Эксперименты ради роста: как тестирование гипотез в цифровом сервисе для автомобилей привело к новым инсайтам

Продукт не растёт от мнений.

Он растёт от гипотез, данных и смелости проверить даже самые сомнительные идеи. В этой статье рассказываю, как мы встроили культуру экспериментов в цифровой сервис для автомобилистов, что из этого сработало, что — нет, и какие инсайты дали нам тесты, которых могло не быть.

🚗 Контекст: цифровой сервис для автовладельцев

Платформа, где пользователь может:

• Записаться на сервис

• Получить видеоотчёт

• Управлять своим автомобилем в рамках экосистемы автодилера

• Общаться с дилером через бота и чат

Цель — повысить вовлечённость, удержание и LTV. Но на одних фичах далеко не уедешь. Нужны системные улучшения, и единственный способ их найти — проверка гипотез.

🧪 Как мы устроили процесс экспериментов

1. Гипотезы каждый спринт

Каждый цикл — минимум 3 гипотезы: простые, быстрые, проверяемые.
Пример: “Если добавить прогресс-бар на экран записи, пользователи будут чаще доходить до конца”.

2. Формулировка по шаблону ICE

• Impact — насколько это может повлиять

• Confidence — насколько мы уверены

• Ease — насколько быстро проверяется
  Так мы убрали вечные “давайте переделаем весь интерфейс”.

3. Тесты, метрики, отслеживание

• Встроенные A/B-механизмы через Firebase и Amplitude

• Каждая гипотеза — чёткая метрика (конверсия, клики, scroll depth, CTR, bounce rate)

• Тест — максимум 2 недели, дальше решение: внедрять или хоронить

📈 Примеры гипотез и результаты

Гипотеза Что тестировали Результат Прогресс-бар в записи на сервис A/B с и без бара +11.4% завершения записи Всплывающее предложение в конце видеоотчёта A/B на 1000 пользователей -3.2% вовлечённости (сработало наоборот) Подсказка “авто уже добавлено” при повторной регистрации A/B + юзабилити-тест +24% успешных логинов Упрощение формы обратной связи Микроанализ + A/B +6.7% отправок

🔍 Что мы поняли

• Даже "провал" = инсайт. Минус 3% — это не фейл, это подсказка: "здесь не дави"

• Гипотезы учат команду. Разработчики и дизайнеры начинают мыслить через метрику, не через “красиво/некрасиво”

• Проверенные мелочи влияют на LTV больше, чем редизайн

• Скорость важнее масштаба. Быстрое принятие решений > долгое ожидание “идеального результата”

📌 Вывод

Эксперименты — это не про то, чтобы “угадывать”, а про то, чтобы перестать угадывать.

Каждый тест — шаг к лучшему продукту.

Даже если шаг назад — это всё равно шаг с открытыми глазами.