ProductCamp
11 сентября 2022
Работа с гипотезами – HADI, GrowthHacking, А / В-тестирование
HADI-цикл – проверка гипотез
Наиболее эффективный способ развития продукта – через проверку гипотез.
Гипотеза – это предположение, которые может быть подтверждено или опровергнуто. Как правило, это предположение об изменениях в продукте, в коммуникациях или в процессах.
HADI – это аббревиатура 4 этапного процесса проверки гипотезы: Hypothesys - Action – Data – Insights.
Цель внедрения HADI-процесса – делать как можно больше циклов с наиболее значимыми гипотезами.
Как работаем с HADI
Цикл работы с гипотезами состоит из 4 этапов
- Гипотеза – Записываем гипотезы, которые могут повлиять на ключевые показатели продукта
- Действие – совершаем действия для проверки гипотезы, вносим измение в продукт, запускаем новый канал привлечения и т.д.
- Данные – собираете данные для принятия решения.
- Выводы – смотрим на данные и делаете выводы сработала гипотеза или нет.
Повторяем цикл с новой гипотезой.
Гипотезы должны быть SMART и формулироваться в формате:
- Мы верим, что …
- Чтобы проверить, мы сделаем …
- Мы будем измерять …
- Мы окажемся правы, если …
Проверять стоит только самые важные гипотезы. Как метод выбора подойдут фреймворки Rice или ICE.
Скорость проверки гипотез – хороший фокус для продуктовой команды. Если поставить процесс 1-2 недельных HADI-циклов и сфокусировать команду на увеличении количества проверенных гипотез, рост продукта не заставит себя ждать!
Примеры
Где почитать:
- Про HADI + ICE при работе над проектом в акселераторе ФРИИ - https://habr.com/ru/company/carrotquest/blog/291700/
- О проверке гипотез как стратегии жизни, где “все есть гипотеза”, от Замесина https://zamesin.ru/strategies-from-principle-of-creating-knowledge
Growth Hacking – подход для кратного роста продукта
Growth Hacking – это подход к развитию продукта, содержащий набор методов и инструментов для генерации идей, работы в команде и настройки процессов развития продукта.
Growth Hacking помогает компаниям добиться кратного роста за счет постоянного тестирования гипотез.
Насколько быстро вы вырастете, напрямую зависит от количества тестируемых гипотез и экспериментов. Чем больше тестов, тем больше вероятность кратно увеличить рост.
Для примера – классический график роста Twitter в зависимости от количества проверяемых гипотез в неделю
Как работать с Growth Hacking
Настройка процесса роста состоит нескольких слоев:
1. Работа с гипотезами – учиться нарезать мельче и сфокусированней. Как правило гипотезы формируются по слоям с помощью фреймворка AAARRR, где каждая гипотеза влияет только на один слой воронки.
2. Выстраивание команды роста – комплектация команды роста с необходимым набором компетенций и майндсетом. Маркетинг - продукт - аналитика - разработка - дизайн.
3. Выстраивание процесса проверки гипотез с фокусом на максимальную частоту.
Итого, главная цель команды – рост. Как? Через быструю проверку гипотез. Каких - максимально коротких.
Подробнее
1. Статья о Growth Hacking от GoPractice – [https://gopractice.ru/product/growth_hacking_evolution/](https://gopractice.ru/product/growth_hacking_evolution/)
2. Growth Hacking Academy – мануалы по внедрению методологии – [https://growthacademy.ru/growthhacking-jtbd-manuals](https://growthacademy.ru/growthhacking-jtbd-manuals)
3. Видео от Юрия Дрогана про выход на тестирование 10 гипотез в неделю: [https://www.youtube.com/watch?v=FsmbHUXs3Dc&feature=emb_title&ab_channel=ProductSense](https://www.youtube.com/watch?v=FsmbHUXs3Dc&feature=emb_title&ab_channel=ProductSense)
4. Симулятор управления ростом продукта от GoPractice – [https://gopractice.ru/course/growth/](https://gopractice.ru/course/growth/)
А / B тестирование
A / B тестирование, также известное как сплит-тестирование, относится к рандомизированному процессу экспериментов, в котором две или более версии переменной (веб-страницы, элемента страницы и т.д.) Одновременно показываются разным сегментам посетителей веб-сайта, Чтобы определить, какая версия оказывает максимальное влияние и управляет бизнес-показателями.
По сути, A / B тестирование устраняет все догадки при [оптимизации веб](https://vwo.com/website-optimization/)-сайта и позволяет опытным оптимизаторам принимать решения, основанные на данных. В A / B-тестировании A относится к ‘контрольной’ или исходной тестируемой переменной. В то время как B относится к ‘варианту’ или новой версии исходной тестовой переменной.
Версия, которая продвигает ваши бизнес-показатели в положительном направлении, называется ‘победителем’. Внедрение изменений этого выигрышного варианта на ваших протестированных страницах / элементах может помочь оптимизировать ваш веб-сайт и повысить рентабельность инвестиций.
Показатели конверсии уникальны для каждого веб-сайта. Например, в случае электронной коммерции это может быть продажа продуктов. Между тем, для B2B это может быть генерация квалифицированных потенциальных клиентов.
A / B тестирование - это один из компонентов всеобъемлющего процесса [оптимизации коэффициента конверсии (CRO)](https://vwo.com/conversion-rate-optimization/), с помощью которого вы можете собирать как качественные, так и количественные данные о пользователях. Вы можете дополнительно использовать эти собранные данные для понимания поведения пользователей, уровня вовлеченности, болевых точек и даже удовлетворенности функциями веб-сайта, включая новые функции, обновленные разделы страницы и т.д. Если вы не проводите A / B тестирование своего веб-сайта, вы наверняка теряете много потенциальных доходов от бизнеса.
