Аналитик данных собирает, структурирует и оценивает информацию, чтобы на ее основе бизнес принимал взвешенные решения. Одна из ключевых задач такого специалиста — тестирование гипотез. Что это такое, для чего оно нужно и как его выполнить, разбираем в статье.
Определяемся с терминами
Гипотеза — это предположение, как та или иная идея отразится на конкретных показателях бизнеса.
Например, у бренда одежды есть мобильное приложение. Появляется мысль, что если добавить в него персонализированные рекомендации на основе прошлых покупок, это увеличит продажи. Чтобы проверить, так ли оно на самом деле и проводится тестирование гипотезы. Если оно покажет положительный отклик, то функцию внедрят.
Одно из достоинств этого метода — научное обоснование. Нововведения опираются на эксперименты и анализ данных.
Тестирование гипотез помогает:
-
Снизить неопределенность и сэкономить ресурсы. Новшества всегда сопряжены с рисками: понравятся ли они клиентам. И когда компания реализует продукт, исходя из их реальных потребностей, а не догадок, это снижает финансовые риски.
-
Повысить конкурентоспособность. Оценка предположений повышает шансы на выживаемость на постоянно меняющемся рынке.
-
Ускорить время принятия решений. Если в компании отлажен процесс проверки гипотез, решения можно принимать быстрее. Так, бизнес оперативнее выпускает новые продукты, при необходимости улучшая их на ходу.
То есть тестирование гипотезы — это систематическая проверка идей об улучшении товара, основанная на научном подходе. Такая работа помогает бизнесу избежать дорогостоящих ошибок, оставаться конкурентным и быстрее внедрять востребованные рынком решения. Этот инструмент используют не только в аналитике, но и в маркетинговых стратегиях, при запусках новых продуктов и улучшении его функций.
Далее разберем, как строится этот процесс.
Формулируем гипотезу
От правильной постановки вопроса зависит успех всего исследования. Он должен содержать условие (действие или идею, которую мы хотим реализовать) и результат (желательно в конкретных показателях).
Хорошо сформулированная гипотеза:
-
конкретная — без размытых результатов, с явным предположением (пример: если мы запустим рекламу на ТВ, то продажи повысятся на 5%);
-
измеримая — у команды есть возможность проверить ее с помощью метрик: количества заказов, посещений сайта или подписок;
-
актуальная — она отвечает настоящим целям бизнеса (рост трафика в соцсетях, увеличение среднего чека или продвижение бренда);
-
опровергаемая — не стоит рассматривать очевидную идею, излагаем ее так, чтобы подтвердить или оспорить.
Выбираем метрики и настраиваем A/B-тесты
От сформулированной гипотезы и ее целей зависит выбор метрик. Они бывают двух видов.
Количественные. К ним относятся конкретные показатели: заказы, подписки, средний чек, конверсия на сайте.
Качественные. Связаны с опытом клиента: удовлетворенность продуктом, отзывы, UX-анализ.
Выбранные метрики должны быть измеримыми и релевантными. Например, если мы стремимся увеличить число заказов, то оцениваем именно рост покупок, а не просмотры в соцсетях.
Отличный вариант для сравнения метрик — A/B-тестирование. Это метод исследования, при котором мы разбираем два варианта: контрольный и тестовый. Подробнее изучить его можно на бесплатном курсе «Основы статистики и A/B-тестирования» — вас ждет 150+ практических задач и проект‑симулятор.
Возьмем в качестве примера сайт свадебного агентства. Определим гипотезу так: если в самом верху главной страницы мы выложим портфолио с фотографиями наших свадеб, то конверсия увеличится на 3%. Мы делим целевую аудиторию на две группы.
Первая — контрольная. Она получит ссылку на сайт в его текущем состоянии. Вторая — тестовая — будет использовать обновленный ресурс с фотографиями в самом видном месте. Люди распределяются в группы случайным образом и взаимодействуют только со своим вариантом. На основе их опыта команда анализирует, какая версия приносит более выгодный результат.
На практике A/B-тестирование чаще применяется в маркетинге. В продуктовом менеджменте этот подход используют реже, так как он обходится довольно дорого.
Интерпретируем результаты
После завершения тестирования аналитик собирает данные и приступает к их изучению. В первую очередь он разбирает, являются ли полученные показатели случайностью или имеют под собой реальную причину. Этот этап называется проверкой статистической значимости.
Также аналитик сравнивает информацию по контрольной и тестовой группам и выявляет неожиданные закономерности в выводах.
На основе полученных интерпретаций принимается решение, подтвердилась ли гипотеза. Кроме подтверждения мы можем опровергнуть ее или отправить на корректировку. Например, если итоги получились неоднозначными.
Если гипотеза подтверждается, то вносят соответствующие изменения в продукт. Но это не означает, что труд аналитика закончен. Даже после выпуска на рынок продукт постоянно мониторят, следят за ростом изученных показателей и при необходимости исправляют ошибки.
Если вы думаете освоить профессию аналитика данных, но сомневаетесь, попробуйте бесплатную часть нашего курса: изучите базовые понятия и задачи, решите одну из типичных рабочих задач аналитика данных и узнаете, как устроена учеба в Практикуме — и потом решите, хотите ли переходить к полной программе. А там вас ждет много практики и отдельный модуль по ИИ, чтобы выделиться актуальными навыками в резюме.
Реклама ООО «Яндекс», ИНН: 7736207543
