Q&A: Декомпозиция фичи от метрик до разделов продукта (Артем Нуриев, Амедиатека)

В подписочной модели число уникальных единиц контента на пользователя напрямую связано с retention и LTV, но удержание измеряется долго — поэтому команда опирается на прокси-метрики просмотров. Рекомендательная система выросла из редакторских подборок: сначала ручной отбор, затем решения на основе данных, а сегодня — сочетание редакторов и алгоритмов. Результат — рост числа уникальных единиц контента на пользователя на 30% и прирост последующих рекуррентных платежей. Отдельно — о том, как небольшая продуктовая команда принимает решения на аргументах, а не на мнениях.

• Привязать прокси-метрики вовлеченности к retention и рекуррентным платежам
• Совмещать редакторские подборки с алгоритмическими рекомендациями
• Принимать решения в команде на аргументах, а не на мнениях