Давайте потренируемся создавать продуктовые гипотезы на реальных примерах с помощью нашей схемы.
Новый экран
Первая продуктовая гипотеза — создаем новый экран покупки в приложении. Это должно увеличить конверсию в покупку. Проверяем эффект на пользователях из США, которые пришли к нам в продукт из FB. Конверсия в покупку для них должна увеличиться на 12% в течение двух недель.
Новая функция в приложении
Следующая гипотеза — запуск новой функции в приложении. Она должен увеличить метрику 7 day retention на 11%. Напомним, что метрика ретеншн седьмого дня — это доля пользователей, которые открыли приложение через неделю, после первого своего визита. Они уже разобрались что тут к чему и активно пользуются. Считаем метрику по формуле: 7 day retention = X7 / Z. X7 — число пользователей, которые зашли в приложение на седьмой день, Z — общее число людей, которые установили продукт.
Проверяем метрику на органических пользователях из России в течение одного месяца.
Как видите, условия продуктовой гипотезы изменились, но структура осталась прежней.
Новая цветовая схема в приложении
Теперь задачка посложнее. Продуктовая гипотеза звучит так: меняем цветовую схему в приложении. Это должно увеличить количество пользователей, которые воспринимают приложение как приложение для женщин. Проверять будем на пользователях из России. Нужная метрика должна увеличиться на 34% в течение трех месяцев.
Вы спросите, как же можно измерить количество пользователей, которые воспринимают приложение как приложение для женщин? Мы ведь не можем вытащить это из какой–то системы аналитики. И тут мы подходим к важному разделу: инструментам для проверки продуктовых гипотез. Они и помогут нам ответить на этот вопрос про метрику.