ProductStar

Как проверять гипотезы с помощью HADI-циклов?

Разберем, как верно формулировать гипотезы, какие предположения выдвигать нельзя и в каких областях можно применять фреймворк HADI.

HADI — это фреймворк, который позволяет гибко вносить изменения в существующую бизнес-модель и работать над продуктом итеративно. Сложилось название из первых букв каждого этапа: Hypothesis - Action - Data - Insight.

Каждая новая версия продукта будет требовать прохождения всех 4-х шагов HADI-цикла, проводящихся по определенным правилам.

Hypothesis — гипотеза — на данном этапе нам необходимо понять, что мы хотим менять и почему, но не в отстраненном контексте вроде “Было бы здорово сделать сайт красивее” или “Нам необходимо привлечь более мотивированную аудиторию”.

Выдвигать гипотезу необходимо по формуле “Если…, то…”.

Например, фраза “если мы изменим УТП, то среднее время на сайте увеличится на 7 секунд” — является гипотезой, все остальное, что формируется не по принципу причина-следствие, относится лишь к догадкам без опоры на данные. Гипотеза должна быть контролируемой, измеримой и управляемой. Работа над личным предположением “сделать сайт красивее” может затянуться на долгое время, а в вашем понимании “красивее” он так и не станет.

При формулировании гипотезы необходимо выделить ключевые показатели проекта/бизнеса, которые вас не устраивают. Например, даже после первой маркетинговой компании можно сделать выводы: пусть вы запустили таргет на владельцев Бентли в Москве, но не попали в сегмент и охваты оказались очень низкими. В этом случае ваша гипотеза может звучать так: "если мы запустим рекламу на владельцев Хонды, то и охваты, и трафик увеличатся в 5 раз" (то есть не привлечем некачественный трафик).

В этом же кейсе можно проверить еще три другие гипотезы, но уже связанные с оптимизацией рекламной кампании: можно увеличить количество показов в определенный момент времени, снизить их или сделать равномерным. Какие баннеры и как лучше показывать нашей ЦА? Необходимо выдвинуть предположения, предварительно правильно их сформулировав, и проверить.

Еще несколько важных тезисов:

  • Желательно ставить гипотезу с ответом да/нет, но это не обязательно. Так проще проверять.
  • Мы не можем брать в качестве тестовых гипотез качественные показатели, только количественные. Например, “После того, как мы добавим звонок о подтверждении заказа, степень удовлетворенности клиента повысится” — можем использовать как гипотезу только в том случае, если мы измеряем лояльность потребителей с помощью сбора обратной связи и имеем достаточное количество данных. Но даже в этом случае говорить о полученной информации как о 100% верной нельзя. Больше почитать о том, почему пользователи нам врут, можно тут.

Небольшое резюме по этапу формирования гипотез:

  • на данном этапе выделяются ключевые показатели проекта, стартапа, бизнеса, маркетинговых смыслов
  • рассматриваются предположения по их проверке/улучшению
  • выделяются факторы влияния на итоговый результат
  • формулируются гипотезы по принципу “Если…”, “то…”.
  • гипотеза должна быть контролируемой, измеримой и управляемой
  • для качественных гипотез необходимо использовать другие подходы

После формирования гипотезы переходим к этапу Action — действиям. Именно из-за этого шага мы формулировали предположение через причинно-следственную связь: так мы понимаем, какие задачи себе поставить, что сделать и как достичь поставленной цели. Опять же, из фразы “сделать сайт красивее” неясно, какие действия необходимо предпринять, а из “если мы изменим способ оптимизации рекламных объявлений, то увеличим количество пользователей на 7%” все понятно — меняем оптимизацию таргета!

Затем, движемся дальше. Собираем статистику (этап Data — данные) и на основе полученных цифр делаем выводы (заключительный шаг Insights): подтвердилась гипотеза или нет? есть ли “аномалии” в данных, которые мы не ожидали увидеть? После этого можем запустить цикл заново: вновь выбрать метрики, выдвинуть гипотезу, проверить ее “в полях”, собрать данные и сделать выводы.

Грустный факт — в большинстве случаев наши гипотезы опровергаются. Но сильно расстраиваться не стоит, ведь информация, которую мы получаем после тестирования, является очень ценной: теперь мы имеем реальные данные, а не догадки, на основе которых можем продолжить улучшать наш продукт.

Области применения HADI-циклов и виды гипотез

  • Маркетинговые — касаются каналов привлечения трафика. Часто проверяется привлечение ЦА, формирование ЦА, показ креатива, выстраивание модели мультиканальной атрибуции.
  • Контентные — связаны с самими текстами, которые показаны на сайте, в рекламных буклетах, объявлениях, email-письмах, скриптах разговоров, аспектах. Могут частично затрагивать качественные изменения, но измеряются количественно.
  • Операционные — касаются цикла оказания услуги на стороне бизнеса. Например, если изменим какой-то элемент нашего бизнес-процесса, то сократим цикл сделки на N дней.
  • Финансовые — тестирование различных финансовых инструментов, могут быть связаны со сбережениями компании или доходностью. Есть серьезное отличие от уже перечисленных видов: некоторые действия могут быть необратимы, так как для маркетинговых исследований имеем возможность работать с небольшим сегментом, а здесь — нет. Примеры: инвестиции или банковский займ? выгодно ли сейчас брать кредит для рефинансирования?
  • Юридические — касаются определенного статуса/типа фирмы, регулирования статуса нашего предприятия с целью сокращения издержек или увеличения прибыли, налогообложения. Также чаще всего являются необратимыми. Примеры: выстраивание защиты интеллектуальной собственности и договоренностей с партнерами.
  • Сферы лояльности — например, что мы должны сделать, чтобы вернуть наших пользователей: дать скидку или промокод, объявить о скором повышении цен и тд.
  • Связанные с брендом — упоминание бренда в СМИ, работа системы лояльности (например, регулярные скидки оттолкнут)
  • Маркетинговое продвижение — нацелены на донесение информации определенной аудитории и завершение сделки. Касается не маркетинговых креативов, а самого процесса продажи.

Таким образом, фреймворк HADI позволяет проверять гипотезы во многих областях работы компании: начиная маркетинговыми кампаниями и заканчивая предложениями по совершенствованию системы лояльности.

Больше узнать о фреймворках и data-driven подходе можно на курсе “Профессия: продакт-менеджер”.

А узнать подробности о бесплатной карьерной консультации можно по этой ссылке.

Успехов ;)

0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null