什么是假设？
“假设”是指基于有限证据提出的推测或解释，作为进一步研究的起点。
—— 牛津语言词典（Oxford Language Dictionary）
基于假设的方法是一种科学方法，其中必须通过实验来验证或推翻这些假设。
组织和 Scrum 团队可以使用假设来指导他们的实验和决策过程，明确他们对市场以及产品用户和客户的假设，并用来测试客户满意度差距。
基于假设的开发在 Scrum 和产品交付中的应用
Scrum 团队通常在复杂且不确定的环境中工作，结果不可预测，变量之间相互依赖。在产品探索和开发过程中，团队应形成假设，以了解更多潜在的问题或机会。
基于假设的方法允许 Scrum 团队通过实验来检验假设，从而降低风险并管理复杂性。通过基于实验结果和数据做出下一步行动，团队能够做出更明智的决策。
目标和产品待办列表中的条目都应被视为需要验证的假设。这种方法植根于经验主义——知识来源于实践和证据，而非单纯的假设。
基于假设开发的好处
基于假设的开发促进了敏捷交付的结构化方法，使团队能够尽早测试假设，并基于数据做出决策。这有助于实现更高效、更有效的成果。其他好处还包括：
聚焦与清晰度（Focus and Clarity）
假设帮助 Scrum 团队将模糊的想法和假设转化为明确、可测试的陈述。这种结构对于管理产品开发中的复杂性至关重要，因为涉及许多变量。通过表达出具体的假设，Scrum 团队可以集中精力解决特定问题。清晰的目标也使团队能够设计精准的实验，避免交付未经验证的假设。
风险降低（Risk Reduction）
在没有验证的情况下，基于假设投资功能、产品或项目是存在风险的，往往会导致公司浪费资金，尤其是在产品开发领域。基于假设的方法迫使团队在开始交付解决方案之前以及开发过程中持续测试假设。这一验证过程有助于识别哪些想法值得继续推进，哪些应该放弃。 通过尽早测试假设，Scrum 团队可以节省成本，避免构建用户不需要的功能。这在时间和其他资源受限的场景和市场中尤为重要。
数据驱动决策（Data-Informed Decisions）
基于假设的方法鼓励 Scrum 团队基于数据而不是直觉或偏见做决策。当一个假设通过实验进行验证时，它会产生实证数据，支持或反驳最初的假设。这种方法提高了决策质量，减少了猜测。
学习与实验精神（Learning and Experimentation）
实验的基础是一个假设，它为测试、学习和调整建立了一个流程。实验推动了好奇心，让 Scrum 团队能从用户与产品的互动中快速学习。无论假设是否被证实，实验结果都会提供有价值的反馈。如果假设成立，团队可以按原计划前进；如果被推翻，则获得洞察，促使产品策略的调整或优化。
创新（Innovation）
要实现创新，高效的 Scrum 团队必须以迭代和系统的方式探索新想法。通过测试假设，Scrum 团队可以以可控的方式验证新点子，这促进了持续学习、创新和发现。
如何撰写一个假设？
一个假设应当是一个清晰、可测试的陈述，包含基于某种前提的预测或预期结果。
不同于模糊或推测性的想法或开放性问题，假设是一个精确、可验证的命题，清楚地描述了所采取的行动和预期的结果。
Scrum 团队可以使用多种格式来撰写假设，包括以下几种模板：
- 通用假设模板
我们相信 [某个具体变更或功能] 将导致 [期望的结果]，因为我们认为 [该变更背后的理由]。
示例：
“我们相信引入个性化推荐功能将提高用户参与度 20%，因为用户更喜欢符合其兴趣的内容。”
- 价值假设模板
如果我们 [添加某个功能/改变]，那么 [原型用户画像] 将会 [预期行为]，从而带来 [好处]。
示例：
“如果我们添加网站上的客户反馈表，用户将提供更多见解，从而更好地改进产品。”
“如果我们实施会员奖励计划，经常购物的用户购买频率将提高 35%，从而整体销售额增长 15%，客户留存率提升 10%。”
（虽然不是每个假设都需要包含数字或百分比，但这样做可以让假设更聚焦和具体。当你希望明确定义预期结果时，建议加入数字或百分比。）
- 可用性假设模板
我们相信通过 [UI/UX 上的具体更改]，用户将 [期望的行为]，因为 [与用户体验相关的理由]。
示例：
“我们相信简化导航菜单后，用户将更快找到所需内容（快 25%），因为界面将更加直观。”
- 行为假设模板
如果 [某个动作或改变]，那么 [用户群体] 将 [行为]，从而导致 [结果]。
示例：
“如果我们每天发送通知，热量追踪 App 的高频用户将会增加 25% 的使用频次，从而总体 App 使用量提升 15%，用于监控每日摄入热量以达到增重/减重目标。”
假设可以是面向市场的，也可以是关于用户采纳情况的测试。
结论
假设是推动产品探索和验证的实用工具，它帮助 Scrum 团队朝着目标努力，同时交付客户真正需要和想要的解决方案。基于假设的开发在产品管理中非常重要，因为它提供了结构化的问题解决和创新方式，最小化风险，促进基于证据的决策，并培养实验文化。
