☕️ "После не значит вследствие": как не обмануться в работе

Знакомая ситуация? Вы запустили новую фичу — и тут же пользователи начали жаловаться. Значит, фича плохая, верно?

Не обязательно))

Сегодня хочу поговорить об одной коварной логической ошибке, которая постоянно подводит даже опытных профессионалов:

корреляция ≠ причинно-следственная связь

Или проще: "после не значит вследствие".


❌ Плохой пример мышления:
"Мы внедрили новый инструмент → через неделю упали метрики → значит, инструмент виноват"

✅ Правильный подход:
"Мы внедрили новый инструмент → через неделю упали метрики. Что ещё изменилось? Какие ещё факторы могли повлиять?"

В работе мы часто сталкиваемся с этой ошибкой:
— Пример 1: После обновления UI количество отказов выросло. Команда сразу делает вывод, что новый дизайн плохой. Но возможно, в тот же день началась сезонная распродажа у конкурента.
— Пример 2: После перехода на новый фреймворк увеличилась скорость загрузки. Все рады, но на самом деле улучшение дал CDN, который подключили параллельно.
— Пример 3: После релиза новой функции выросла конверсия. Продакт рад, но на самом деле это сезонный всплеск спроса.

Как не попадаться в эту ловушку?
— Ищите альтернативные объяснения - когда видите связь между двумя событиями, задайте себе: "Что ещё могло повлиять?"
— Собирайте больше данных - одна метрика не даёт полной картины. Сравнивайте с контрольной группой, анализируйте временные ряды.
— Проводите A/B-тесты - если хотите точно знать причину, единственный надёжный способ — контролируемый эксперимент.
— Задавайте "глупые" вопросы - "А точно ли это связано?", "Может, мы что-то упускаем?", "Как это проверить?"

Помните: в нашем мире всё взаимосвязано. Просто потому что событие B произошло после события A, не значит, что A вызвало B. Иногда это просто совпадение, иногда третий фактор влияет на оба.

Следующий раз, когда в команде начнут искать "виновника" упавших метрик, предложите остановиться и посмотреть шире. Возможно, проблема совсем в другом месте.

#thoughts #analytics #logic

☕️ Дайджест публикаций канала №2 (28.05.2025 - 06.08.2025)

💼 Менеджмент
— Артефакты продуктового менеджмента
— Контент как продукт: почему "создателям" нужны аналитика и обратная связь
— Канвасы - подборка популярных шаблонов


🧱 Работа с данными
— Семантический слой: ключ к доверию в данных и эффективности ИИ
— Лайфхак: Как найти дубликаты в базе данных с помощью SQL
— Почему метрика просела
— NPS: забавная метрика

⚙️ ИИ
— Основы промпт-инжиниринга
— Генерация промптов для LLM силами LLM
— Как устроен RAG: два шага к идеальному ответу
— Как устроен MCP (Model Context Protocol)

🤌 How-to
— Принцип MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)
— Как внедрять изменения в команде: 3 этапа по Коттеру

🤔 Размышления
— Принципы вместо процессов - как охватить необъятное
— Проблемы детального планирования - о важности решения проблем пользователей
— Баланс между скоростью и качеством - когда стоит торопиться, а когда — тормозить
— Активность ≠ результат - что действительно надо измерять
— После не значит вследствие - как не обмануться в работе

#digest