Від ідеї до A/B-тесту: як гіпотези стають рушієм зростання продукту

Чим гіпотеза відрізняється від ідеї? Ідея — це припущення, яке, можливо, варте реалізації. Гіпотеза передбачає зв’язок між двома чи більше змінними, її можна підтвердити чи спростувати. У продакт-менеджменті гіпотези допомагають перевіряти припущення щодо поведінки користувачів чи потреби ринку.  

У цьому матеріалі HBJ Сергій Андрущенко, Product Marketing Manager у Boosters, ділиться власним підходом до роботи з гіпотезами — від пошуку ідей та аналізу даних до запуску A/B-тестів і оцінки впливу в грошах. 

З чого складається процес генерації гіпотез 

Найперший крок — це планування. Без нього всі експерименти перетворяться на хаотичні ініціативи. Тому на початку кожного кварталу я виділяю окремий блок часу для генерації гіпотез, наприклад, для підвищення конверсії сайту. За тиждень я формую десь 5-6 гіпотез у беклог і далі працюю з ними. Ось які кроки відбуваються далі. 

1. Ресерч. На початку я збираю та структурую дані. Це потрібно, аби далі створити гіпотезу за формулою: «Якщо ми змінимо X, очікуємо на результат Y, що приведе до наслідків Z». Потім я роблю базовий мокап у Figma і передаю його дизайнеру.

2. Робота з дизайнером. Він розробляє власне рішення: удосконалює UI/UX, додає своє бачення та деталізує візуальну частину. Ми постійно обмінюємося фідбеком, коригуємо деталі, поки не досягнемо прийнятного для обох результату.

3. «Прожарка» з командою. Коли макет готовий, я публікую його в Slack із коротким описом гіпотези: ідея, очікуваний ефект, дизайн. Тегаю ключових учасників — розробників, тимлідів — і прошу залишити коментарі. Це про підвищення «ККД гіпотези», бо чим більше очей побачило, тим кращий на виході результат. Уже за кілька хвилин у Figma з’являється фідбек: що вдалося, що варто уточнити, а що можна покращити. 

4. Внесення правок. Після фідбеку колег ми з дизайнером вносимо зміни й готуємо фінальну версію макета. 

5. Грумінг із розробниками. Під час нього ми узгоджуємо всі деталі: як мають працювати окремі елементи, що відбувається в конкретному сценарії тощо. Під час обговорення зазвичай спливають дрібні нюанси, не враховані в технічному завданні, тому цей етап потрібен, аби весь задуманий функціонал реалізували максимально коректно.

6. Запуск експерименту. Після фінального узгодження девелопери сетаплять тест, і ми все запускаємо.

   
   

Від генерації гіпотези до перших результатів зазвичай проходить близько тижня. Відповідальність за увесь життєвий цикл — від запуску до аналізу результатів — несу я як ініціатор гіпотези. Я можу радитися з командою, але за результат відповідаю самостійно. Якщо гіпотеза була успішна — чудово, якщо ні — важливо розібрати причини, подивитися, чи виправдалися ризики, які ми очікували, і чи з'явилися нові.

5 китів, на яких будуються гіпотези

Ось п’ять основних джерел, з яких я зазвичай беру ідеї для гіпотез.

1. Аналітика. 

   
   

Завдяки Amplitude і Tableau, ми маємо величезний масив даних, який можна досліджувати: будувати воронки, сегментувати аудиторію, відстежувати поведінку користувачів. Це схоже на аналіз крові: одна крапля може розкрити десятки показників. Саме аналітика найперше підказує, у якому напрямі варто рухатися далі.

2. Конкуренти. 

   
   

Ми завжди стежимо за діями конкурентів: які гіпотези вони протестували, які результати отримали, які підходи спрацювали. У багатьох випадках немає потреби створювати рішення з нуля — доцільніше адаптувати вже перевірені практики під специфіку власного продукту та цільової аудиторії.

3. Нетворк. 

   
   

Genesis як екосистема дає перевагу в плані обміну досвіду з колегами з інших компаній. Під час подібних зустрічей часто з’являються цінні інсайти щодо метрик, експериментів тощо. 

4. Надивленість. 

   
   

Чим довше ви працюєте, тим швидше формується фахова інтуїція. Ви починаєте відчувати, які підходи матимуть відгук, а які — ні, які ідеї конкурентів працюватимуть для вашої аудиторії, а які — ні. Для цього потрібно перебувати у робочому контексті й практикуватися. 

5. Інструменти візуальної аналітики. 

   
   

Рішення на кшталт Microsoft Clarity дають змогу відстежувати поведінку користувачів на сайті: зони кліків, траєкторії скролінгу, елементи, що залишаються поза увагою. За великої вибірки трафіку ці дані формують потужну базу для поведінкових інсайтів і допомагають ухвалювати обґрунтовані продуктові рішення.

Як оцінювати потенціал гіпотез

1. За потенційним прибутком. 

Цей підхід як пріоритетний ми вивели минулого кварталу, коли знову зіштовхнулися із bottleneck. Річ у тім, що свої гіпотези мають не лише продакт-менеджери, а й growth-маркетологи, email-маркетологи, SEO-команда та інші. Виходить, що ідей і замовників багато, а розробники мають обмежений ресурс. 

Тоді ми почали оцінювати вплив кожної гіпотези у грошах, і розставляти пріоритети відповідно. Нині, створюючи задачу у Jira, я додаю поле «імпакт за три місяці» й приблизно оцінюю потенційний дохід від гіпотези. Якщо одна зміна може принести $150 000, а інша — лише $20 000, пріоритет очевидний.

Окремо існують також операційні задачі. Вони не мають безпосереднього фінансового ефекту, однак підвищують швидкість роботи команди розробників та вдосконалюють процеси. Їх теж потрібно враховувати у пріоритетах, бо це як точити сокиру — не рубаєш, але без цього далеко не зайдеш.

2. За складністю реалізації. 

   
   

Коли потрібні раптові зміни або швидка перевірка гіпотези, наш fast-track-режим виглядає так: 1–2 дні на гіпотезу, 1–2 на дизайн і 2–3 дні на розробку. Інколи гіпотеза проходить усі етапи за один тиждень, і вже після вихідних ми бачимо першу аналітику.У стандартному процесі ми працюємо тижневими спринтами: один тиждень на пропрацювання гіпотези, ще один на дизайн і ще один на девелопмент. Тобто від ідеї до реалізації зазвичай минає близько трьох тижнів.

Подібний підхід дає змогу оцінити, чи справді ідея варта ресурсів, і чи виправдає очікування, і не реагувати на «трендові» запити на кшталт «додаймо ШІ-асистента». Вони звучать привабливо, але потребують значних зусиль без гарантії ефекту.

3. За масштабованістю. 

   
   

У флагманському продукті JustDone ми працюємо з кількома власними AI та NLP рішеннями: AI Detector, Text Humanization Engines та AI Research Assistant. Перед запуском експерименту я завжди оцінюю, чи можна реалізувати гіпотезу одночасно для них усіх. Якщо зміна показує ефект, наприклад в AI Detector — оновлення flow, додавання loader’a або нового формату прайсингу — ми швидко масштабуємо її на інші рішення.

Такий підхід працює тому, що ми постійно шукаємо спільні слабкі місця у різних flow. Якщо вдається знайти точку покращення, яка впливає не на один конкретний продукт, а на кілька одразу, ми фактично отримуємо множений ефект: фікс в одному місці автоматично підсилює інші напрямки й прискорює загальне зростання.

Кейс: Як одна анімація повернула користувачів і збільшила конверсію на 10+%

Раніше сторінка з цінами була винесена окремо, а посилання на неї розміщене в хедері. Користувач заходив на AI Detector, перевіряв свій текст, отримував результат — наприклад, повідомлення про наявність контенту, згенерованого ШІ. Далі він бачив CTA-кнопку Remove AI Content.

Проблема полягала в тому, що після натискання цієї кнопки користувач одразу потрапляв на сторінку з цінами. Формально це приносило результат, але аналітика показувала, що суттєва частина користувачів губилася у цьому флоу.

Ми припустили, що проблема — у відсутності плавного переходу. Користувач тільки-но працював зі своїм текстом, а за мить опинявся на сторінці з тарифами. 

Відповідно до цього ми сформували гіпотезу: 

Якщо замість різкого переходу додати loader, який демонструє процес «очищення» тексту, користувацький досвід покращиться, що збільшить конверсію у покупку на 10+%. 

На практиці зміни виглядали так: після натискання Remove AI Content користувач бачить, як його текст під блюром «обробляється». Коли анімація завершується, на тому ж екрані з’являється pop-up із прайсингом поруч із текстом та кнопкою Unlock your text.

Після запуску експерименту дані підтвердили припущення: показники суттєво зросли. Ми масштабували оновлений флоу на всі інші юзкейси, а вже через пів року усвідомили, скільки конверсій недоотримали. Це типовий ефект «замиленого ока»: коли працюєш із продуктом щодня, перестаєш помічати очевидні bottlenecks.

3 ключові помилки у запуску тестів 

1. Відсутність чітко сформульованої гіпотези. 

Формулювання на кшталт «щось змінити чи додати» — це лише ідея, а не повноцінна гіпотеза. Продумана гіпотеза включає оцінку очікуваного впливу, чітко визначені важелі змін, припущення щодо результату та спосіб вимірювання ефекту. На початку кар’єри я теж припускався цієї помилки: вносив зміни, а коли CEO запитував «А чи є чітка гіпотеза?» —  я розумів, що є уявлення про результати, але власне гіпотези не було. 

2. Зосередженість на одній метриці. 

Продуктова команда має орієнтуватися на загальний бізнес-результат, а не оптимізацію окремої дії чи показника. Звісно, зростання ключової метрики вашого тесту важливе, але ситуацію варто оцінювати й комплексно — аналізувати супутні показники та взаємозв’язки між ними. 

3. Хибна оцінка A/B-тесту. 

Одна з найчастіших помилок команд у тестуванні — поспішні висновки. Часто тест закривають надто рано, коли ще немає статистичної значущості, і одразу відправляють гіпотезу в тестову або контрольну групу.

Друга типова проблема — вузький погляд на результати: команди аналізують лише одну цільову метрику і не дивляться на інші зрізи, локалізації чи побічні ефекти.

У результаті те, що здається успіхом за основною метрикою, може виявитися провалом для окремої мови, сегмента або поведінкової групи. Тому важливо не поспішати, дочекатися достатнього обсягу даних і оцінювати тест комплексно, а не в одному вимірі.

На завершення: чотири поради для ефективної роботи з гіпотезами

1.  Фокусуйтеся на гіпотезах, які можна масштабувати. 

Цифрові бізнеси можуть одночасно проводити десятки експериментів. Оптимізація одного з них — це позитивний, але локальний результат. Натомість підхід, який покращує результати кількох тестів одночасно, дає системний ефект і помітно підсилює загальну ефективність бізнесу.

2. Не лякайтеся тестів з «мінусовими» результатами — вони допомагають скоригувати експеримент. 

   
   

Неуспішним вважаємо той тест, який не змінив метрику в жоден бік. Це сигнал, що ми або тестуємо не те, або робимо це не в тому місці. І хоча інколи подібні ситуації можуть підказати цінні напрямки для подальшого пошуку, однакові показники тестової та контрольної груп означають одне: гіпотеза не вплинула на поведінку користувача й не дала нової інформації. Такий тест не допомагає рухатися вперед і вказує, що варто переглянути фокус експерименту.

3. Бар-рейзинг для гіпотез. 

   
   

Перед запуском я раджу «віддати» всі нові гіпотези на «прожарку» команді. Поділіться вашими концепціями у загальному чаті та попросіть колег залишити коментарі. Для них це кілька хвилин, а для вас — можливість вчасно виявити помилки, уточнити логіку та посилити якість фінального рішення.

4. Good ≠ enough. 

   
   

Навіть якщо понад половина тестів показують позитивний результат, це не привід знижувати темп. Важливі не лише відсоток успішних експериментів, а і їх кількість. Якщо у вас багато позитивних тестів, але вибірка маленька — це сигнал, що команда тестує недостатньо. Значно цінніше перевіряти більше гіпотез, швидше отримувати зворотний зв’язок і накопичувати досвід.