В моей практике был показательный случай, когда логичная на первый взгляд продуктовая гипотеза не сработала, и именно это дало один из самых сильных обучающих эффектов.

Контекст и исходная гипотеза

Мы развивали B2B-продукт и видели, что пользователи часто используют продукт нестандартным образом, комбинируя несколько функций для решения одной задачи. Гипотеза заключалась в том, что если мы объединим эти действия в единый «умный» сценарий и вынесем его как отдельную ключевую фичу, это резко повысит ценность продукта, упростит onboarding и увеличит retention.

Гипотеза выглядела обоснованной: поведенческие данные подтверждали частоту сценария, продажи поддерживали идею, а команда считала, что это логичное развитие продукта.

Как мы проверяли гипотезу

Мы начали с качественных интервью, но, как я понял позже, они были частично искажены — пользователи подтверждали, что сценарий им знаком, но мы слишком быстро интерпретировали это как готовность принять новое решение.

Фича была реализована в упрощённом виде и выкатана на ограниченный сегмент. Мы ожидали роста активации и более быстрого time-to-value, но метрики остались плоскими, а в некоторых сегментах даже ухудшились.

Что пошло не так

При более глубоком анализе стало понятно, что мы перепутали частоту использования с ценностью. Пользователи действительно часто выполняли этот сценарий, но делали это осознанно и по-разному, адаптируя процесс под свой контекст.

Новая фича лишала их гибкости. Мы оптимизировали процесс с нашей точки зрения, но не с точки зрения пользователя. Более того, часть опытных клиентов восприняла нововведение как навязывание «правильного» пути и потерю контроля.

Отдельной ошибкой было то, что мы недооценили когнитивную стоимость изменений для существующих пользователей, переоценив эффект «упрощения».

Какое решение было принято

Мы достаточно быстро признали, что гипотеза не подтверждается, и остановили масштабирование фичи. Часть команды предлагала «дожать» решение через обучение и коммуникацию, но данные показывали, что проблема не в объяснении, а в самой ценности предложения.

В итоге мы переработали подход: вместо одного сценария сделали набор гибких инструментов и подсказок, которые усиливали существующие пользовательские паттерны, а не заменяли их. Это дало более устойчивый рост без сопротивления со стороны опытных пользователей.

Ключевые выводы для меня

Этот кейс научил меня не путать наблюдаемое поведение с неудовлетворенной потребностью. Часто пользователи делают что-то часто не потому, что им неудобно, а потому что это оптимально в их контексте.

Я стал гораздо осторожнее относиться к «очевидным» гипотезам и чаще задавать вопрос не «как упростить», а «что пользователь потеряет, если мы упростим».

Также я пересмотрел подход к исследованиям: теперь я стараюсь глубже разделять подтверждение факта использования и подтверждение ценности изменения, а проверки гипотез строю так, чтобы как можно раньше выявлять сопротивление, а не только позитивные сигналы.

Этот опыт сильно повлиял на мой стиль продуктового мышления: быстрее признавать ошибки, не защищать гипотезы из-за вложенных усилий и воспринимать отрицательный результат как способ сэкономить ресурсы бизнеса.