A/B тестирование онбординговых гипотез

A/B тестирование онбординговых гипотез

При разработке онбординга стоит одновременно тестировать несколько альтернативных подходов: социальное доказательство (отзывы пользователей), персонализацию под контекст (например, если есть Apple Watch — показывать функции часов), акцент на community. Каждый из этих подходов опирается на разную мотивацию пользователя. Параллельное тестирование позволяет быстро найти наиболее эффективный вариант на основе данных, а не интуиции.

Связи

• Структура принятия продуктовых решений через три уровня — Оба описывают систематический подход к тестированию гипотез на основе данных
• Персонализация контента через синтетические персоны — Персонализация под контекст как общий метод адаптации под потребности пользователя
• LLM для ускорения продуктовых исследований — Использование AI-персон для быстрого тестирования фич и валидации гипотез
• Эволюционный подход к разработке продуктов — Параллельное тестирование множества вариантов для поиска эффективного решения

---

Источник: Telegram, 2019-04-16