Заскуль питона (Data Science)

✈️ От гипотезы до инсайтов



Всем привет, сегодня я бы хотел написать о том как гипотезы вообще обретают бизнес-ценность на примере цикла HADI.



Изучая более глубоко продукт, мы можем выдвигать различные предложения по улучшению продукта, это может быть как в формате брейншторма, так и отдельно сформулированной идеей продакта или аналитика.



Пример: Если мы внедрим X, то это повлияет на Y с эффектом в Z% в течение T дней.



Возможно, про эффект у нас нет информации, это может быть как экспертная оценка, так и число, полученное на основе исторических данных.



Action - по сути то, что мы будем делать для проверки гипотезы, менять какой-то виджет, кнопку, да что угодно.



Data - метрики / показатели на которые мы хотим появлиять. Например, в контексте A/B тестирования это могут быть целевые метрики (AOV, ARPU, CR, ну вы поняли...)



👍 Insight - выводы, которые мы в дальнейшем можем отдавать в бизнес, либо использовать для дальнейших исследований. Например, при проведении A/B тестирования, мы увидели, как в стенде метрик (если он есть), как прокрасились какие-то метрики, но целевые нет => можно в дальнейшем с полученным знанием формулировать новую гипотезу и тестировать еще раз.



Советы по HADI:



1. Можно формулировать гипотезы по SMART.

2. Приоретизация результата, можно использовать RICE

3. Чем больше гипотез, тем лучше, можно тестировать много всего.



🥰 Если на посте наберется 100 реакций, напишу про стенд метрик более подробно!