительных вложений без гарантии результата.
Команда изучила рынок и разработала оценочную матрицу по шести критериям: скорость внедрения, функциональные возможности, стоимость, техническая надежность, качество поддержки и локализация сервиса. Опыт работы с Amplitude, от которой пришлось отказаться после 2022 года, сделал последний критерий одним из ключевых.
Функционал платформ был разделен на три категории: критически важный (без чего решение не рассматривалось), желательный на старте и дополнительный. Такой подход помог четко сформулировать требования и сопоставить рыночные предложения с реальными бизнес-задачами.
В короткий список вошли несколько коммерческих и open source-решений, включая Trisigma от «Авито». По совокупности факторов выбор пал на Trisigma: зрелая архитектура, высокая производительность, наличие команды с признанной экспертизой и активная поддержка сделали ее оптимальным вариантом.
Внедрение: до двух кварталов на перестройку процессов
Внедрение системы стартовало в летние месяцы 2025 года и продлилось приблизительно полтора месяца. Над проектом объединили усилия отделы продукта, аналитики, дизайна и исследований — именно они определяли коммерческие задачи и порядок их выполнения. Разработчики взяли на себя ответственность за проектирование архитектуры, подключение программного комплекса и конфигурацию платформы, что гарантировало создание надежного и гибкого решения.
Развертывание проводилось одновременно для смартфонного приложения и устройств самообслуживания, с перспективой последующего подключения браузерной версии. Интеграция в мобильную платформу оказалась оперативной: программный модуль был успешно добавлен без серьезных препятствий, и пилотные тесты запустились в сжатые сроки.
С терминалами самообслуживания пришлось провести дополнительную работу, так как их функционирование в режиме постоянной сессии создавало сложности для точной идентификации пользователя и сегментации аудитории. Специалистам потребовалось модифицировать принципы обработки сессий и событий, чтобы добиться достоверности собираемой информации.
Кроме технических аспектов, проявились и внутренние трудности: административные процедуры в компании оказались более громоздкими, чем предполагалось. В процессе интеграции также обнаружились области для совершенствования самой Trisigma — руководства по отдельным сценариям нуждались в детализации. Сотрудники «Авито» сыграли активную роль в устранении этих проблем, своевременно дополняя материалы и оказывая поддержку по неочевидным ситуациям.
Что изменилось после внедрения
Ключевым достижением инициативы стал отход от несогласованных и трудно повторяемых проверок к контролируемому и открытому процессу тестирования, органично встроенному в создание продукта.
Сегодня начало каждого A/B-эксперимента предваряет обязательный документ, который совместно разрабатывают продуктовый руководитель и аналитик. В нем фиксируются рабочая гипотеза, деловая цель, основные и дополнительные показатели, принцип формирования групп и планируемый результат. Тест не может быть инициирован до прохождения согласования, что минимизирует вероятность ошибок в методологии и заранее синхронизирует представления всех вовлеченных сторон.
Значительно возросла и скорость проведения экспериментов. Раньше в мобильном приложении компания могла запустить максимум один тест в месяц, но с внедрением новой платформы появилась возможность одновременно работать с сотнями тестов, избегая конфликтов в распределении трафика и данных. Это ускорило проверку гипотез и переход к принятию решений, основанных на фактических данных, а не на догадках. Ускорение стало возможным не только благодаря техническим функциям платформы, но и благодаря оптимизации рабочих процедур. Обязательная проверка дизайна эксперимента перед его запуском позволяет сразу выявлять и исправлять слабые гипотезы, неподходящие метрики или ошибочный размер выборки, что экономит время и силы команды, сокращая количество повторных запусков. Trisigma закладывает этот принцип в саму конструкцию инструмента. Платформа требует четкого определения метрик и условий эксперимента, автоматически вычисляет статистические показатели и минимизирует необходимость ручных расчетов. Все итоги доступны в единой панели, а модуль визуализации M42 дает возможность наблюдать за изменениями метрик по дням, сегментам и каналам, делая выводы экспериментов доступными не только аналитикам, но и продуктовым и бизнес-подразделениям.
Выводы: путь к культуре данных
Опыт «Бургер Кинг Россия» демонстрирует, что внедрение платформы для A/B-тестирования — это в первую очередь проект по трансформации процессов. Технология служит лишь инструментом, который побуждает компанию последовательно работать с данными.
A/B-тестирование не должно превращаться в самоцель. Его результативность определяется зрелостью продуктовой культуры, умением четко формулировать гипотезы, правильно подбирать метрики, анализировать итоги и делать обоснованные выводы. Платформа задает общую структуру, но наполняют ее смыслом именно люди и выстроенные процедуры.
Сегодня «Бургер Кинг Россия» стремится к созданию культуры, основанной на данных: все важные решения, касающиеся цифровых продуктов, теперь проверяются с помощью экспериментов. Такой подход снижает вероятность субъективных ошибок и делает развитие продукта более предсказуемым.
Итоги: ключевые уроки из опыта внедрения
- A/B-тестирование — это метод, а не готовое решение. Прежде чем внедрять новые аналитические системы, нужно сформировать базовые навыки в аналитике продукта и планировании экспериментов.
- Проанализируйте уровень зрелости процедур. Следует понять текущее положение компании и стоящие перед ней задачи. От этого зависит подбор инструментария и степень его интеграции.
- Стандартизируйте коммуникацию. Продуктовые менеджеры, аналитики и разработчики должны использовать общую терминологию. Без этого тестирование становится хаотичным.
- Учитывайте время на адаптацию команды. Внедрение аналитической платформы затрагивает не только техническую часть, но и введение новых ролей, процессов и рабочих подходов.
- Действуйте итеративно. Ошибки, переносы сроков и корректировки — естественные этапы работы. Важно продолжать движение и последовательно создавать систему, опирающуюся на данные.
