От идеи к действию: Как тестировать гипотезы без страха провала. Артем Демиденко

«Сокращение времени ответа на запросы клиентов до 2 минут увеличит индекс удовлетворенности на 20% в течение месяца». В этом примере гипотеза четко задана: указано конкретное действие (сокращение времени ответа), его предполагаемый эффект (увеличение индекса удовлетворенности) и временные рамки (за месяц).

      Следующий шаг – убедиться, что ваша гипотеза измерима. Это означает, что необходимо четко обозначить, какие данные понадобятся для ее проверки. Используйте SMART-критерии при формулировании гипотезы: она должна быть конкретной, измеримой, достижимой, значимой и ограниченной по времени. Например, если вы хотите протестировать влияние новой рекламной кампании на продажи, логично сформулировать гипотезу так: «Запуск рекламной кампании в Instagram* социальная сеть, признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ увеличит продажи на 15% в течение 6 месяцев». Здесь четко обозначены параметры для оценки результатов.

      После того как гипотеза сформулирована, необходимо продумать, как вы будете ее тестировать. Это подразумевает выбор метода тестирования – будь то A/B тестирование, опросы, интервью или прямой анализ данных. Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки, и ваше решение должно основываться на характере гипотезы. Например, для проверки реакции клиентов на изменения в продукте может подойти A/B тестирование. С другой стороны, если вы хотите понять мотивацию пользователей или их мнения, лучше использовать качественные методы, такие как интервью.

      Также важна грамотно подобранная выборка для тестирования гипотезы. Выборка должна быть репрезентативной для вашей целевой аудитории, чтобы результаты тестирования можно было обобщить. Например, если вы тестируете новый продукт для молодежной аудитории, убедитесь, что в вашей выборке присутствуют именно эти клиенты. Хорошей практикой является использование метода случайной выборки, чтобы минимизировать потенциальные предвзятости.

      Рассматривая примеры хороших и плохих формулировок гипотез, мы можем увидеть разницу в подходах. Например, гипотеза «Пользователи любят наш продукт» слишком абстрактна и не поддается проверке. Причиной может быть то, что нет четких критериев, по которым можно было бы оценить, что значит «любят». В то время как «80% респондентов, которые протестировали наш продукт, отметили, что хотели бы рекомендовать его друзьям» – ясная, измеримая гипотеза.

      Не забывайте о значении контекста. Постоянно помните о том, какие изменения происходят в вашей области или на рынке, которые могут повлиять на вашу гипотезу. Например, если вы тестируете новую функцию в мобильном приложении, будьте в курсе актуальных трендов и потребностей вашей аудитории. Это позволит вам формировать более значимые гипотезы и адаптировать их в зависимости от внешних факторов.