Pull to refresh
3
0
Иван Касторнов @vankastor

Head of Product Analytics

Send message

Метрики теста

В дизайне эксперимента ключевое значение имеет выбор правильной метрики, на которую должна влиять проверяемая гипотеза. Если команды не фокусируются на конкретной метрике и пытаются изучить все сразу, это часто приводит к плохо спланированным экспериментам и искажению результатов. Это может случиться, если команда не просчитала ожидаемый эффект от гипотезы или сделала это неверно.

Лучший подход – выделить ключевую метрику, исходя из OKR (целей и ключевых результатов) команды или продукта. Это помогает понять, какие показатели нужно улучшать и ограничить выбор гипотез, делая их более релевантными. Важно составить дерево метрик, которое помогает понять взаимосвязь между различными показателями.

На практике продуктовые команды не всегда могут напрямую влиять на бизнес-метрики, так как они зачастую складываются из других показателей. В Лиге мы инвестируем много времени в разработку общего дерева метрик, которое разбивает бизнес-метрики на составляющие, связывает их с продуктовыми метриками и устанавливает уровни их чувствительности. Это упрощает выбор метрик в команде и помогает понять, на что они могут реально повлиять и как это скажется на главной метрике.

Не начинайте эксперименты, не понимая точно, как и на какую метрику повлияет изменение. Лучше заранее провести расчеты, чем тратить ресурсы на разработку и тестирование без четкого плана.

Tags:
Total votes 2: ↑2 and ↓0+2
Comments0

Сколько стоит гипотеза?

Аналитик не аналитик, если не помогает команде приоритизировать гипотезы.
В мире продуктов и маркетинга всегда есть множество идей и гипотез, которые хочется проверить. Но ресурсы команды ограничены, и мы не можем проверить все и сразу. На практике оказывается, что всего 1 из 10 гипотез действительно приносит значимые изменения и окупает вложенные в неё усилия. Если мы выберем неправильные гипотезы для проверки, рискуем потратить время, деньги и ресурсы впустую.

Давайте попробуем оценить гипотезы с точки зрения того, сколько они стоят.
Предположим что в среднем один участник для компании стоит около 400 тыс рублей.
Команда в среднем состоит из 10 человек, то есть 4 млн в месяц. За месяц она может проверить около 2 гипотез.
Тогда одна гипотеза стоит 2 млн.
Исходя из практики, срабатывает 1 из 10 гипотез, так что одна успешная гипотеза стоит 20 млн.

Теперь понятно, какой эффект должна давать каждая новая идея, чтобы окупиться. Нам нужны гипотезы, которые решают ключевые проблемы и способны дать существенный рост.

Для приоритезации гипотез мы с командой используем RICE – охват (Reach), влияние (Impact), вера в успех (Confidence), сложность (Effort).

RICE Score = (Reach*Impact*Confidence) / Effort

В действительности есть много статей как лучше расставлять приоритеты, вот некоторые из них:

Фреймворки по приоритезации задач

Как приоритизировать продуктовые гипотезы

DHM подход к приоритезации гипотез от Netflix 

Помните, ваша команда — это инвестиции.

Tags:
Total votes 4: ↑3 and ↓1+2
Comments2

Information

Rating
Does not participate
Location
Lisboa, Португалия
Date of birth
Registered
Activity

Specialization

Product Analyst, Head of product analytics
Senior
SQL
Research work
Database
Python
English
Product management
User research
People management
Agile
Business modeling