Riskiest Assumption Test: метод быстрой проверки ключевых гипотез

Riskiest Assumption Test — тест на самое рисковое предположение — практический подход, помогающий командам проверить самые опасные предположения о своем продукте или идее прежде, чем тратить деньги, время и усилия на полноценную реализацию. RAT позволяет быстро определить, что может «утопить» проект, и вовремя скорректировать направление.

Автор подхода:

Рик Ингрэм.

Для чего и кому нужен RAT

Крупные компании, стартапы, продуктовые и проектные менеджеры, бизнес-аналитики, маркетологи, UX-исследователи — все, кто пытается вывести на рынок новый продукт или улучшить существующий, могут выиграть от использования Riskiest Assumption Test. Он избавляет от долгих и затратных экспериментов, помогая сфокусироваться на самых критичных гипотезах. Зачем тратить месяцы на доработку, если можно за несколько часов понять, где «слабое звено»?

Пошаговая инструкция как использовать RAT

Определите свою ключевую гипотезу: сформулируйте основное предположение, без которого ваш продукт теряет смысл. Например, «Пользователи готовы покупать ИТ-курсы через наш маркетплейс, ориентируясь на рейтинги преподавателей».
Оцените риск: задайте себе вопрос: «Если это предположение окажется неверным, насколько сильно это ударит по всей идее?» Чем серьезнее последствия, тем выше приоритет проверки.
Минимизируйте затраты и время: подумайте, как проверить ключевое предположение максимально быстро и дешево. Это может быть опрос потенциальных клиентов, прототип без лишнего функционала, лендинг с формой обратной связи или просто имитация сервиса.
Проведите тест: запустите проверку, соберите обратную связь, посмотрите результаты. Будьте честны с собой — отрицательный ответ лучше получить сейчас, чем через год после дорогой разработки.
Анализируйте и принимайте решения: если гипотеза подтвердилась — отлично, двигайтесь дальше. Если нет, задайте себе вопрос: «Почему? Что можно улучшить или изменить?» Важна не неудача сама по себе, а то, чему она научила команду.

Резберем на примере

Представьте, у нас есть платформа, на которой мы собираемся продавать онлайн-курсы по программированию, DevOps и аналитике данных. Мы считаем, что ключевым драйвером покупки станет личный рейтинг преподавателей — если у наставника много положительных отзывов, курсы будут брать охотнее. Но так ли это на самом деле?

Проведем Riskiest Assumption Test. Сначала создадим лендинг с разделом «ТОП-преподаватели». На самом деле можно даже не использовать никакой сложной логики ранжирования — всего лишь собрать вручную выборку курсов с вымышленным рейтингом преподавателей. Запускаем рекламу, приводим первую сотню посетителей и даем им возможность зарегистрироваться ради скидки и первичного доступа к курсам топ-преподавателей. Итак, смотрим, есть ли результат? Допустим, из 100 человек 30 зарегистрировались. Мы получили сигнал, что для значительной части аудитории репутация учителя важна. Хотя тест был грубым и примитивным, он сэкономил бы нам много времени — мы не стали разрабатывать сложные механизмы ранжирования «вслепую», а убедились в ценности этой фичи.