← На главную
Lesson 5

Как принимать решение по результатам эксперимента

В реальности данные неполные, метрики конфликтуют, дедлайны давят. Вот как использовать графики, механизмы и чеклисты для защищаемого решения.

Неидеальные условия

Конфликтующие метрики

Primary вырос, но guardrails упали. Revenue вырос, но retention просел. Нет "чистого" ответа. Решение: приоритизируй по бизнес-риску. Если guardrail критичен — не катим, даже если primary хорош.

Неполные данные

Эксперимент ещё не закончился, но нужно решать. CI широкие, эффект нестабилен. Решение: если нестабильно — продлевай. Если стабильно, но CI широкие — оценивай худший сценарий из интервала.

Бизнес-давление

Нужно катить к релизу, но данные неоднозначны. Решение: катим ограниченно (канареечный выкат) или откладываем. Не катим "на авось" — это дороже, чем задержка.

Дедлайны

Окно оценки не завершено, но нужно решать сейчас. Решение: фиксируй "что видно сейчас" и "что может измениться". Если эффект стабилен 7+ дней — можно решать. Если прыгает — ждём.

Инструменты для защищаемого решения

Графики

Форма кривой говорит больше, чем средняя дельта. Step change — катим. Ramp — ждём стабилизации. Bounce — не катим. График показывает механизм: если видно, что эффект через объём, а не цену — это защищаемый вывод.

Механизмы

Если механизм понятен (цена × объём = выручка, и видно, что изменилось), решение защищаемо. Если механизм непонятен (выручка выросла, но непонятно за счёт чего) — это риск. Нужна диагностика перед решением.

Чеклисты

Чеклист — это не "галочки", а рамка для проверки. Если хотя бы один пункт не пройден — решение рискованно. Используй чеклист не для "одобрения", а для выявления рисков. Если риски найдены — либо устраняй, либо не катим.

Типовые сценарии решений

  • Всё согласовано: Primary вырос, guardrails в порядке, механизм понятен, эффект устойчив. → Катим.
  • Конфликт метрик: Primary вырос, но guardrail упал. → Оценивай критичность guardrail. Если критичен — не катим. Если некритичен — катим с мониторингом.
  • Нестабильность: Эффект прыгает, CI широкие. → Продлевай эксперимент. Не решай на нестабильных данных.
  • Mix shift: Total вырос, но внутри сегментов эффект отрицательный. → Не катим. Это Simpson, агрегат врет.
  • Каннибализация: Локально формат выиграл, но total упал. → Не катим. Системный проигрыш важнее локальной победы.
  • Лаги: Первые дни минус, хвост плюс. → Оценивай форму. Если ramp — ждём стабилизации. Если step change — можно решать.

Как защищать решение

Решение защищаемо, если можешь объяснить механизм. "Revenue вырос на 2%" — не защищаемо. "Revenue вырос на 2%, потому что show rate вырос на 5%, а CPM остался стабильным — эффект через объём" — защищаемо.

Если механизм непонятен, но эффект есть — это риск. Либо диагностируй дальше, либо не катим. "Не знаю, почему выросло, но выросло" — плохое решение.

Используй графики для показа формы эффекта. Используй чеклист для показа, что проверил риски. Используй механизмы для объяснения, почему эффект устойчив.

Когда не катить — это тоже решение

Не катить — это не "провал эксперимента". Это защита системы от деградации. Если данные неоднозначны, риски высоки, механизм непонятен — не катим. Это правильное решение.

Лучше не катить хороший эксперимент, чем катить плохой. Плохой выкат стоит дороже, чем задержка хорошего. Используй чеклист и механизмы для оценки рисков. Если риски выше выгоды — не катим.

Ответственность за решение

Решение принимаешь ты, не данные. Данные показывают, что происходит. Ты решаешь, что делать. Если решение ошибочно — это твоя ответственность, не "данные были плохие".

Защищаемое решение — это не "всё проверил и всё хорошо". Это "вижу риски, оценил их, принял решение с пониманием последствий". Если риски неочевидны — это не защищаемо.

Используй Decision Flow как рамку для проверки. Если все 6 шагов пройдены — решение защищаемо. Если хотя бы один шаг не пройден — либо устраняй проблему, либо не катим.