К содержимому
ProductSense АКАДЕМИЯ
ВойтиПопробовать бесплатно
Разобраться в теме Понять, что происходит Найти решение 
Библиотека
ПодборкиМикрокурсыКонференции
Тарифы

Академия ProductSense

бета-версия · Поддержка: @ps24supportbot

АкадемияКурсыТарифыПубличная офертаПолитика конфиденциальностиОбработка персональных данныхКарта сайта
Разобраться в теме12 разделов · 186 темПонять, что происходит12 опор · 288 ситуацийНайти решение14 работ · 508 приёмов458 материалов бесплатно из 3 060
  1. Понять, что происходит
  2. ·Инструмент вместо дела
  3. ·Ситуация

Чем меньше данных и потенциальный эффект, тем вреднее сложная аналитика: погоня за точностью в пустоту сжигает ресурс

6 материалов · принцип мышления · Инструмент вместо дела

Формулировка ещё уточняется — материалы уже собраны.

Как выглядит
Команда третью неделю правит нейросетевую модель на 50 записях лога ошибок, но точность предсказаний не растёт
Почему так работает
Сложная аналитика требует большого массива данных для обучения. Если данных мало или эффект от изменений меньше погрешности модели, ресурсы тратятся впустую.
Как замечать
Посмотри на дашборд или отчёт: если данные заполнены менее чем на 30% или изменения в метриках меньше 1%, сложная аналитика не имеет смысла.
Где не работает
При запуске нового продукта, где нет исторических данных, сложная аналитика бесполезна. В таких случаях лучше использовать качественные исследования.
Когда наоборот
Если у тебя есть доступ к большому массиву данных и изменение метрик на 10%, сложная аналитика поможет найти точные улучшения.

Точно проверить ↔ быстро попробовать

Собирать развёрнутые данные вручную, проверять предпосылки и использовать тяжеловесные методы для точных выводов.

Искать ранние сигналы, прокачивать целевое поведение и двигаться на гипотезах, чтобы не останавливать процесс.

Где об этом говорят

  • Видео43 мин

    Модели атрибуции: где достаточно last-click, а когда нужны ML модели (Константин Стародубцев, Тинькофф)

    Проверяем доступ

    «Глубина аналитики должна соответствовать цене принимаемых решений: если стоимость сбора сложных данных превышает потенциальную экономию, сложная аналитика не нужна.»

    здесь это прозвучало

  • Выступление

    Строим data-driven product management: от базовых метрик до data science и финансового моделирования

    Проверяем доступ

    «Не применяйте сложный data-driven подход в новых продуктах без данных или там, где потенциальный эффект изменений меньше погрешности модели.»

    здесь это прозвучало

  • Видео1 ч 9 мин

    Как построить модель роста: от простой до самой сложной (Глеб Сологуб, Snoonu)

    Проверяем доступ

    «Построение прогноза нужно начинать с максимально примитивной модели (например, «будет как в прошлом месяце»), а усложнять её только в том случае, если проверка покажет слишком высокую погрешность.»

    здесь это прозвучало

  • Видео1 ч 17 мин

    Продуктовая стратегия Netflix 2020

    Проверяем доступ

    «Для гипотез с низкими ставками (low-stakes) принимайте решения на основе здравого смысла и запускайте сразу, чтобы не тратить драгоценное время на проведение долгих тестов.»

    здесь это прозвучало

  • Видео6 мин

    Кейс на 100.000$

    Проверяем доступ

    «Если задача связана с низкими ставками (low-stakes), её нужно быстро реализовывать или откладывать, минуя этап глубокого анализа.»

    здесь это прозвучало

  • Видео34 мин

    Эластичность и спрос: как оптимизация цен помогает компаниям зарабатывать и причем тут кэшбеки (Владислав Пикиневич, Тинькофф)

    Проверяем доступ

    «Для подбора оптимальных цен и скидок часто достаточно провести серию А/В-тестов с разными ставками, не строя сложные ML-модели.»

    здесь это прозвучало