Используй количественные данные для поиска аномалий в поведении, а качественные — для объяснения их причин

12 материалов · принцип действия · Откуда я это знаю

Как выглядит: На ревью воронки ты видишь: на шаге оплаты отвал 40% за неделю. В дашборде красный график, в тикетах поддержки за эту же неделю — ни одного обращения об оплате.
Почему так работает: Счётчики считают, сколько человек дошло и сколько отстало, но не умеют спрашивать «зачем». Механика как у рентгена: снимок показывает, где перелом, но не показывает, на что человек споткнулся.
Как замечать: Посчитай за последний месяц две цифры по одному этапу воронки: сколько человек зашло и сколько отвалиться. Если разрыв больше 30% — открой тикеты поддержки и почитай, на что жалуются именно на этом шаге.
Где не работает: Если сессий в неделю меньше пятидесяти, графики скачут случайно и ничего не «показывают». Здесь нужны интервью, а не цифры.
Когда наоборот: Запускаешь новую фичу и собираешь первый фидбек — данных в аналитике ещё нет, поведение не успело накопиться. Здесь стартуешь с интервью, а цифры подключаешь через месяц.

Понять человека ↔ измерить результат

Вскрывать истинную человеческую задачу, мотивацию и контекст, абстрагируясь от поверхностных метрик.

Оперировать объективными, стандартизированными и измеримыми индикаторами для принятия однозначного решения.

Где об этом говорят

Видео8 мин
Gain.co: ответы на вопросы
Проверяем доступ
«Количественные данные нужно использовать для поиска аномалий в поведении, а качественные — для объяснения причин этих аномалий.»
здесь это прозвучало
Подкаст1 ч 10 мин
О научном подходе, менеджменте, проверяемости исследований и личной стратегии
Подкаст · 2025
Проверяем доступ
«Для оценки и прогнозирования поведения людей лучше использовать модели с непрерывными шкалами, а не жёсткие типологии.»
здесь это прозвучало
Видео15 мин
Q&A с Дмитрием Кустовым
Проверяем доступ
«Бизнес редко верит решениям на основе десятка качественных интервью, поэтому качественные гипотезы нужно подкреплять количественными данными.»
здесь это прозвучало
Видео20 мин
Как найти идеальный сегмент аудитории и вырасти на нём (Valentin Radu, Omniconvert)
Проверяем доступ
«Веб-аналитика показывает сессии и переходы, но она не объясняет мотивы людей, поэтому для понимания причин оттока (churn) обязательно нужно проводить глубоко сегментированные опросы.»
здесь это прозвучало
Видео14 мин
Информирование
Проверяем доступ
«При диагностике этапа воронки или канала необходимо разделять количественные метрики (объем действий) и качественные (насколько хорошо эти действия были совершены относительно базы).»
здесь это прозвучало
Подкаст1 ч 23 мин
О росте компании с нуля до 250 человек, изменении процессов, роли продактов и выходе в Европу
Подкаст · 2021
Проверяем доступ
«Продуктовую аналитику нужно обязательно дополнять живым наблюдением за пользователями, так как метрики не показывают скрытые мотивы и физический контекст использования.»
здесь это прозвучало
Видео12 мин
Активация и первая сессия: как найти гипотезы роста без дата-сайентиста (Илья Красинский, Rick.ai & Heroes.camp)
Проверяем доступ
«Главный потенциал для роста скрыт в анализе поведения 99% людей, которые ушли, а не 1% тех, кто купил.»
здесь это прозвучало
Видео15 мин
ML и последняя миля в ритейле (Михаил Неверов, X5 Retail Group)
Проверяем доступ
«Инсайты, которые аналитики находят в данных, часто давно известны опытным сотрудникам бизнеса, поэтому данные должны дополнять их экспертизу, а не пытаться ее заменить.»
здесь это прозвучало
Видео13 мин
Как проводить исследования, чтобы получить от них максимальную пользу
Проверяем доступ
«То, что пользователи говорят о своем поведении, нужно проверять только по данным: на словах люди сообщают о мотивах, а реально действуют иначе.»
здесь это прозвучало
Подкаст48 мин
О целях, метриках и связи c бизнес-показателями в Customer Support и Success с Сергеем Будяковым
Подкаст · 2021
Проверяем доступ
«Продакт-менеджеру нужен прямой доступ к тикетам техподдержки, чтобы связывать обращения по конкретным фичам с падением конверсии или ростом оттока.»
здесь это прозвучало
Видео33 мин
Как тестируют и внедряют гипотезы с ML Gatherings (Константин Грабарь, Flo)
Проверяем доступ
«Изначальная продуктовая гипотеза может кардинально измениться после ручного анализа данных и кластеризации.»
здесь это прозвучало
Видео28 мин
Как построить дерево метрик и оценить метрики
Проверяем доступ
«Для средних пользовательских метрик (длина сессии) нужно строить распределения и выделять сегменты (например, тяжелые пользователи и новички).»
здесь это прозвучало

Где об этом говорят

Gain.co: ответы на вопросы

О научном подходе, менеджменте, проверяемости исследований и личной стратегии

Q&A с Дмитрием Кустовым

Как найти идеальный сегмент аудитории и вырасти на нём (Valentin Radu, Omniconvert)

Информирование

О росте компании с нуля до 250 человек, изменении процессов, роли продактов и выходе в Европу

Активация и первая сессия: как найти гипотезы роста без дата-сайентиста (Илья Красинский, Rick.ai & Heroes.camp)

ML и последняя миля в ритейле (Михаил Неверов, X5 Retail Group)

Как проводить исследования, чтобы получить от них максимальную пользу

О целях, метриках и связи c бизнес-показателями в Customer Support и Success с Сергеем Будяковым

Как тестируют и внедряют гипотезы с ML Gatherings (Константин Грабарь, Flo)

Как построить дерево метрик и оценить метрики