Лекция

Поток догадок против потока решений

На ревью бэклога спорят трое. Дизайнер уверен, что новый онбординг поднимет активацию. Аналитик считает, что дело в цене. Директор говорит: «Очевидно же, что нужен онбординг», — и на этом спор заканчивается. Через полтора месяца онбординг выкачен, активация не изменилась, а в отчёте стоит строка «гипотеза не подтвердилась».

Самое дорогое в этой истории — не потраченные полтора месяца. Дорого то, что команда не узнала ничего: ни про онбординг, ни про цену, ни про то, почему не сработало. Следующий квартал начнётся с того же спора и того же победителя.

1/3
идей, проверенных на платформе экспериментов Microsoft, улучшили ту метрику, ради которой их делали

Эта лекция — не про то, как поставить один корректный тест, и не про конверсию сайта. Она про цикл: что вообще считается гипотезой, из чего состоит проверка, по каким правилам её останавливают и кто в итоге ставит точку.

Куда мы придём за двенадцать тем
  • Доля срабатывающих идей — величина внешняя и низкая. Значит объём проверок становится параметром планирования наравне со сроками.
  • Гипотеза отличается от задачи и от мнения ровно одним свойством: её можно опровергнуть. Нет исхода, который её похоронит, — нет гипотезы.
  • Метрика решения и все три правила остановки записываются до запуска. Правило, придуманное после взгляда на данные, — это уже объяснение, а не правило.
  • Результат «эффекта нет» означает одно из трёх разных событий, и действия во всех трёх случаях разные.
  • Спор с самым влиятельным человеком в комнате выигрывается не данными после, а договорённостью до.

Границы намеренно узкие. Статистику эксперимента — сколько наблюдений нужно, как читать значимость, что такое подглядывание — разбирает «A/B-тесты и значимость». Поиск утечек конверсии и приоритизацию правок интерфейса — «CRO: гипотезы роста». Технику интервью — «Кастдев-интервью». Каталог способов собрать проверку без разработки — «MVP и валидация». Здесь — цикл и решения.

Двенадцать тем, после каждой — проверка. Отвечать придётся: следующая тема открывается ответами.

Тема 1 из 12 · Почему догадок недостаточно

Треть идей работает — и это в Microsoft

Начнём с цифры, которая меняет постановку задачи. Ронни Кохави, много лет строивший платформу экспериментов Microsoft, сформулировал её как отдельный принцип — «мы плохо оцениваем ценность идей».

Kohavi, Longbotham, 2015 — дословно

«Only one third of the ideas tested on the Experimentation Platform at Microsoft improved the metric(s) they were designed to improve». И следом: «Success is even harder to find in well-optimized domains like Bing».

Это не особенность Microsoft. В том же разделе Кохави собирает свидетельства других компаний — и все они сходятся в одном порядке величин.

Что говорят про свои идеи те, кто их измерял
КтоЧто сказано
Googleоколо 10% контролируемых экспериментов приводили к изменениям в бизнесе
Avinash Kaushik«80% of the time you/we are wrong about what a customer wants»
Netflixсчитает, что 90% того, что они пробуют, — ошибка
Quicken Loans, Regis Hadiaris«I've been doing this for 5 years, and I can only "guess" the outcome of a test about 33% of the time!»
Etsy, Dan McKinley«nearly everything fails»; успех с первой попытки — редкость
Colin McFarland«No matter how much you think it's a no-brainer… sometimes, more often than you might think, experiment ideas simply fail»
Три сопоставимые доли из первоисточника
Microsoftидей улучшили целевую метрику
Googleэкспериментов привели к изменениям в бизнесе
Quicken Loansслучаев, когда исход теста удавалось угадать — после пяти лет практики

Вывод самого Кохави звучит так: «we are poor at assessing the value of ideas, and that is the greatest motivation for getting an objective assessment of features using controlled experiments».

Что это меняет в планировании

План «мы сделаем три доработки, и метрика вырастет» — не план. Это ставка на то, что из трёх сработает хотя бы одна. Если считать идеи независимыми испытаниями с вероятностью успеха около трети, шанс на «хотя бы одну» — примерно 70%, а на «все три» — около 4%. Команда, проверяющая четыре гипотезы в квартал, в среднем получит чуть больше одной победы. Команда, проверяющая двенадцать, — четыре.

Оговорка к арифметике

Эти проценты — иллюстрация независимых испытаний с вероятностью 1/3, а не измеренная величина. Никто не замерял, сколько побед в квартал получает команда из двенадцати гипотез. Смысл прикидки в другом: объём проверок — такой же параметр планирования, как сроки и штат.

Продуктовый вывод из этого не «идеи плохие». Идеи нормальные — просто угадывание работает хуже, чем кажется изнутри спора.

Красная линия

Не обещайте, что ваши гипотезы станут точнее от правильной формулировки, шаблона или фреймворка. Ровно это обещание опровергает каждый источник выше — включая людей, которые занимались этим по пять лет на живых продуктах. Растёт не точность догадки, а скорость и честность её проверки.

Какая доля идей, проверенных на платформе экспериментов Microsoft, улучшила метрику, ради которой их делали?
«Only one third of the ideas tested on the Experimentation Platform at Microsoft improved the metric(s) they were designed to improve». В хорошо оптимизированных областях вроде Bing, отмечают авторы, успех найти ещё труднее.
Команда защищает квартальный план: три доработки, каждая должна поднять активацию. Что с этим планом не так?
Проблема не в количестве работы, а в предположении, что каждая идея — победа. Если идеи независимы и срабатывает примерно треть, ставка «все три» сбывается редко. Отсюда практический ход: планировать не три улучшения, а поток проверок.
Руководитель ставит цель: «Научитесь формулировать гипотезы так, чтобы они чаще подтверждались». Что здесь неверно?
Формулировка влияет на то, можно ли гипотезу проверить и что вы узнаете из результата, а не на вероятность, что мир устроен так, как вы предположили. Обещание «наши гипотезы станут точнее» — красная линия лекции.
Бесплатный доступ

Дальше нужен аккаунт

Прогресс и монеты сохранятся.