← К модулю
Урок 1 / Модуль 2

Три формы эффекта, которые читают как аргумент

Форма эффекта определяет решение: один и тот же числовой результат может означать устойчивое изменение, временный всплеск или нарастающий тренд — и каждое требует разного действия.

Формы эффектов

Step change (резкий сдвиг)
До Изменение После
Ramp (постепенный рост)
До Нарастание Стабилизация
Bounce (эффект новизны)
До Всплеск Откат

Где появляется в аналитике

Step change (резкий сдвиг)

Появляется, когда изменение вступает в силу мгновенно и стабилизируется на новом уровне. Типичные случаи: изменение цены, переключение алгоритма, изменение правил показа. Эффект виден сразу и не меняется со временем.

Типичная ошибка: Считать среднюю дельту за весь период, включая дни до изменения. Это размывает эффект и скрывает его истинную величину.

Ramp (постепенный рост)

Появляется, когда эффект нарастает постепенно: пользователи адаптируются к новому интерфейсу, алгоритм обучается на новых данных, инвентарь раскрывается постепенно. Эффект не виден сразу, но становится заметнее со временем.

Типичная ошибка: Останавливать эксперимент на ранних днях, когда эффект ещё не проявился. Или наоборот — считать среднюю дельту, не замечая, что эффект нарастает.

Bounce (эффект новизны)

Появляется, когда изменение вызывает кратковременный всплеск интереса, который затем исчезает. Типичные случаи: новый дизайн, новая функция, рекламная кампания. Пользователи реагируют на новизну, но эффект не устойчив.

Типичная ошибка: Принимать решение на основе первых дней, когда эффект максимален. Или не замечать откат и считать, что эффект сохранится.

Влияние на решение

Step change

Когда эффект выглядит как резкий сдвиг уровня, решение можно принимать быстро: эффект стабилен, механизм понятен, дальнейших изменений не ожидается.

Неправильное решение: Катить изменение на основе среднего эффекта, не проверив стабильность на новом уровне. Или наоборот — не катить, потому что "эффект слишком большой, наверное ошибка".

Правильный вопрос: Стабилен ли новый уровень? Нет ли отката в последующие дни? Сохраняется ли эффект при разных условиях (дни недели, сегменты)?

Ramp

Когда эффект нарастает постепенно, решение нужно отложить: эффект ещё не стабилизировался, его истинная величина неизвестна, механизм может быть неполным.

Неправильное решение: Катить изменение на основе ранних дней, когда эффект ещё мал. Или наоборот — не катить, потому что "эффект нестабилен", не понимая, что он нарастает.

Правильный вопрос: Нарастает ли эффект стабильно? Есть ли признаки стабилизации? Какой эффект будет при полном раскрытии механизма?

Bounce

Когда эффект выглядит как всплеск с откатом, решение должно быть отрицательным: эффект не устойчив, механизм основан на новизне, который исчезает.

Неправильное решение: Катить изменение на основе пика эффекта, не замечая откат. Или продлевать эксперимент в надежде, что эффект вернётся.

Правильный вопрос: Есть ли откат после всплеска? Вернулась ли метрика к исходному уровню? Это эффект новизны или реальное улучшение?