tgoop.com/zasql_python/310
Last Update:
Пользуемся продуктом (или собираем фидбек) для генерации новых гипотез
Если ты сам не пользуешься продуктом, многое ускользает. По факту на основе данных мы отвечаем на вопрос: «Что случилось?»
Ты не замечаешь очевидных неудобств, которые мешают пользователям. Ты видишь, что на этапе оплаты большой отток. Анализируешь данные, проверяешь A/B-тесты, но не находишь явной причины. А если бы ты попробовал оплатить заказ сам, то заметил бы, что в мобильной версии кнопка “Оплатить” уходит за границы экрана.
Данные могут показывать проблему, но не её причину. Например, ты понимаешь, что время нахождения на странице сильно меньше, чем ожидается (мы считаем, что просмотр контента этой страницы улучшает бизнес-показатели). Проблема могла быть с тем, что очень много текста, непонятное содержание страницы, техническая ошибка и т.д. Хорошее правило с ошибками: «Если воспроизводится у двух и более людей, значит проблема глобальная».
Гипотезы строятся в вакууме, а не на основе реального опыта. Можно бесконечно анализировать данные, но хорошие гипотезы могут рождаются, когда ты сталкиваешься с неудобствами. Видишь, что процесс сложный, что логика неочевидная — проверяешь на адекватность, тестируешь.
В продукте для себя я вижу возможность для генерации новых гипотез, которые основаны на пользовательском пути (точечно) или для группы лиц (по результатам исследований).
[Я понимаю, что для разных аналитиков в разных продуктах по-разному. Мы можем по факту и не трогать продукт, а получать фидбек по нему на основе обращений в саппорт или качественных исследований по интересующему направлению]
Ставьте реакции
А вы тестируете продукт, который анализируете? Как часто замечаете проблемы, которые не видно в метриках?