Описание проекта
| HypothesisLab — платформа для продуктовых команд и маркетологов, которая на основе данных о продукте, брендбука и первых результатов экспериментов автоматически генерирует качественные гипотезы и креативы под нужную целевую аудиторию, фиксирует все решения и результаты в единой системе и тем самым сокращает время полного цикла проверки гипотез с 30 дней до 10 минут и его стоимость на 190-350 тыс. рублей для каждого эксперимента. |
Проблема
На рынке отсутствует единый инструмент, который позволяет продуктовым и маркетинговым командам быстро и дешево проходить полный цикл проверки гипотез: от загрузки информации о продукте и брендовых ограничений до генерации креативов, подбора релевантной аудитории, фиксации результатов экспериментов и накопления базы знаний. В существующих решениях эти этапы разорваны между рекламными кабинетами, генераторами, аналитическими системами, документами и внутренними таблицами, из-за чего цикл проверки гипотез остается дорогим, медленным и слабо масштабируемым.
УТП
HypothesisLab — платформа полного цикла для проверки продуктовых гипотез, которая на основе информации о продукте, брендбука компании и результатов первых экспериментов автоматически генерирует релевантные гипотезы, офферы и креативы под нужную целевую аудиторию, сокращает время запуска тестов с 30 дней до 15 минут и их стоимость на 190-350 тыс. руб. и накапливает знания о том, какие связки действительно работают
Технологические конкурентные преимущества
1. Использование структурированного продуктового контекста
Система работает не только с промптом, а с загруженной информацией о продукте, оффере, ограничениях, сегментах и сценариях применения.
2. Учет брендбука в генерации
Брендовые правила учитываются как часть логики генерации, что позволяет получать материалы, соответствующие визуальным и коммуникационным ограничениям компании.
3. Контролируемая генерация без опоры только на общий LLM-output
Креативы и гипотезы создаются не как абстрактный AI-контент, а как результат генерации в рамках заданных данных, что снижает риск галлюцинаций и нерелевантных формулировок.
4. Самообучение на первых экспериментах
Система использует результаты запусков как обучающий сигнал и улучшает следующие рекомендации по гипотезам, офферам, баннерам и аудиториям.
5. Единый контур работы с гипотезами
В одном продукте объединяются генерация, тестирование, фиксация решений, аналитика результатов и база знаний по прошлым экспериментам.
6. Снижение стоимости единицы эксперимента
Автоматизация не одной операции, а всего микроцикла проверки гипотезы позволяет удешевить запуск тестов на 190-350 тыс. руб за каждый эксперимент и сделать массовую валидацию гипотез экономически целесообразной.
7. Сокращение Time-to-Validation с 30-90 дней до 14-28 дней
Сервис уменьшает время перехода от идеи до запуска тестируемого креатива, что позволяет команде чаще проверять гипотезы и быстрее принимать продуктовые решения.
