«Давайте сделаем программу лояльности»
Звучит вполне разумно. Но пока непонятно: какую проблему она решает, почему должна сработать и как мы поймём, что она помогла.
После исследований, позиционирования, работы с предложением и клиентским путём появляется много идей. Но запускать их все подряд — дорого и бессмысленно. Сначала превращаем предположение в гипотезу, которую можно проверить и принять решение на данных.
Звучит вполне разумно. Но пока непонятно: какую проблему она решает, почему должна сработать и как мы поймём, что она помогла.
Здесь уже есть предположение о поведении клиента, которое можно проверить. Но сначала нужно подтвердить, что проблема повторного выбора вообще существует.
Если начать с готового решения — «нужна рассылка», «нужна акция», «нужна новая посадочная» — мы легко начинаем искать аргументы, почему любимая идея обязательно должна сработать.
Что мы уже увидели в данных или исследовании?
Почему это может происходить?
На что мы попробуем повлиять?
Что должно измениться у клиента?
По чему увидим, что предположение работает?
Не утверждаем, что это происходит. Показываем логику, если исходная проблема подтвердится данными.
Это должно подтверждаться отзывами, наблюдениями или другими данными.
Пока нет данных о повторных визитах, это нельзя объявлять фактом.
Это уже гипотеза о причине, а не установленный факт.
Только после подтверждения, что проблема существует и такое воздействие уместно.
Конкретную метрику определяем по тем данным, которые бизнес действительно умеет собирать.
Это действие. Непонятно, что именно оно должно доказать.
Это выбор канала, а не проверяемое предположение.
Предположение есть, но не определены поведение и критерий проверки.
Уже ближе. Теперь добавляем основание и сигнал, по которому примем решение.
«В 12 отзывах из изученной выборки упоминается ожидание».
Есть источник.«Ожидание может быть причиной отказа части клиентов».
Требует проверки.«Изменить процесс выдачи в часы пик».
Решение после проверки.Дайте ему результаты исследований, отзывы, данные, найденные разрывы пути и ограничения бизнеса. Тогда нейросеть может помочь увидеть связи, отделить наблюдение от интерпретации и сформулировать то, что действительно стоит проверить.
Ты — маркетинговый аналитик. Я дам тебе результаты предыдущей работы: — данные рынка; — отзывы и интервью; — сегменты; — позиционирование; — предложение; — точки контакта; — клиентский путь; — найденные барьеры; — провалы; — данные бизнеса. Нужно найти предположения, которые действительно стоит проверить. Не генерируй идеи с нуля. Сначала раздели входные данные на: 1. ФАКТЫ Что прямо подтверждается данными? 2. НАБЛЮДЕНИЯ Какие повторяющиеся сигналы мы видим? 3. НЕИЗВЕСТНОЕ На какие важные вопросы данных пока нет? 4. ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ Какие возможные объяснения следуют из фактуры, но пока не доказаны? После этого сформулируй гипотезы. Для каждой гипотезы укажи: — на каком факте или наблюдении она основана; — какую проблему мы предполагаем; — какую причину предполагаем; — на что можем повлиять; — какое поведение клиента должно измениться; — какой сигнал покажет результат; — какие данные нужны для проверки. Используй конструкцию: «Мы видим [наблюдение]. Предполагаем, что [возможная причина]. Если [изменение], то [ожидаемое изменение поведения], и это можно проверить по [сигналу]». Обязательно помечай: ФАКТ — подтверждено данными; ГИПОТЕЗА — требует проверки; НЕИЗВЕСТНО — данных пока недостаточно. Не выдавай причинно-следственную связь за факт, если данные показывают только совпадение. Не предлагай готовое решение, пока проблема не сформулирована. Если входных данных недостаточно, не выдумывай гипотезу. Сначала сформулируй, какую информацию нужно получить.
За предыдущие шесть этапов мы накопили фактуру: рынок, голос клиента, позиционирование, продукт, стратегические решения и клиентский путь. Теперь всё это становится сырьём для гипотез.
Гипотез будет двадцать. Оснований под ними может не быть ни одного.
Тогда гипотеза продолжает исследование, а не заменяет его фантазией.
Каждый предыдущий этап может дать свой тип проверяемых предположений.
Смотрим, где есть незакрытые задачи, повторяющиеся предложения и отличия между конкурентами.
Ищем повторяющиеся вопросы, барьеры, причины выбора и реальные ситуации покупки.
Проверяем, какое место бизнес может занять в голове клиента и какой смысл действительно отличает его.
Смотрим, какая ценность понятна, какое обещание вызывает интерес и где предложение остаётся слабым.
Здесь появляются решения, которые пока ещё не доказаны: приоритетный сегмент, канал, действие, последовательность.
Здесь особенно хорошо видны провалы, разрывы, лишние шаги и неизвестные причины.
Это примеры логики, а не утверждения о реальном бизнесе.
Если это подтверждается вопросами, отзывами или наблюдениями, можно проверять более простой сценарий выбора.
Проверяется через коммуникацию и реакцию целевого сценария.
Но только если проблема долгого выбора действительно подтверждается.
Для проверки нужны данные о повторяемости и экономике.
Но сначала нужно доказать, что повторное поведение действительно ниже желаемого и понять возможную причину.
Одна и та же жалоба, вопрос, ситуация или поведение встречается снова и снова.
Бизнес обещает одно, а данные или клиентский опыт показывают другое.
Есть важный вопрос, от ответа на который зависит решение бизнеса.
Например, несколько клиентов пожаловались на очередь. Это факт или наблюдение. А предположение «они не возвращаются именно из-за ожидания» уже требует отдельной проверки.
Реальные слова клиента.
Причины выбора и отказа.
Изменения поведения и цифры.
Что реально происходит в процессе.
Конкуренты и альтернативы.
Где клиент может выпадать.
Ты — маркетинговый аналитик. Я дам результаты предыдущих этапов: 1. исследование рынка; 2. исследование клиента; 3. позиционирование; 4. разбор продукта и предложения; 5. маркетинговую стратегию; 6. карту клиентского пути. Не придумывай новые идеи с нуля. Найди в этих материалах основания для проверяемых маркетинговых гипотез. Ищи три типа сигналов: 1. ПОВТОРЯЕМОСТЬ Какие проблемы, вопросы, ситуации, критерии или реакции встречаются несколько раз? 2. ПРОТИВОРЕЧИЯ Где: — ожидание не совпадает с опытом; — обещание не совпадает с реальностью; — данные разных этапов конфликтуют; — поведение не совпадает с нашим предположением? 3. НЕИЗВЕСТНОЕ Какие вопросы остаются без ответа, но от них зависит важное решение? Для каждого найденного сигнала укажи: — из какого этапа он получен; — на каких данных основан; — что мы знаем точно; — что пока только предполагаем; — почему это важно для бизнеса; — какую проверяемую гипотезу можно сформулировать; — какие дополнительные данные нужны. Раздели гипотезы по источнику: — рынок; — клиент; — позиционирование; — продукт; — стратегия; — клиентский путь. Не называй единичное наблюдение закономерностью. Не придумывай причинную связь, если данные показывают только совпадение. Не предлагай гипотезу, если под ней нет хотя бы наблюдения, противоречия или важного неизвестного. В конце создай реестр: ИСТОЧНИК → сигнал → факт → неизвестное → гипотеза → зачем проверять → необходимые данные.
Если формулировка настолько расплывчатая, что любой результат можно объявить успехом, это не гипотеза. Нам нужна конструкция, где заранее понятно: что мы предполагаем, что изменяем и какой сигнал будет означать результат.
Что мы реально увидели?
Почему это может происходить?
На что попробуем повлиять?
Что должно измениться у клиента?
По чему поймём результат?
Непонятно: что именно неудобно, что меняем, какое поведение отслеживаем и что будет считаться подтверждением.
Уже понятно, что именно хотим изменить и какой сигнал нужно наблюдать.
Ниже — учебный пример. Каждый элемент должен подтверждаться или отдельно проверяться.
Это должно подтверждаться наблюдением, вопросами или другим источником.
Например, слишком много вариантов или непонятная структура меню.
Например, выделить несколько понятных быстрых сочетаний.
И реже нуждается в дополнительном уточнении.
И/или уменьшается количество повторяющихся вопросов — если бизнес умеет это наблюдать.
Могли повлиять сезонность, день недели, трафик, ассортимент, погода или другие изменения. Поэтому хороший тест старается максимально отделить влияние проверяемого фактора.
Гипотеза родилась из факта или сигнала?
Понятно, что именно мы предполагаем?
Понятно, на что мы собираемся воздействовать?
Понятно, что должно измениться у клиента?
Можно заранее сказать, подтвердилась гипотеза или нет?
Нет заранее определённого результата.
Непонятно, связан ли рост именно с тестируемым изменением.
Критерий постоянно двигается после получения результата.
Критерий определён до начала теста.
Если в одном тесте изменилось всё, мы можем получить результат, но не поймём, что именно на него повлияло.
Ты — маркетинговый аналитик. Я дам: — факт или наблюдение; — источник данных; — найденную проблему; — неизвестную причину; — контекст клиента; — доступные возможности бизнеса. Помоги сформулировать одну проверяемую гипотезу. Сначала проверь входные данные. Отдельно укажи: ФАКТ — что мы знаем точно; ПРЕДПОЛОЖЕНИЕ — какую причину мы пока только предполагаем; НЕИЗВЕСТНО — чего не хватает для уверенного вывода. После этого собери гипотезу по структуре: Мы видим [наблюдение]. Предполагаем, что [возможная причина]. Если [одно конкретное изменение], то [конкретное клиентское поведение] может измениться, и мы увидим это по [наблюдаемому сигналу]. Проверь гипотезу по критериям: 1. Основана ли она на данных? 2. Есть ли одно главное предположение? 3. Есть ли одно главное изменение? 4. Понятно ли, какое поведение должно измениться? 5. Можно ли наблюдать результат? 6. Можно ли гипотезу опровергнуть? 7. Не смешано ли несколько гипотез в одной? 8. Не выдаём ли предполагаемую причину за факт? После этого выдай: — финальную формулировку; — основание; — что именно проверяем; — какой сигнал наблюдаем; — какие альтернативные объяснения результата возможны; — каких данных не хватает. Не назначай: — процент роста; — срок; — объём выборки; — бюджет, если этих данных нет во вводных. Не формулируй гипотезу так, чтобы любой результат можно было считать подтверждением.
Приоритет получает не самая эффектная идея, а гипотеза, которая связана с важной задачей, имеет основания и может быть проверена с разумными затратами времени и ресурсов.
Иначе легко начать подгонять данные под желаемый ответ. Приоритизация нужна именно затем, чтобы отделить стратегическую важность от личного энтузиазма.
Если гипотеза подтвердится, насколько сильно это поможет бизнес- или маркетинговой цели?
Есть ли под гипотезой реальные данные, сигналы, наблюдения или разрывы?
Сколько ресурсов требуется, чтобы получить полезный сигнал, а не полноценно внедрить решение?
Насколько быстро можно получить достаточно информации для следующего решения?
Это может быть дорого, долго и преждевременно.
Цель теста — получить информацию, а не сразу построить идеальную систему.
Это учебная оценка логики. Реальный приоритет зависит от данных конкретного бизнеса.
Может быть связано с найденным барьером внутри точки.
Можно начать с наблюдения и небольшого изменения сценария выбора.
Проблема может оказаться несущественной или вообще отсутствовать.
Если карточка действительно неполная или неактуальная, проблема видна напрямую.
Изменение относительно простое и может дать быстрый сигнал.
Эффект может быть ограничен, если карты почти не участвуют в пути.
Может поддержать стратегию удержания.
Сначала нужны данные о повторном поведении и доступной базе.
Можно тестировать решение несуществующей проблемы.
Может увеличить поток, но это ещё не решает найденные разрывы пути.
Требует больше ресурсов и может смешать сразу несколько факторов.
Привести больше людей в ещё не проверенный путь.
| Гипотеза | Влияние | Основание | Стоимость проверки | Скорость сигнала | Решение |
|---|---|---|---|---|---|
| Упростить утренний выбор | Потенциально высокое | Есть сигнал, нужно подтвердить | Невысокая | Относительно быстро | Проверять |
| Актуализировать карты | Среднее / высокое | Можно проверить сразу | Низкая | Быстро | Проверять |
| Механика повторного контакта | Потенциально высокое | Недостаточно данных | Средняя | Неясно | Сначала данные |
| Широкая реклама | Неясно | Слабая связь с текущей проблемой | Высокая | Сигнал может быть шумным | Резерв |
Если исходные данные качественные, а оценки субъективные, красивое число создаёт только иллюзию точности. Иногда достаточно категорий: высокое / среднее / низкое и честного объяснения почему.
Есть важность, основание и доступный тест.
Гипотеза важная, но пока слишком много неизвестного.
Сейчас есть более важные проверки.
Нет основания, влияния или разумного способа проверки.
Ты — маркетинговый аналитик. У меня есть несколько сформулированных гипотез. Нужно определить, какие из них стоит проверять первыми. Для каждой гипотезы укажи: 1. ВЛИЯНИЕ Если гипотеза подтвердится, насколько сильно это может повлиять на текущую бизнес- или маркетинговую цель? 2. ОСНОВАНИЕ Какие факты, наблюдения, разрывы клиентского пути или другие данные поддерживают гипотезу? 3. СТОИМОСТЬ ПРОВЕРКИ Сколько ресурсов требуется, чтобы получить полезный сигнал? Не путай стоимость теста со стоимостью полного внедрения. 4. СКОРОСТЬ СИГНАЛА Насколько быстро потенциально можно получить информацию для решения? 5. НЕОПРЕДЕЛЁННОСТЬ Каких данных пока не хватает? 6. РИСК Что произойдёт, если мы ошибёмся? 7. СВЯЗЬ С ТЕКУЩИМ ПРИОРИТЕТОМ Помогает ли гипотеза проверить именно текущую стратегическую задачу? Не используй искусственно точные баллы, если оценки основаны на качественных данных. Используй категории: — высокое; — среднее; — низкое; — неизвестно. После сравнения дай каждой гипотезе статус: — ПРОВЕРЯТЬ СЕЙЧАС; — СНАЧАЛА СОБРАТЬ ДАННЫЕ; — РЕЗЕРВ; — ОТКАЗАТЬСЯ. Обязательно объясни решение. В конце: — выбери 1–3 гипотезы первого приоритета; — покажи, почему они важнее остальных; — отдельно укажи гипотезы, которые выглядят привлекательными, но пока имеют слабое основание; — покажи, какие гипотезы слишком дороги для текущего уровня неопределённости. Не назначай гипотезе высокий приоритет только потому, что идея кажется интересной.
Цель теста — не построить идеальное решение, а получить достаточно информации, чтобы принять следующий шаг: продолжать, менять или отказаться.
Что именно проверяем?
Что конкретно меняем?
Для кого и где проверяем?
Что наблюдаем?
Что делаем после результата?
Если ради проверки гипотезы нужно полностью менять продукт, запускать большой рекламный бюджет или перестраивать процессы, значит тест пока слишком тяжёлый.
Ниже — учебная логика теста. Конкретные сроки, объём выборки и показатели должны определяться по данным бизнеса.
Основание должно идти из наблюдений или вопросов клиентов.
Не переделывать всё меню, а изменить только один элемент выбора.
Проверяем только в выбранной клиентской ситуации, а не на всех покупателях сразу.
Только если бизнес действительно способен это наблюдать.
Решение принимаем по данным, а не по впечатлению «вроде людям понравилось».
Много изменений одновременно. Непонятно, что именно дало результат.
Так проще увидеть, есть ли вообще полезный сигнал.
Одно конкретное воздействие.
Конкретный сегмент или клиентский сценарий.
Конкретная точка контакта или участок пути.
Один основной сигнал.
Сезонность, трафик, другие изменения.
Продолжить, изменить, остановить или собрать ещё данные.
Перед запуском фиксируем доступную базовую картину: текущее поведение, вопросы, время, обращения или другой сигнал, который потом будем сравнивать.
Почему именно 20%? Есть ли база, статистика и достаточный объём данных?
А затем уже задаём критерий, который имеет смысл для конкретного бизнеса.
Можно расширять проверку или переходить к внедрению.
Возможно, формулировка или тест были недостаточно точными.
Не продолжаем только потому, что уже потратили силы.
Недостаток данных не равен опровержению гипотезы.
Ты — маркетинговый аналитик и дизайнер эксперимента. У меня есть одна приоритетная гипотеза. Нужно спроектировать минимальный тест, который даст полезный сигнал с минимально разумными затратами. Я дам: — формулировку гипотезы; — основание; — клиентский сценарий; — доступные каналы; — ресурсы; — ограничения; — доступные данные; — текущие показатели, если они есть. Сначала проверь, можно ли гипотезу тестировать уже сейчас. Если нет — укажи, какие данные нужно собрать сначала. Если можно, собери тест: 1. ГИПОТЕЗА Что именно проверяем? 2. ОДНО ИЗМЕНЕНИЕ Какое минимальное воздействие вводим? 3. СЦЕНАРИЙ / АУДИТОРИЯ Для кого именно тестируем? 4. ТОЧКА ПУТИ Где происходит проверка? 5. БАЗОВОЕ СОСТОЯНИЕ Что нужно зафиксировать до теста? 6. ОСНОВНОЙ СИГНАЛ Что будем наблюдать? 7. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ СИГНАЛЫ Какие данные помогут интерпретировать результат? 8. ВНЕШНИЕ ФАКТОРЫ Что может исказить вывод? 9. РЕСУРСЫ Что потребуется для проведения теста? 10. РИСК Какую цену имеет ошибочный тест? 11. ПРАВИЛО РЕШЕНИЯ Что делаем, если: — сигнал сильный; — сигнал слабый; — эффекта нет; — данных недостаточно. Важно: — не проектируй полноценное внедрение, если можно проверить проще; — не меняй несколько ключевых факторов одновременно; — не придумывай проценты роста; — не придумывай сроки; — не придумывай объём выборки; — не назначай критерии без базовых данных. Если без статистической методологии нельзя сделать надёжный вывод, прямо укажи это. В конце дай краткую карточку теста: ГИПОТЕЗА → изменение → аудитория → точка пути → сигнал → риски → решение после результата.
Результат теста — это не только «сработало» или «не сработало». Иногда гипотеза подтверждается, иногда опровергается, иногда данных недостаточно, а иногда проблема вообще в самом тесте.
Получили ожидаемый сигнал.
Ожидаемого эффекта нет.
Вывод пока преждевременен.
Результат нельзя надёжно интерпретировать.
Хороший тест уменьшил неопределённость. Если гипотеза оказалась неверной, бизнес получил полезную информацию и может не тратить ресурсы на масштабирование слабого решения.
Это четыре возможных сценария интерпретации одного и того же теста.
Изменение выглядит перспективным в выбранном сценарии.
Что оно автоматически сработает для всех клиентов и во всех условиях.
Расширить проверку или перейти к аккуратному внедрению.
В текущем виде гипотеза не получила подтверждения.
Была ли проблема реальной, правильно ли выбрана предполагаемая причина.
Остановить, изменить формулировку или вернуться к исследованию.
Пока ничего уверенного.
Объявлять гипотезу подтверждённой или опровергнутой.
Собрать больше данных или улучшить дизайн теста.
Например, вместе с меню изменились цена, реклама и поток клиентов.
Результат есть, но причина неизвестна.
Не делать сильных выводов и перепроектировать проверку.
Мы действительно видим отличие от исходного состояния?
Не было ли ошибок в сборе или наблюдении?
Сезонность, цена, поток, другие действия?
Может ли результат иметь другую причину?
Или пока честнее сказать: «не знаем»?
Поэтому критерии результата лучше определить до теста. Иначе после запуска легко сказать: «Ну да, продажи не выросли, зато люди стали чаще улыбаться — значит всё работает».
Без дополнительной проверки нельзя автоматически приписать весь рост одному изменению.
Расширить тест, увеличить охват или переходить к внедрению.
Или пересмотреть предполагаемую причину.
Не принимать сильного решения на слабом сигнале.
Исправить методику и проверить снова.
После хорошей проверки бизнес должен знать о клиентах, продукте или процессе больше, чем знал до теста. Именно эта информация делает следующее решение точнее.
Ты — маркетинговый аналитик. Я провёл тест маркетинговой гипотезы. Я дам: — исходную гипотезу; — основание; — дизайн теста; — базовое состояние; — изменение; — наблюдаемый сигнал; — результаты; — дополнительные данные; — внешние факторы, которые могли повлиять. Помоги интерпретировать результат. Не пытайся обязательно подтвердить гипотезу. Сначала проверь качество теста: 1. Было ли одно главное изменение? 2. Есть ли базовое состояние, с которым можно сравнивать? 3. Достаточно ли данных для хотя бы рабочего вывода? 4. Были ли внешние факторы, которые могли сильно повлиять? 5. Есть ли проблемы в сборе или качестве данных? 6. Можно ли связать наблюдаемый результат именно с проверяемым изменением? После этого дай статус: — ГИПОТЕЗА ПОЛУЧИЛА ПОДДЕРЖКУ; — ГИПОТЕЗА НЕ ПОЛУЧИЛА ПОДДЕРЖКИ; — ДАННЫХ НЕДОСТАТОЧНО; — ТЕСТ НЕКОРРЕКТЕН. Используй осторожную формулировку. Не говори «доказано», если тест не позволяет делать такой вывод. Отдельно укажи: — что мы можем сказать по данным; — чего мы сказать не можем; — какие альтернативные объяснения результата возможны; — какие новые вопросы появились; — чему тест научил бизнес. После этого предложи одно решение: — расширить проверку; — перейти к внедрению; — изменить гипотезу; — отказаться от гипотезы; — собрать дополнительные данные; — перепроектировать тест. Важно: — не подгоняй вывод под желаемый результат; — не считай отсутствие эффекта провалом; — не путай корреляцию с причинностью; — не объявляй слабый сигнал доказательством; — не придумывай статистическую значимость, если она не рассчитывалась. В конце дай карточку: ГИПОТЕЗА → результат → качество данных → что узнали → что не знаем → решение → следующий шаг.
Мы научились находить основания, формулировать проверяемые предположения, выбирать приоритет, проектировать минимальный тест и правильно читать результат. Осталось собрать всё в один рабочий реестр.
Он нужен не для отчётности. Он сохраняет логику решений и не даёт тестировать одно и то же по кругу.
| Основание | Гипотеза | Приоритет | Тест | Сигнал | Результат | Что узнали | Решение |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Наблюдение Сложность выбора утром | Если упростить выбор, человек может принимать решение быстрее | Высокий | Изменить один элемент утреннего сценария | Время выбора / повторяющиеся вопросы | Данные после теста | Что именно изменилось и что осталось неизвестно | Продолжить / изменить / остановить |
| Разрыв пути Карточка компании | Актуальная карточка может упростить решение до визита | Высокий | Обновить карточку без других изменений | Реакция на карточку, маршруты, обращения — если доступны | После проверки | Насколько карты реально участвуют в пути | Сохранить / доработать / не считать приоритетом |
| Неизвестное Повторные визиты | Напоминание может поддерживать повторный выбор | Сначала данные | Пока не запускать | Сначала понять, есть ли сама проблема | Недостаточно данных | Нужна база и способ наблюдать повтор | Вернуться позже |
Из какого факта, сигнала или неизвестного родилась гипотеза.
Что именно предполагаем и что должно измениться.
Почему проверяем сейчас или откладываем.
Какое минимальное изменение вводим.
Что будем наблюдать.
Что показали данные.
Что теперь знаем и чего всё ещё не знаем.
Масштабировать, изменить, повторить или отказаться.
Если гипотеза просто лежит в таблице месяцами без решения, она не помогает бизнесу. У неё должно быть понятно: проверяем, ждём данные, держим в резерве или больше не возвращаемся.
Пока рано проектировать тест.
Гипотеза сформулирована, ждёт приоритета.
Проверка уже идёт.
Тест завершён, читаем результат.
Получили основание для следующего шага.
Больше не тратим на неё ресурсы.
Через несколько циклов у бизнеса появляются не абстрактные советы из интернета, а собственные ответы: что влияет на клиента, что не влияет, какие каналы работают, какие барьеры реальны и какие решения уже проверялись.
Дорого ошибаться и непонятно, почему что-то сработало.
Исследование тоже может превратиться в способ не принимать решение.
Ты — маркетинговый аналитик. У меня есть результаты работы с маркетинговыми гипотезами: — исходные сигналы; — факты; — наблюдения; — сформулированные гипотезы; — приоритеты; — дизайн тестов; — результаты; — выводы; — решения. Собери рабочий реестр гипотез. Для каждой гипотезы создай поля: 1. ID / название гипотезы. 2. ИСТОЧНИК Из какого этапа или сигнала она появилась? 3. ОСНОВАНИЕ Какие факты или наблюдения её поддерживают? 4. ФОРМУЛИРОВКА Что именно предполагаем? 5. СТАТУС ДАННЫХ Факт / гипотеза / неизвестно. 6. ПРИОРИТЕТ Высокий / средний / низкий / неизвестно. 7. СТАТУС ГИПОТЕЗЫ Выбери один: — НУЖНЫ ДАННЫЕ; — В ОЧЕРЕДИ; — ТЕСТИРУЕТСЯ; — АНАЛИЗИРУЕТСЯ; — В РАБОТУ; — ЗАКРЫТА. 8. ТЕСТ Как проверяем? 9. ОСНОВНОЙ СИГНАЛ Что наблюдаем? 10. РЕЗУЛЬТАТ Что показали данные? 11. КАЧЕСТВО ДАННЫХ Можно ли доверять выводу? 12. ЧТО УЗНАЛИ Какое новое знание получили? 13. ЧТО ОСТАЛОСЬ НЕИЗВЕСТНЫМ 14. РЕШЕНИЕ Что делаем дальше? 15. СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ После этого: — отсортируй гипотезы по текущему статусу; — отдельно покажи гипотезы, которые требуют данных; — отдельно покажи активные тесты; — отдельно покажи закрытые гипотезы, чтобы к ним случайно не возвращаться без новых оснований; — выдели знания, которые уже можно считать рабочими выводами бизнеса. Не удаляй неудачные гипотезы. Они нужны как история решений. Не называй гипотезу доказанной, если тест дал только ограниченный сигнал. Не придумывай недостающие результаты. Если информации нет, ставь статус: НЕИЗВЕСТНО.
А тогда, когда умеем быстро понять: что мы знаем, чего не знаем, что стоит проверить и какое решение принять после результата.