Lean hypothesis testing

O abordare a dezvoltării agile a produselor, concepută pentru a minimiza riscul, pentru a crește viteza de dezvoltare și pentru a îmbunătăți adaptarea pe piața produselor prin construirea și repetarea unui produs viabil minim (MVP)

Produsul minim viabil este un concept susținut de Eric Ries, ca parte a metodologiei de pornire slabă. În centrul său, conceptul MVP se referă la crearea unui ciclu de învățare. În loc să dedice termenele lungi de dezvoltare pentru construirea unui produs final complet lustruit, echipele care lucrează prin dezvoltarea produselor slabe construiesc în cicluri scurte, iterative. Fiecare ciclu este dedicat expedierii unui MVP, definit ca un produs construit cu cea mai mică cantitate de muncă posibilă în scopul testării și validării produsului respectiv cu utilizatorii.

În testarea ipotezelor slabe, MVP în sine poate fi încadrat ca o ipoteză. O ipoteză bine concepută descompune o problemă în problemă, soluție și rezultat.

Când definiți o ipoteză bună, începeți cu o problemă semnificativă: o problemă sau o problemă pe care doriți să o rezolvați pentru utilizatorii dvs. Echipele folosesc adesea mai multe surse calitative și cantitative pentru a acoperi și descrie această problemă.

Exemplu de ipoteză slabă
Imaginați-vă că observați o problemă: utilizatorii abandonează un flux de înregistrare la o rată mai mare decât se aștepta. După ce ați făcut unele cercetări, observați că procesul de înscriere durează mai mult decât media din industrie - și ați văzut feedback-ul utilizatorilor despre încetineala aplicației dvs. De asemenea, fluxul de înscriere nu clarifică care este avantajul produsului dvs.

Oferiți o soluție. Soluția ar putea fi o caracteristică, o idee de produs sau o direcție de produs care abordează problema descrisă. În cazul exemplului nostru, soluția ar putea fi accelerarea procesului de înscriere prin reducerea numărului de câmpuri de formular și prin clarificarea propunerii de valoare. Aceasta vă servește drept ipoteză, pe care apoi o puteți itera.

Poate doriți să oferiți o rațiune sau o teorie despre motivul pentru care această soluție este cea corectă. În exemplul nostru, această teorie este că utilizatorii abandonează procesul de înscriere, deoarece durează prea mult și nu înțeleg valoarea.

Testarea statisticilor și ipotezelor
Este important atunci când testați o ipoteză să vă asigurați că stabiliți valori p și să vă asigurați că aveți un eșantion suficient de mare pentru a evita erorile statistice. De exemplu, dacă nu luați în considerare semnificația statistică, puteți întâlni o eroare de tip 1, în care credeți că testul dvs. are efect, atunci când de fapt nu are impact (o ipoteză nulă).

Dacă nu aplicați în mod corespunzător metoda științifică metodologiei dvs. de testare, puteți vedea în mod eronat beneficii care se datorează doar unei șanse aleatorii și care nu sunt de fapt semnificative. Puteți utiliza calculatorul nostru pentru dimensiunea eșantionului pentru a selecta dimensiunea corectă a eșantionului necesară pentru un experiment, având în vedere rata de conversie de bază și intervalul de încredere.