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. ·Откуда я это знаю
  3. ·Ситуация

Отслеживай разницу между ожидаемыми и фактическими результатами экспериментов, чтобы калибровать формулу оценки

5 материалов · принцип действия · Откуда я это знаю

Как выглядит
Ты открываешь табличку с завершёнными экспериментами и видишь: пять из них, последний полгода назад, обещали рост конверсии на 20%, а по факту три не дали ничего, два подняли на 2-3% — и на следующем планировании ты берёшь в работу ровно те же задачи с теми же оценками.
Почему так работает
Как весы на базаре, которые всегда врут на 200 грамм: пока не сверил с эталонной гирей, будешь год думать, что отмеряешь точно. Так же и здесь: разрыв между прогнозом и фактом — это поправка, которую ты не применил, потому что не зафиксировал.
Как замечать
Открой таблицу с последними десятью экспериментами и поставь в две колонки цифры: ожидаемый прирост из тикета и фактический из дашборда. Если разброс между ними больше чем в полтора раза — у тебя нет формулы, есть надежда.
Где не работает
Нужно минимум 8-10 завершённых экспериментов в одном канале, чтобы увидеть систему. На двух-трёх точках ты ловишь случайность, не закономерность.
Когда наоборот
До премьеры продукта или запуска новой фичи тебе не из чего набирать статистику — здесь полезнее действовать и собирать первые данные, чем выверять прогнозы.

Доверять опыту ↔ искать логику

Доверять фактам, живому поведению и практическим экспериментам сильнее абстрактных доводов и моделей.

Строить решения на строгих причинно-следственных связях, защищая проект от искажений выгодной интерпретации.

Где об этом говорят

  • Видео16 мин

    How to prioritize product experiments using unit economics (Matt Bilotti, Drift)

    Проверяем доступ

    «Чтобы перестать ошибаться в приоритизации, нужно отслеживать разницу между ожидаемыми и фактическими результатами экспериментов и калибровать формулу оценки.»

    здесь это прозвучало

  • Видео16 мин

    Как расставить приоритеты в экспериментах с продуктами, используя юнит- экономику (Matt Bilotti, Drift)

    Проверяем доступ

    «Сравнивайте ожидаемый эффект от эксперимента с фактическим результатом, чтобы выявлять систематические паттерны переоценки или недооценки и калибровать команду.»

    здесь это прозвучало

  • Видео31 мин

    Эксперименты, статистика и корпоративный скептицизм (Андрей Андреев, Metro)

    Проверяем доступ

    «Праздновать результаты теста сразу после его окончания опасно: увидеть в данных гигантский эффект — это чаще всего повод заподозрить статистическую ошибку, а не открыть шампанское.»

    здесь это прозвучало

  • Видео34 мин

    Зачем мы построили 12 онбордингов за 3 месяца

    Проверяем доступ

    «Даже неудачный эксперимент, не улучшивший целевую метрику, должен приносить инсайты о том, как на самом деле работает бизнес-модель.»

    здесь это прозвучало

  • Выступление26 мин

    Экстремальная ответственность и системное мышление — главные навыки лидера в эпоху ИИ (Илья Забелин)

    Проверяем доступ

    «Для запуска discovery-процесса в масштабных командах можно использовать наивные метрики (например, количество проверенных гипотез), сознательно компенсируя их балансирующими.»

    здесь это прозвучало