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

До старта A/B-теста фиксируй не только целевые метрики, но и барьерные — показатели, которые категорически нельзя просаживать

5 материалов · принцип действия · Инструмент вместо дела

Как выглядит
В A/B-тесте конверсия в покупку выросла на 12%, и ты катишь фичу в прод. А через две недели видишь на дашборде: время загрузки страниц подскочило на две секунды, и пользователи массово отписываются от платной подписки.
Почему так работает
Продуктовая система связана жёстко: улучшение в одном месте почти всегда имеет скрытую цену в другом. Без заранее записанного предела команда замечает просадку второстепенных показателей уже после релиза — когда ловить поздно. Это как закрутить гайки сильнее: соединение держится лучше, но резьба срывается.
Как замечать
Открой ТЗ или тикет на запуск A/B-теста. Посчитай, сколько там указано порогов: если есть только ожидаемый рост целевой метрики, а записанных цифр «при падении X на Y% откатываем» нет — ловушка сработала.
Где не работает
Если эксперимент изолирован — например, тестируется кнопка на странице, которую посещает полпроцента трафика, — он физически не дотянет до скорости загрузки или общей выручки. Барьерные метрики там бессмысленны.
Когда наоборот
Команда запускает масштабный редизайн или переписывает архитектуру. В этом случае приходится смириться с временным падением удержания на 5–10% — это плата за то, чтобы разблокировать развитие и выпустить обновление за месяц, а не за полгода.

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

  • Видео34 мин

    Чек-листы до, во время и после A/B-теста (Игорь Яшков, КиноПоиск)

    Проверяем доступ

    «До старта A/B-теста фиксируйте не только целевые метрики, которые хотите поднять, но и барьерные — показатели, которые категорически нельзя просаживать (например, скорость загрузки или монетизация).»

    здесь это прозвучало

  • Выступление26 мин

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

    Проверяем доступ

    «Внедряя любую метрику для мотивации, всегда добавляйте балансирующие показатели, иначе система оптимизируется в ущерб бизнесу.»

    здесь это прозвучало

  • Видео11 мин

    К чему приводит срочность и дизайн без вводных данных (Лера Мартыненко, Avito)

    Проверяем доступ

    «Рост ключевой метрики в десятки раз может быть ложным индикатором успеха, если параллельно он приводит к разрушению глобального пользовательского опыта и оттоку аудитории.»

    здесь это прозвучало

  • Видео8 мин

    Как поддерживать постоянный рост через монетизацию уснувших пользователей (Дима Золотухин, Flo)

    Проверяем доступ

    «При любых экспериментах по усилению монетизации удержание (retention) должно использоваться как health-метрика, чтобы убедиться, что вы не провоцируете отток.»

    здесь это прозвучало

  • Видео27 мин

    История запуска одного супераппа: как не бояться менять сложный продукт (Дмитрий Козлов, Яндекс Go)

    Проверяем доступ

    «При масштабном редизайне или запуске нужно смириться с тем, что идеального финала не будет: осознанная допустимая деградация части продукта — нормальная плата за разблокировку стратегического роста.»

    здесь это прозвучало