Riskiest assumption test: быстрый и дешевый метод тестировать идеи

Бывают идеи, способные убить проект еще на старте. Но не замечая их, компании порой запускают MVP, который в итоге оказывается не нужен потребителю. Избежать такой ситуации можно, используя Riskiest assumption test, или RAT. Эта статья о том, как он работает и как с его помощью удалось протестировать рискованные гипотезы за полторы недели вместо восьми месяцев.

Всем привет! Меня зовут Женя Паршин, я ex-CPO Альфа-Банка и СЕО продуктовой студии по подписке ProductHub. Мне нравится все упрощать, делать процессы быстрее и эффективнее. В какой-то момент я начал оптимизировать свой подход к тестированию гипотез и узнал про Riskiest Assumption Test (RAT) — быстрый тест самых рискованных идей, которые могут убить ваш продукт уже на старте.

Уверен: тестировать идеи нужно быстро и дешево. Только так можно вывести востребованный продукт на рынок в короткие сроки. Однако многие компании проверяют идеи только на стадии разработки MVP, теряя время и деньги.

RAT — это подход, который помогает избежать такого сценария. Он позволяет проверить на прочность самые рискованные гипотезы о продукте или отдельной его функции максимально быстро и дешево. Расскажу, как это работает.

У нас есть бизнес-идея. Исходя из нее, мы выделяем рискованные гипотезы — это предположения, из-за которых с высокой долей вероятности ваш продукт не сможет выжить или не будет востребован. Например, не сойдется юнит-экономика проекта или не получится выстроить операционную часть. Затем мы оцениваем эти гипотезы по степени значимости, выводим в топ самые опасные и тестируем их.

Чтобы проверить гипотезы по RAT необходимо:

С помощью RAT можно проверить четыре важные вещи: спрос на продукт, его ценность для пользователя, юнит-экономику и правильность выбранного сегмента. Разберем каждый этап.

RAT выясняет, нужен ли продукт пользователю и стоит ли тратить силы на его создание. Результатом станут новые знания о продукте, на базе которых можно строить его первую версию — MVP.

Для закрепления давайте проведем продукт — подписку на сервис по заказу автозапчастей — по всей цепочке RAT.

Идея в том, что сервис — прослойка между клиентом и поставщиком, но вместо наценки на товар мы продаем абонемент и зарабатываем именно на доступе к платформе по нему. Клиент покупает годовую подписку, по которой сможет заказывать автозапчасти у крупных поставщиков напрямую по оптовой цене. Экономия для него составит от 30 до 50%. В данном случае для нас краткосрочная прибыль меньше, долгосрочная — больше.

Я решил проверить гипотезу по RAT, но начал не с первого шага, а с нулевого — исследования. Без него нет смысла запускать процесс.

Шаг 0. Провести исследования

Важно сделать это в самом начале, чтобы понять контекст, боли и потребности своих пользователей, а также смоделировать юнит-экономику. Самый простой вариант — заполнить Lean Canvas, провести конкурентный анализ и идти дальше.

Шаг 1. Составить список рискованных гипотез

Чаще всего именно из исследования рождаются предположения, которые мы включаем в список рискованных гипотез. От этого списка будем отталкиваться в дальнейшем. Как правило, мы находим рискованные гипотезы через исследования, брейнштормы с командой, либо через самостоятельные рассуждения. Попробуйте задать к своему заполненному Lean Canvas следующие вопросы:

— Что может пойти не так?

— Что может работать не так, как мы думали?

— Из-за чего продукт может не запуститься?

— Что мы ошибочно приняли за истину?

Для моего сервиса по заказу автозапчастей я выделил шесть рискованных гипотез:

Шаг 2. Оценить гипотезы

Этот вопрос важно задавать себе, команде и экспертам рынка. Я сформулировал четыре критерия, по которым оцениваю жизнеспособность идеи:

На примере трех моих гипотез разберем, какие из них рискованные, а какие — нет.

По результатам моей оценки в топ вышли вторая и третья гипотезы, поскольку у них высокие риски и критичность влияния на продукт. Теперь наша задача — проверить их на практике, потому что неверные выводы смертельны для проекта. Помните, что до запуска мы ориентируемся лишь на прогноз юнит-экономики — реальные показатели станут известны только после запуска.

Шаг 3. Проверить предположения

Оценить спрос легко. Я сделал лендинг, на котором рассказал о продукте и разместил форму заявки. Затем запустил трафик и посмотрел, как все работает. Спойлер — никак. Посетители не конвертировались в лиды, и гипотеза о спросе оказалась неверной.

На этом этапе появилась еще одна гипотеза. Допустим, клиент, прежде чем оформлять подписку, хочет увидеть, сколько стоят запчасти. Чтобы проверить это утверждение, я за пару дней сделал в конструкторе интернет-магазин с видимыми ценами.

Спустя неделю спроса так и не было, и гипотеза была опровергнута. Чтобы узнать, почему так произошло, я пообщался с людьми, которые не хотели покупать подписку. Оказалось, что они не видят выгоды: им кажется странным тратить деньги сейчас, чтобы сэкономить в будущем.

До тестирования гипотез RAT-методом я восемь месяцев вел переговоры с инвесторами, проходил инкубатор в «Вышке», питчил проект, строил финансовые модели.

Когда я почти получил инвестиции, я решил быстро проверить спрос, прежде чем брать деньги. Проверка по RAT вышла интуитивной, о методе я тогда не знал.

На RAT ушло полторы недели, что лучше всяких слов доказывает пользу метода. Он позволяет проверить рискованные идеи максимально быстро и дешево, чтобы сохранить время и деньги.

RAT эффективно использовать перед запуском MVP. Сначала мы тестируем основные рискованные гипотезы, и если проверка показывает, что продукт нужен пользователям именно в таком виде, начинаем разрабатывать MVP. С моей точки зрения, тратить время и деньги на его запуск имеет смысл, только когда есть уверенность, что юнит-экономика сойдется.

Существует два мифа об этом методе тестирования идей. Первый гласит, что RAT не нужен, если нет рискованных гипотез. Второй — что он не подходит для проверки сложных IT-продуктов. Отвечу на оба утверждения.

Именно этим занимается ProductHub. Мы помогаем большим и маленьким компаниям улучшать их продукты на разных уровнях — от повышения метрик до запуска новых сервисов. Так как в нашу команду попадают только влюбленные в продуктовый подход профессионалы, мы успешно тестируем даже самые трудные гипотезы, работаем с аналитикой, ищем точки роста продукта, собираем красивые и функциональные лендинги, а также помогаем клиентам растить не только бизнес, но и выручку. Это не пустые слова: за каждым из них стоят реальные кейсы, о которых мы рассказываем в своем блоге.