Гипотеза: что такое и как ее грамотно сформулировать
Говорим о гипотезе, ее видах, применении в бизнесе и подводных камнях при ее формулировании
Если команда тратит сотни часов на разработку функций, которыми в итоге никто не воспользуется, значит, где-то есть ошибка в процессах. Скорее всего, решения принимают на основе интуиции, а не данных. И для бизнеса это проблема, ведь получается, что продукт развивают вслепую.
Хотя бы частично исправить ситуацию помогают гипотезы — четкие предположения о том, какой эффект даст изменение. В этой статье подробно расскажем про гипотезы: как их сформулировать, чем они отличаются от догадок и какие бывают.
Что такое гипотеза: от блужданий к карте
Ситуация: вы заблудились в незнакомом лесу без карты. На компас нет надежды. Солнце садится. Есть 2 варианта.
Вариант 1 — интуитивное действие:
«Мне кажется, выход там. Пойдем!»Идете 3 часа, но оказываетесь у болота. Возвращаетесь, теряя время и силы. Запасных идей нет, начинается паника.
Вариант 2 — действие на основе гипотезы:
«Давай подумаем. Мы слышали шум машин слева, когда заходили в лес. Значит, дорога должна быть где-то там. Но идти наугад рискованно. Давай проверим эту гипотезу: пройдем 15 минут в том направлении.
Если звук машин станет отчетливее — мы на правильном пути. Если нет — вернемся и проверим другую идею, например, пойдем на запах дыма от костра, который мы заметили час назад».
Вы проверяете первую гипотезу, звук действительно усиливается. Это придает уверенности, и вскоре вы выходите к дороге.
Во втором варианте вы использовали гипотезу — и именно она помогла не застрять вам в лесу.
Простыми словами, гипотеза — это проверяемое предположение о связи между действием и результатом. Это не просто «мне кажется», а «если сделать X для аудитории Y, получим результат Z, потому что [причина]».
Чем гипотеза отличается от идеи или догадки
Часто люди путают эти 3 вещи и просто называют все подряд идеей или гипотезой. Но есть принципиальные различия:
В этом вся разница — в гипотезе мы получаем данные, которые можно использовать для предположений. У нее есть конкретная аудитория, измеримый результат, логическое обоснование и подтверждение данными.
В бизнесе так же: «пользователям понравится» — это вера, «конверсия вырастет на 15%» — проверяемая гипотеза.
Виды гипотез: какие они бывают
Не все гипотезы одинаковые. Разберем научную и продуктовую классификацию гипотез.
Научная классификация гипотез
1. Экзистенциальная гипотеза — утверждает существование определенного явления, объекта или связи между переменными.
Пример: «в нашем приложении существует группа пользователей, которые заходят только вечером и испытывают дискомфорт от яркого интерфейса».
Такие гипотезы нужны на раннем этапе, когда нужно подтвердить само наличие проблемы или сегмента пользователей.
2. Описательная гипотеза — описывает характеристики явления, его свойства и параметры.
Пример: «пользователи 25-40 лет, работающие удаленно, проводят в приложении в среднем 45 минут в день, причем пик активности приходится на 20:00-23:00».
Это помогает понять, как именно ведет себя ваша аудитория и какие у нее особенности.
3. Объяснительная гипотеза — объясняет причины явления и связи между событиями.
Пример: «пользователи бросают регистрацию на третьем шаге, потому что запрос номера телефона вызывает опасения по поводу спама, что подтверждают данные из 15 интервью».
Такие гипотезы устанавливают причинно-следственные связи и помогают понять, почему аудитория ведет себя так или иначе.
Продуктовая классификация гипотез
В работе над продуктом используют более практичное деление.
1. Продуктовые гипотезы отражают влияние новой функции или изменения на ключевые метрики продукта: конверсию, прибыль, удовлетворенность пользователей.
Примеры:
- «Если добавим оплату по QR-коду, количество завершенных покупок увеличится на 12%».
- «Если изменим стоимость подписки с 990₽ на 890₽, количество новых подписчиков вырастет на 18%».
2. Интерфейсные гипотезы касаются внешнего вида и взаимодействия с продуктом. Они тоже влияют на метрики, но фокусируются на конкретных элементах интерфейса.
Что входит:
- Расположение элементов — где находятся кнопки, формы, как организована навигация;
- Визуальное оформление — цвета, размеры, шрифты, отступы;
- Контент — тексты, заголовки, изображения.
Примеры:
- «Если переместим форму регистрации из правой колонки в центр экрана, количество регистраций увеличится на 15%».
- «Если заменим текст кнопки с "Отправить" на "Получить скидку", кликабельность вырастет на 22%».
Разница между продуктовыми и интерфейсными гипотезами условная. Но такое разделение помогает команде понимать масштаб изменений — продуктовые требуют больше ресурсов на разработку, интерфейсные можно проверить быстрее.
Зачем вообще нужны гипотезы: считаем выгоду
Представьте, что у вас сеть из 5 кофеен. Вы заметили, что конкуренты продают много десертов, и решили: «Нам тоже нужно расширять ассортимент!»
Сценарий 1: Без проверки гипотезы
Вы действуете сразу:
Шаг 1. Закупаете витрину-холодильник для десертов в каждую точку — 5 × 180 000₽ = 900 000₽.
Шаг 2. Нанимаете кондитера на полставки — 40 000₽/месяц.
Шаг 3. Закупаете ингредиенты на месяц для 15 видов десертов — 150 000₽.
Шаг 4. Обучаете бариста работе с новым ассортиментом — 50 000₽.
Итого вложений: 1 140 000₽
Проходит месяц. Продается 3-4 десерта в день на точку, половина из них портится, а итоговая выручка всего 45 000₽/месяц.
Потери: 1 140 000₽ + упущенная выгода от других направлений
Сценарий 2: С проверкой гипотезы
Вы формулируете гипотезу: «Если добавим в меню 3 классических и 2 веганских десерта, то выручка кофеен вырастет на 15%. Хотим это сделать,потому что 40% наших посетителей по утрам спрашивают, есть ли что-то к кофе, а мы предлагаем только круассаны».
Шаг 1. Быстрый опрос. Бариста в течение недели спрашивают у 20 клиентов в день: «Купили бы вы десерт к кофе? Какой?»
- Затраты: 2 часа на подготовку анкеты = 7 000₽.
- Результат: 65% сказали «да», топ запросов — чизкейк, брауни, морковный торт.
Шаг 2. Тестовая неделя. Закупаете у стороннего поставщика готовые десерты (5 видов) только в 2 точки из 5.
- Затраты: пробная партия десертов = 15 000₽.
- Результат: продается 12 десертов в день на точку, средний чек вырос на 18%.
Шаг 3. Анализ. Считаете экономику: какая маржа, сколько портится, что продается лучше.
- Затраты: 4 часа аналитики = 14 000₽.
- Результат: 3 вида десертов рентабельны, 2 — нет. Чизкейк и брауни — хиты.
Итого на проверку: 36 000₽ и 3 недели
Теперь вы знаете, какие десерты покупают, сколько нужно закупать, нужна ли витрина и кондитер.
Шаг 4. Масштабирование. Запускаете 3 вида десертов во всех точках. Закупаете простые витрины-контейнеры.
- Затраты: 5 × 25 000₽ = 125 000₽ + десерты 60 000₽/месяц
- Выручка: 10-12 десертов в день × 5 точек × 250₽ = 375 000₽/месяц
Прибыль: около 120 000₽/месяц. Окупаемость: 2 месяца.
Сравним итог в таблице:
Вот зачем нужны гипотезы. Они не только экономят деньги, но и помогают принимать правильные решения на основе реальных данных, а не догадок.
Как правильно формулировать гипотезу
Хорошая гипотеза отвечает на три вопроса: что меняем, что измеряем, на сколько вырастет. И чтобы корректнее ответить на эти вопросы, можно следовать алгоритму ниже.
Шаг 1. Определите проблему или возможность
Начните с четкого описания того, что именно не работает или что можно улучшить. Используйте конкретные данные из аналитики. Избегайте общих формулировок вроде «хотим повысить конверсию» — это желание, а не проблема. Проблема всегда конкретна и измерима.
Пример: «70% пользователей бросают регистрацию на третьем шаге формы. Аналитика показывает: среднее время на странице 8 секунд — люди даже не смотрят контент, просто уходят. Точка отказа — поле с запросом номера телефона. Из тепловой карты видно, что пользователи кликают на это поле, но затем закрывают вкладку.
Проблема в этом случае: запрос телефона отпугивает пользователей на раннем этапе».
Шаг 2. Определите целевую аудиторию
Чем точнее вы опишете, для кого решаете проблему, тем проще будет проверить гипотезу и получить однозначный результат.
Пример: «Новые пользователи в возрасте 25-40 лет, которые пришли из органического поиска по запросам типа "онлайн-курсы по маркетингу" и регистрируются с мобильных устройств на iOS и Android вечером с 18:00 до22:00».
Такая детализация помогает правильно настроить эксперимент и не тратить ресурсы на проверку гипотезы на всей аудитории сразу.
Шаг 3. Сформулируйте изменение
Опишите максимально конкретно, что именно вы планируете изменить. Избегайте абстракций — каждое слово должно быть понятно любому члену команды.
Пример: «Удалим обязательное поле телефона с первого шага. Оставим только email и пароль. Запрос телефона переместим в личный кабинет как опциональную настройку».
Уровень детализации должен быть таким, чтобы дизайнер и разработчик сразу понимали, что делать.
Шаг 4. Определите метрики успеха
Это критически важный шаг. Без четких метрик вы не поймете, сработала гипотеза или нет. Всегда указывайте конкретные числа.
Пример: «Конверсия регистрации от начала процесса до завершенной регистрации вырастет с текущих 23% до минимум 35% — рост на 12 процентных пунктов. При этом контролируем второстепенную метрику: процент пользователей, добровольно указавших телефон после регистрации, должен остаться не ниже 65% от текущих 87%». Подобные показатели и гипотезы можно фиксировать в единой системе, чтобы не создавать хаос в чатах. Например, для этого подойдет система для управления проектами Kaiten.
В Kaiten удобно фиксировать целевые метрики прямо в карточке гипотезы в кастомных полях. Так вся команда видит, к чему стремимся, и можно быстро сверить факт с планом после эксперимента.
Шаг 5. Объясните причину
Здесь вы даете обоснование — почему считаете, что изменение приведет к результату. Опирайтесь на данные: результаты исследований, интервью.
Организация процесса: Kaiten как навигатор для всей команды
Итак, вы научились правильно составлять гипотезы, но теперь появилась другая проблема: у команды 20 гипотез, 5 в тестировании, 3 в анализе. Кто за что отвечает? Где статусы? Что с дедлайнами?
Без системы весь процесс превращается хаос. В результате путаница, забытые эксперименты, споры. Kaiten решает эту проблему.
Как его использовать, рассказываем ниже.
Шаг 1. Создайте пространство Product Discovery
В Kaiten заведите отдельное пространство для гипотез. Это будет контрольное место для всех гипотез — здесь видно все эксперименты.
Шаг 2. Настройте колонки — этапы жизни гипотезы
Создайте канбан-доску с колонками. Это маршрут, по которому движется каждая гипотеза. Пример оформления колонок:
- Backlog идей — сырые мысли. «А что, если...?».
- Предварительный анализ — формулируем, оцениваем и аргументируем.
- Готово к тестированию — гипотеза готова, план проверки утвержден.
- В тестировании — эксперимент запущен. Собираем данные.
- Анализ — эксперимент завершен. Смотрим результаты.
- Подтверждена — гипотеза подтвердилась → запускаем в разработку.
- Отклонено — не сработало. Фиксируем выводы.
- Доработка — результаты неоднозначны.
Шаг 3. Шаблон карточки гипотезы
Карточки для гипотез не нужно создавать каждый раз с нуля. В Kaiten есть шаблоны задач — настройте один раз тип карточки «Гипотеза», и все нужные поля будут появляться автоматически.
Каждая карточка гипотезы в Kaiten — это небольшая карта эксперимента.
Что должно быть внутри:
В основном блоке укажите название, ответственного и приоритет через метку.
После эксперимента указывайте полную информацию в чате карточки: фактические показатели, выводы и рекомендации — разрабатывать, отклонить или доработать гипотезу.
Шаг 4. Дорожки — категории гипотез
Дорожки (swimlanes) — это горизонтальные разделители на доске, которые помогают группировать карточки по типам. Создайте дорожки для группировки гипотез по типам:
- Критичные — влияют на ключевые метрики бизнеса вроде revenue и retention.
- Рост — acquisition, activation, monetization.
- UX — улучшение пользовательского опыта.
- Монетизация — гипотезы о повышении дохода.
- Технические — технические улучшения, влияющие на метрики.
Шаг 5. Кастомные поля для приоритизации
Добавьте кастомные поля для каждой гипотезы. Например, добавьте поля для сложности проверки гипотезы (1-5).
Шаг 6. Автоматизация для задач
Настройте автоматические действия. Например, когда гипотеза переходит в статус «В тестировании», автоматически создается карточка в бэклоге разработки. Или если гипотеза находится в тестировании больше 14 дней — отправляется уведомление ответственному с просьбой сориентировать по срокам.
Шаг 7. Еженедельное ревью — синхронизация команды
Проводите еженедельное ревью по 30-40 минут. Повестка должна иметь 4 блока:
- Новые гипотезы из Backlog — быстро смотрим, что добавилось и нужно ли срочно взять.
- Текущие эксперименты — что в тестировании, все ли идет по плану, нужна ли помощь.
- Завершенные тесты (15 мин) — какие гипотезы подтвердились или отклонились, что узнали, что делать дальше.
- Планирование на неделю (5 мин) — что берем в работу, кто ответственный.
Во время встречи команда смотрит на доску Kaiten — все видят общую картину: какие гипотезы в работе, что уже проверено, что дальше. Вся информация собрана в одном месте и распределена по статусам — не нужно тратить время на пересказ контекста.
Частые ошибки: как не надо проверять гипотезы
Даже зная теорию работы с гипотезами, команды часто ошибаются в их построении. Разберем пять распространенных ошибок — и покажем, как их избежать.
Что в итоге
Гипотезы — это инструмент для принятия обоснованных решений вместо догадок. Системно работая с гипотезами, команды снижают риски, экономят ресурсы и создают продукты, которые действительно нужны пользователям.
Применяя подход с проверкой гипотез, продуктовые команды могут:
- формулировать предположения по четкой структуре: проблема, аудитория, изменение, метрики и обоснование;
- проверять идеи быстрее и дешевле;
- отсеивать нерабочие идеи до того, как команда начнет работать над ними;
- учиться на гипотезах, которые не принесли результат, фиксируя ценные инсайты о пользователях и продукте.
А организовать процесс тестирования гипотез можно в Kaiten. Тогда вместо хаотичной работы с идеями у вас будет управляемая система. Вся команда будет знать, какие гипотезы в работе, какие уже проверили, а какие ждут своей очереди.
