Как я генерирую гипотезы для AБ тестов с помощью A
Есть момент в работе аналитика, который я раньше не любил. Когда продакт на встрече говорит: _«Нам нужно поднять конверсию на странице объявления. Какие гипотезы будем тестировать?»_ и смотрит на тебя. В целом это не сложно, просто некомфортно Ты сидишь и пытаешься выдавить из себя идеи на месте, пока все ждут. Теперь я к таким встречам прихожу подготовленным. И помогает мне в этом AI.
Вот как это работает на практике.
Допустим, задача: повысить количество контактов между покупателем и продавцом на странице объявления. Я открываю ChatGPT или Claude и пишу примерно такой промпт:
«Ты — опытный продуктовый аналитик в классифайде. Наша цель — увеличить количество обращений покупателей к продавцам со страницы объявления. Сейчас на странице есть кнопка “Написать” и кнопка “Позвонить”. Конверсия в контакт — 4%. Придумай 10 гипотез для A/Б теста. Для каждой укажи: что меняем, почему это должно сработать, и какой метрикой измеряем результат».
Ключевые элементы промпта — это контекст продукта, текущее состояние, цифра которую хотим улучшить, и четкий формат ответа.
Что получаю в ответ.
AI выдаёт список из 10 гипотез. Часть из них очевидная добавить социальное доказательство рядом с кнопкой, изменить текст с «Написать» на «Узнать цену». Такое я бы и сам придумал.
Но среди десяти всегда оказывается две-три идеи, до которых я бы не дошёл сам или дошел бы не сразу. Например: показывать среднее время ответа продавца рядом с кнопкой. Или убирать кнопку «Позвонить» для категорий, где звонки конвертируют хуже переписки, чтобы не распылять внимание.
Это и есть ценность. Не замена мышлению, а расширение поля вариантов.
Дальше начинается моя работа.
Из десяти я оставляю три-четыре. Фильтрую по нескольким критериям: насколько гипотеза реалистична технически, можем ли мы набрать достаточно трафика для статзначимого результата, и, главное, есть ли у нас реальное основание думать, что это проблема пользователя, а не наше предположение. Последнее ИИ не знает. Он не сидел на пользовательских интервью, не видел записи сессий, не знает, что прошлый тест с кнопками уже проводился полгода назад и дал ноль. Это контекст, который живет в голове у команды. И именно поэтому финальный выбор всегда за человеком.
Главный сдвиг, который я заметил.
Раньше на брейншторм с продактом я приходил с блокнотом и открытым сердцем. Теперь прихожу с предварительным списком гипотез, уже отфильтрованных и с готовыми формулировками метрик. Встреча становится короче и конкретнее — мы не генерируем идеи с нуля, а выбираем из уже подготовленного материала. Продакты это замечают. И ценят.
AI не придумает за вас продуктовое мышление. Но он отлично справляется с черновой генерацией чтобы вы тратили энергию на выбор и обоснование, а не на то, чтобы выдавить из себя идеи в тишине переговорки.
