Почему лучше верить данным, а не себе

Делимся кейсом с одного нашего проекта.

Наша команда делала витрину с подборщиком для одного финансового продукта. Суть фичи проста: пользователь заходит на главную, выбирает в фильтрах нужные опции и смотрит подходящие продукты.

При этом, если фильтры не трогать, они по умолчанию показывают предзаданные параметры. То есть, по сути, при первом визите человек видит на экране только самые популярные продукты.

В какой-то момент у команды встал вопрос: как должна выглядеть выдача, когда меняешь фильтры? Начали рассуждать, дискутировать, иногда даже спорить. И так продолжалось до тех пор, пока один мудрый человек не предложил посмотреть статистику.

И тогда всё стало ясно.

Оказалось, что 60% наших пользователей вообще не пользуется этими фильтрами. Им хватает предустановленных популярных параметров. Они выбирают самый подходящий продукт, а уже потом в нем меняют параметры под себя.

Значит, дальше нужно было работать над фильтрами по умолчанию и над первой витриной.

Вывод. Стоило сразу посмотреть статистику, а не гадать на кофейной гуще. Часто после анализа данных оказывается, что фича, которая кажется нам гениальной и над которой мы трясемся, людям не нужна. Признавать это горько, но важно.

Больше о продуктовой разработке в нашем телеграм-канале «Эффект продакта».