Как проверить маркетинговую гипотезу: HADI-циклы

Что такое HADI-циклы? Узнайте, как с помощью этого инструмента проверить маркетинговую гипотезу и оценить перспективность новой идеи по привлечению клиентов через интернет.

HADI-циклы – это маркетинговое исследование, которое проводится по четкому алгоритму: Выдвижение гипотез (Hypothesis) -> Совершение действия (Action) -> Получение данных (Data) -> Формулировка выводов (Insights). Чаще всего HADI-циклы используются интернет-маркетологами стартапов. Однако данная техника может использоваться и в офлайн-среде. Например, для изучения поведения потребителя, для анализа текущих каналов привлечения клиентов и поиска новых. И во всех случаях HADI-цикл стартует с выдвижения значимой гипотезы.

HADI-цикл

• Гипотеза. На этом этапе мы выделяем ключевые маркетинговые показатели, которые нам важно проверить или улучшить. Например, мы создаем гипотезу по проверке эффективности предполагаемых действий компании на рынке HORECA. Тогда мы формулируем рассуждение по схеме «если.., то…» и включаем в ее вторую часть те изменения, которые нам важно зафиксировать – от конверсии новой кнопки на сайте «Забронировать стол» до процентного соотношения иностранцев и местного населения среди посетителей ресторана.
• Действие. На этом этапе проводится работа, которая позволяет запустить эксперимент. Нам необходимо определить и внедрить изменения, которые качественно и количественно повлияют или могут повлиять на те данные, которые отобраны для анализа.
• Аналитика. На данном этапе происходит сбор информации и статистических данных за заранее определенный период времени. Необходимо проанализировать сделанные изменения и показатели, которые изменились.
• Выводы. На этом этапе на основании полученных данных мы делаем выводы и решаем, успешна гипотеза или нет. По необходимости можно запустить цикл заново.

Как выдвигать гипотезы?

Гипотеза формулируется в зависимости от того, что мы хотим, изучить: будь то информация о рынке существующем или том, на который хотим выйти; о спросе потребителей с разбивкой по группам потребителей; о причинах покупок или, наоборот, отказа от покупок; других подобных аспектах. Как я уже говорил, гипотеза строится по схеме «если.., то…» Мы можем формулировать любую гипотезу. Но самое главное – это то, чтобы мы смогли ее объективно проверить. Для этого необходимо использовать всевозможные входящие данные и опираться на наиболее объективные – цифры, метрики.

Если мы выдвигаем несколько гипотез, то их необходимо выстроить по приоритетности от самых значимых до самых слабых. Это важно для экономии времени, а также для повышения эффективности от внедрений проверенных гипотез. Как расставить приоритеты? Составьте таблицу, состоящую из шести колонок:

1. Гипотеза.
2. Действие. Что нужно сделать, чтобы проверить гипотезу.
3. Метрика. На какой показатель повлияет изменение.
4. Ожидаемый эффект. Улучшение показателя в процентах.
5. Вера в эффект. От 0 до 100%.
6. Сложность в реализации. От 1 до 5 баллов.

И дальше делайте выводы. Например, если вера в эффект от внедрения крайне мала, а сложность реализации достаточно велика, то рекомендуется поставить данную задачу ближе к концу по шкале приоритетности.

Так же следует отмерить срок проверки выдвинутого предположения. Для отработки несложных гипотез чаще всего оптимальный срок – неделя. Этого достаточно, чтобы собрать нужное количество данных для выводов. Таким образом, каждую неделю отрабатывается гипотеза и ставятся новые планы на следующую неделю. Безусловно, в зависимости от сложности гипотез HADI-цикл может быть увеличен по срокам.

Какие действия совершать?

Выполнять нужно только те действия, которые напрямую связаны с гипотезой. Все остальные могут даже помешать, исказив полученные данные. Таким образом, нужно придерживаться следующего плана: внес изменения — собирай данные и больше ничего не трогай.

Как анализировать?

Используем все данные, которые влияют на конечный результат. Если продолжать пример с HORECA, от количества заходов на сайт и звонков в call-центр, до среднего чека в кафе.

Как делать выводы?

Выводы делаются на основе оценки входящих данных по трем параметрам: как увеличились данные; как уменьшились данные; данные не изменились. Например:

• Клиенты стали чаще заходить на сайт или нет?
• Стали чаще звонить или нет?
• Стали чаще бронировать стол или нет?
• Снизилась стоимость клика в контекстной рекламе или нет?
• Увеличился средний чек клиента или нет?

Автор: Вадим Кисуркин

Опубликовано: e-xecutive.ru