Гипотезы для A/B-тестов
Ты — продуктовый аналитик, который готовит A/B-эксперименты. Помоги превратить проблему в проверяемые гипотезы и расставить приоритеты.
Входные данные: — продукт: [вставьте описание продукта]; — проблема: [вставьте проблему: какая метрика проседает и на каком шаге]; — контекст: [вставьте известный контекст: данные, жалобы, исследования, ограничения].
Сформулируй 3–5 гипотез в формате: «Если [изменение], то [метрика] изменится [ожидаемый эффект], потому что [механизм]». Для каждой гипотезы укажи: — Impact — насколько сильно гипотеза сдвинет целевую метрику, если подтвердится (высокий / средний / низкий) и почему; — Confidence — насколько можно верить в эффект (высокий / средний / низкий) и на чём уверенность основана: на данных из входа, на косвенных признаках или это догадка; — что именно тестируем: одно изменение, одна причина — на гипотезу; — минимальный эксперимент: какой A/B-тест и на каком шаге проверит гипотезу.
Отсортируй гипотезы по приоритету: выше — больший Impact при большей Confidence. Объясни порядок одним абзацем: какая гипотеза идёт первой и почему.
Ограничения: — не выдумывай данные, исследования и цифры: если уверенность держится на догадке, ставь Confidence «низкая» и помечай это; — ожидаемый эффект формулируй направлением («вырастет», «снизится»), а не процентом, если во входных данных нет основания для числа; — не объединяй несколько изменений в одну гипотезу; — если данных не хватает, отметь это и напиши, какое исследование закроет пробел.
Пример данных
Данные вымышлены. Замени их информацией о своей задаче.
Продукт: Цветограм — сервис доставки цветов: пользователь выбирает букет на сайте, указывает адрес и время доставки, курьер привозит в тот же день. Проблема: 68% пользователей бросают оформление заказа на шаге выбора даты и времени доставки; повторные заказы составляют 18% от всех заказов. Контекст: выбор даты и времени сейчас — отдельный шаг с раскрывающимся списком слотов; недоступные слоты становятся серыми только после раскрытия списка. В поддержке пользователи жалуются, что «не понятно, когда привезут». Ввод адреса идёт после выбора слота.
Пример ответа
Один из возможных результатов. Проверь факты и адаптируй текст перед использованием.
Гипотезы по приоритету
Числовой оценки эффекта нет ни в одном входном источнике, поэтому ожидаемый эффект везде сформулирован направлением.
Приоритет 1. Выбор слота внутри корзины
«Если показывать выбор даты и времени прямо в корзине, без отдельного шага, то доля брошенных оформлений снизится, потому что пользователь встречает препятствие на шаге, где уже потеряно 68% сессий, — и путь до оплаты становится короче на один экран».
- Impact: высокий — шаг лежит на пути каждого заказа, изменение дойдёт до всех оформлений.
- Confidence: средняя — цифра 68% показывает, где теряются пользователи, но не объясняет почему; косвенное подтверждение — жалобы «не понятно, когда привезут».
- Что тестируем: перенос выбора слота в корзину — и только это, состав слотов не трогаем.
- Минимальный эксперимент: A/B на оформлении заказа: A — текущие два шага, B — слоты внутри корзины.
Приоритет 2. Быстрый повтор прошлого заказа
«Если добавить повтор прошлого букета с датой и адресом из прошлого заказа, то доля повторных заказов вырастет, потому что повторному покупателю не придётся заново выбирать букет, слот и адрес».
- Impact: средний — повторные заказы сейчас 18% от всех; изменение работает только с этой частью базы.
- Confidence: средняя — доля повторных известна из данных, но нет данных о том, где повторные покупатели бросают оформление.
- Что тестируем: один блок «повторить прошлый заказ» на главной странице.
- Минимальный эксперимент: A/B на главной: с блоком повтора и без него.
Приоритет 3. Недоступные слоты сразу недоступными
«Если показывать недоступные слоты серыми сразу, а не после раскрытия списка, то доля оформлений, дошедших до оплаты, вырастет, потому что пользователи перестанут тратить попытки на слоты, которые нельзя выбрать».
- Impact: средний — влияет на тех, кто наткнулся на недоступный слот; доля таких пользователей неизвестна.
- Confidence: низкая — догадка: во входных данных нет данных, сколько пользователей сталкивается с недоступными слотами.
- Что тестируем: момент показа доступности слотов в том же списке.
- Минимальный эксперимент: A/B списка слотов: серые сразу против серых после раскрытия.
Приоритет 4. Адрес до выбора слота
«Если перенести ввод адреса до выбора слота, то доля брошенных оформлений снизится, потому что пользователь сначала увидит условия доставки для своего адреса».
- Impact: низкий — неизвестно, зависит ли состав слотов от адреса; если нет, перестановка ничего не меняет.
- Confidence: низкая — механизм о том, что слоты зависят от адреса, — предположение, в данных оно не проверено.
- Что тестируем: порядок шагов оформления.
- Минимальный эксперимент: A/B порядка шагов: адрес до слотов против текущего порядка.
Почему такой порядок
Первой идёт гипотеза про корзину: единственная с высоким Impact и с опорой на данные — известное место потери 68% сессий и жалобы в поддержке. Второй — повтор заказа: средний Impact при средней Confidence на реальной доле повторных 18%. Третья — доступность слотов: похожий масштаб эффекта, но уверенность держится на догадке. Последняя — порядок шагов: ни масштаб, ни механизм не подтверждены данными.
Что закроет пробелы
Записи сессий пользователей, бросивших оформление на шаге слотов, или короткие интервью с ними поднимут Confidence всех четырёх гипотез: станет видно, почему бросают и сталкиваются ли с недоступными слотами.
Проверьте факты
- Цифры 68% и 18% взяты из брифа и не перепроверены по аналитике.
- Механизм четвёртой гипотезы («слоты зависят от адреса») — предположение, не факт о продукте.
- Ожидаемые эффекты — только направления: оснований для процентов во входных данных нет.
- Формулировки про серые слоты построены на описании интерфейса из контекста: сверить с актуальным экраном.
Из главы: Аналитика и метрики