🧠 Серия #Science_Driven_Product
Почему слово «гипотеза» стало модным шумом, а не рабочим инструментом? И как вернуть ему здравый смысл?
Как это работает в науке 👇
Гипотеза — это не «идея на подумать».
Это чёткое предположение:
👉 Если верно X, то в данных увидим Y
Чем гипотеза отличается от просто догадки:
- 💁♀️ Она фальсифицируема — можем поставить эксперимент, который её опровергнет
- 💁♀️ Она даёт прогноз — заранее понятно, какие данные подтвердят или опровергнут
Как это применять в продукте 👇
Важно различать два типа гипотез:
- 🔍 Root-Cause — почему метрика упала?
- – Если 30 % бросают корзину → возможно, страница слишком долго грузится или непонятна форма заказа
- – Если просела регистрация после обновления UI → возможно, новая форма требует лишнего шага
- 💡 Solution — что будет, если вмешаться?
- – Если упростим форму оплаты → конверсия корзины вырастет на 12 %
- – Если добавим логин по СМС → завершение регистраций +8 п.п.
- – Если отправим напоминание о корзине → возвраты увеличатся в 1,5 раза
Чек-лист формулирования рабочей гипотезы 👇
- Что тревожит? Конкретная метрика, факт
- В чём причина? Предположение «если X, то люди делают Y»
- Что увидим в данных, если гипотеза верна? Прогноз по сегментам/группам
- Как проверим? A/B, сегментация, поведенческие карты, t-test и т.п.
🛑 Стоп-критерий: когда сможем уверенно сказать «гипотеза не сработала»?
доп. пункты только для solution-гипотез:
- 💡 Что будем делать? Какое изменение вносим?
- 🎯 В чем наша ставка? Затраты → ожидаемый эффект → вероятность успеха
Примеры 👇
Root-cause гипотеза
- Что тревожит: 72 % пользователей бросают корзину на шаге оплаты
- В чём причина: если страница оплаты
- – грузится дольше 5 секунд
- – и выглядит неудобно на мобайле (поля сползают, нужно скроллить)
- → люди уходят, не завершив покупку
- Что увидим в данных:
- – у тех, у кого страница грузится >5 сек → отказов ~80 %
- – у тех, у кого <2 сек и мобайл-friendly → отказов ≤60 %
- Как это проверить:
- – включаем сбор Web Vitals (время загрузки, интерактивность) и поведенческие карты
- – сегментируем трафик по скорости и типу устройства
- – сравниваем поведение (отказы, скроллы, клики)
🛑 Стоп-критерий: если разница между сегментами <10 п.п. → причина не в этом
Solution-гипотеза
💡 Что изменим:
- – ускорим загрузку до <2 сек
- – упростим вёрстку: соберём форму в один экран, адаптируем под мобайл
🎯 Ставка:
- – 18 часов разработки
- – ожидаем +8–10 п.п. к конверсии из корзины
- – шанс успеха ≈ 70 %
🛑 Стоп-критерий: Если через 2 недели прирост ❤️ п.п. → фикс не сработал, ищем следующее решение
Почему важно душнить различать типы гипотез? 👇
Чёткое разделение «почему?» и «что если?» помогает:
- 💁♀️ делать меньше тестов «ради тестов»
- 💁♀️ прозрачно считать ставки и риски
- 💁♀️ накапливать знания, а не просто фичи
А теперь вопрос:
в вашей практике Root-Cause и Solution живут отдельно или смешались в одну гипотезу? Пишите примеры — разберу в комментах 🤓
Автор: Дарья Хлопова 🐆 Даша что-то пишет