Как помог подтвердить гипотезу проблемы в продукте

Для подтверждения гипотезы проблемы в продукте я использовал несколько подходов:

1. Качественные исследования — интервью с пользователями, чтобы понять их боли и контекст использования. Например, при проблеме с низкой конверсией в подписку, я спрашивал: "Что вас останавливает перед оформлением подписки?".

2. Количественные данные — анализировал метрики (например, bounce rate на ключевых шагах воронки) и A/B тесты.

3. Горячие карты (heatmaps) — смотрел, где пользователи кликают/прокручивают, чтобы выявить неочевидные проблемы в интерфейсе.

Пример кода для анализа воронки в Python:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Данные по шагам воронки
funnel_data = {'step': ['Главная', 'Корзина', 'Оплата'], 
               'users': [1000, 300, 50]}

df = pd.DataFrame(funnel_data)
df['conversion'] = df['users'] / df['users'].shift(1)
plt.bar(df['step'], df['conversion'])
plt.title('Конверсия по шагам')
plt.show()

4. Юзабилити-тестирования — наблюдал за реальными пользователями, выполняющими задачи в продукте, фиксируя моменты затруднений.