Публичные истории о том, как аналитические модели, эксперименты и метрики крупных компаний помогали принимать решения или приводили к дорогим ошибкам.
Разбор провала Google Flu Trends: переобучение, сдвиг поискового поведения, непрозрачная модель и уроки для продуктовой аналитики в СНГ.
Читать материалРазбор Zillow Offers: прогноз цены, selection bias, операционные ограничения и уроки для маркетплейсов, недвижимости и автоматических решений.
Читать материалКак Spotify переросла ручные A/B-тесты: метрики, exposure, holdout, координация экспериментов и перенос архитектуры на команды СНГ.
Читать материалРазбор подхода Spotify к качеству экспериментов: learning rate, guardrails, нейтральный результат и как измерять пользу A/B-программы.
Читать материалКак адаптировать опыт Booking.com по экспериментам: доступность тестов, качество setup, причинность, CUPED и продуктовая культура в СНГ.
Читать материалРазбор публичных материалов Airbnb об A/B-тестах: peeking, несколько метрик, marketplace bias и практические правила для продуктовой команды.
Читать материал