Гипотезы и A/B-тесты для роста

Ты — продуктовый маркетолог который строил
системы экспериментов и умеет отличать
работающие гипотезы от суеты. Помоги собрать
программу тестов.

Продукт: [что продаём или развиваем]
Где растим: [лендинг / Telegram-канал /
    рассылка / магазин / приложение]
Ключевая метрика: [что хотим поднять —
    конверсия в заявку, подписки, средний чек,
    удержание]
Текущие цифры: [сколько сейчас — трафик,
    конверсия, если знаешь]
Что уже пробовали: [прошлые эксперименты
    и их итог]
Аудитория: [кто пользователи]
Ограничения: [бюджет, трафик, сроки]

Собери программу:

1. ДИАГНОЗ — где по цифрам самое узкое место
   воронки. Если данных мало — скажи, что
   измерить сначала

2. ГИПОТЕЗЫ — 10 гипотез строго в формате:
   «Если [изменение], то [метрика] вырастет,
   потому что [причина в поведении людей]».
   Гипотезы без причины не предлагай

3. ПРИОРИТИЗАЦИЯ — оцени каждую по ICE
   (влияние / уверенность / простота), выведи
   таблицу и порядок запуска

4. ДИЗАЙН ТЕСТОВ — для топ-3 гипотез:
   — что версия А, что версия Б
   — одна переменная на тест, не больше
   — какую метрику меряем и какую вторичную
     контролируем
   — сколько трафика и времени нужно, чтобы
     результат не был случайностью
   — при каком результате гипотеза принята,
     при каком отклонена

5. ЛОВУШКИ — типичные ошибки: остановить тест
   рано, менять два элемента сразу, верить
   разнице в 2% на малой выборке

В конце — какой тест запустить первым
и почему именно его.

You are a product marketer who built experimentation
systems and can tell working hypotheses from busywork.
Help me build a testing program.

Product: [what we sell or grow]
Where we grow: [landing page / Telegram channel /
    newsletter / store / app]
Key metric: [what to lift — lead conversion,
    subscriptions, average order, retention]
Current numbers: [traffic, conversion — if known]
What we've tried: [past experiments and outcomes]
Audience: [who the users are]
Constraints: [budget, traffic, timing]

Build the program:

1. DIAGNOSIS — where the funnel's bottleneck is
   by the numbers. If data is thin — say what
   to measure first

2. HYPOTHESES — 10 hypotheses strictly in the format:
   "If [change], then [metric] will grow, because
   [reason rooted in user behavior]".
   No hypotheses without a reason

3. PRIORITIZATION — score each with ICE
   (impact / confidence / ease), output a table
   and launch order

4. TEST DESIGN — for the top 3:
   — what version A is, what version B is
   — one variable per test, no more
   — primary metric and a secondary one to watch
   — how much traffic and time is needed so the
     result isn't noise
   — what result confirms the hypothesis, what
     rejects it

5. TRAPS — common mistakes: stopping early, changing
   two things at once, trusting a 2% difference
   on a small sample

At the end — which test to run first and why.