Генерацию гипотез через дерево метрик считаю одним из самых результативных подходов Особенно значимым для меня тут является возможность отделить личное мнение от принятия решений. Этакое «я нерепрезентативен» на максималках. Лично для меня это важно ещё и потому, что почти во всех продуктах, над которыми я работала, я сама не являлась core‑пользователем.

На сами метрики мы смотрим фактически с тремя задачами:

найти тренды,
найти точечные места для роста,
найти точечные места потерь.

Описанные ниже подходы особенно полезны на стадии масштабирования, для команд с активной user base и при shared goals между кросс-функциональными командами.

📌 Про то, как строить дерево метрик — писала ранее [тут].

🧭 Быстрый гид: какой метод когда использовать

Метод	Когда использовать	Сложность	Инструмент / формат
📉 Сравнение по периодам	Всегда при регулярном анализе — первое, что смотрим	Низкая	Amplitude, Metabase, Excel с графиками и трендами
🧱 Асимметрия внутри дерева	Когда результат и ожидания расходятся	Средняя	Экспорт в Excel, ручной анализ, визуальный контроль
🧩 Когортный и сегментный анализ	При поиске различий в поведении разных групп пользователей	Низкая	Amplitude Cohorts, Looker, Metabase, дашборды с breakdown
🧪 Высокая корреляция, низкий охват	Поиск поведенческих “золотых жил” — гипотез с высоким потенциалом	Высокая	Amplitude Compass, SQL + ретроспектива, A/B проверка
🛠 Технические и поведенческие “дырки”	Регулярная диагностика. Особенно при падении CSAT/NPS или жалобах	Средняя	Funnels + Crashlytics + Session Replay (Smartlook, UXCam и др.)

1. 📉 Сравнение по периодам (YoY/MoM/WoW)

Это базовый и надёжный метод. Начинаем с него почти любой анализ.

✅ Что искать:

Внезапные провалы
Плато после роста
Медленный recovery после изменений

📅 Форматы сравнения:

Формат	Что означает	Когда использовать
WoW	Неделя к неделе	Быстрая проверка на фичи / CRM-кампании
MoM	Месяц к месяцу	Динамика стабильности / воронки
YoY	Год к году (по неделе/месяцу)	Учёт сезонности и понимание “реального” роста

Такой анализ позволяет:

отделить рост от сезонности — рост Retention в январе может быть не фичей, а «новогодним эффектом»
увидеть стабильный тренд — увеличение Retention 3 недели подряд — уже паттерн, а не всплеск
оценить влияние изменений — после запуска A/B, onboarding или CRM‑цепочки
вовремя заметить просадку — сравнение периодов помогает найти проблему до того, как упадёт LTV

🔧 Анализировать удобно через графики в аналитике (Amplitude / Metabase). Можно сразу по ключевым метрикам настроить графики сравнения по периодам и отслеживать динамику. Это пригодится и в рутинном контроле показателей. Фиксируй причины изменений — иначе через месяц будешь гадать, почему вырос Retention.

2. 🧱 Асимметрия внутри дерева

Ищи несогласованность между уровнями метрик — когда одна подтягивается, а вторая отстаёт.

Верхняя метрика	Подметрики	Возможные причины	Гипотезы
Retention D30 ↑	D1 +5%, D7 –8%	Потеря интереса, UX-барьеры	Контент после первой недели, челленджи
Conversion to Paid ↓	Trial Start +15%, Purchase –5%	Низкая ценность, слабый CTA	Ограничения по времени, бонусы, напоминания
Feature Adoption =	Start +10%, Completion –12%	UX-препятствия	Юзертест → упростить шаги

Возможная ситуация с одной из веток. Основано на реальных событиях

🙈 Полностью закрывающих задачу отчетов в аналитике я не находла — часто приходится выгружать данные и работать в Excel. Есть смысл детально вести на регулярной основе, если вы уже активно работаете с деревом метрик, каждый 0,5% для вас означают $B и есть практика постоянных продакт ревью.

3. 🧩 Когортный и сегментный анализ

Сравни поведение разных типов пользователей в рамках одной ветки.

📊 Типы разбиений:

Когорта
Платформа / вер��ия
Регион / возраст
Источник трафика
Free vs Paid
Первый опыт / длина жизненного цикла

📌 Пример: у Android-новичков Retention D7 в 1,5 раза ниже — сигнал, что нужно разбираться.

Такой анализ отлично проводить вместе с маркетингом, для них тут тоже может быть много инсайтов относительно профиля пользователя и таргета кампаний.

Круто, что дашборды для такого анализа очень легко настраиваются и поддерживаются. Это делает такой анализ одним из самых легко внедряемых.

💡 Лайфхак: Используй event-based когорты — например, “Retention от момента прохождения 1 урока”, если поведение отсрочено.

4. 🧪 Метрики с высокой корреляцией, но низким охватом

Это поведенческие «золотоносные жилы» — действия, которые:

совершаются небольшой группой пользователей,
но сильно коррелируют с OKR во главе дерева — Retention, LTV, Conversion.

Обычные продуктовые действия покрываются данными из Amplitude Compass / Personas или Mixpanel Signal / Explore. Но иногда стоит копнуть глубже и посмотреть например детали контента/услуги/товара, с которым взаимодействовали клиенты. У меня был опыт, когда именно в последовательности разных услуг был секрет успешного онбординга и роста LTV.

🤔 Это не обязательно причина, но повод копать глубже.

🧠 Важно помнить:

Корреляция ≠ причинность
Успешные паттерны ≠ масштабируемые сценарии
Узкие сегменты могут вводить в заблуждение (edge-группы)

📌 Пример фейла: У меня была неприятная ошибка, когда строили целую группу гипотез вокруг edge-группы, которые ходили в кинотеатры 6 раз в год против 2 раз у обычного пользователя. Иногда это не особый сценарий, а просто уже мотивированный пользователь или очень узкий сегмент, опыт которых не масштабируется на достаточную группу.

✅ A/B тест — лучший способ проверить гипотезу, основанную на корреляции.

5. 🛠 Технические и поведенческие «дырки»

Точки фрустрации, где пользователь теряется, бросает, прерывает.

🔎 Что искать:

Высокий crash rate в ключевых сессиях
Отказы в онбординге
Недоиспользование фич
Прерывания действия → нет возврата

📌 Инструменты:

Funnel-воронки по шагам
Crashlytics / Sentry
Session replay: Smartlook, UXCam
Сегментация по платформам и версиям

🧹 Регулярный аудит UX даёт реальный прирост Retention. Стабильность → доверие.

🧩 Приоритизация гипотез

После анализа у вас появляется набор идей. Дальше — расставляем приоритеты.

Используй:

RICE / ICE / PIES — любой удобный фреймворк
Дерево метрик как референс: чем выше в ветке влияет метрика → тем выше Impact

🧠 Грабли (да, даже у опытных)

Ниже будет написано то, что многие из вас вроде как и так знают. И я это знала, причем давно, и снисходительно улыбалась обсуждая с друзьями. Но потом на эти грабли наступала. Так, что всегда помни:

Фиксируй не только продуктовые изменения, но и маркетинговые кампании. Это позволяет лучше интерпретировать изменения в продукте и не спутать рост после акции с эффектом от изменения UX. Определить кто все же молодец поможет анализ на большем периоде времени и когортный/сегментный анализ
Нормализуй метрики. Считай изменения в%, не абсолютных значениях. Но проверяй всегда в абсолютных. Это помогает видеть реальный потенциал (%), но и не паниковать из‑за «упал на 10%, с 30 → 27%, и это 20 человек»
Отсеивай шум — обязательно проверяй изменения на статзначимость. Это продолжение предыдущего пункта. Особенно актуально, если у тебя пока небольшая аудитория или ты проводишь A/B тест
Всегда сравнивай сопоставимые периоды: январь с январем, субботу с субботой. Мелочь, но как же сильно это может исказить статистику.
Оцени вклад ветки в верхнюю метрику — мультипликативно или через факторный анализ. Усилия и деньги должны идти на то, что будет давать более значимый результат.

Если вы только думаете внедрять дерево метрик, начните с первого пункта — Сравнение по периодам. Это просто настроить и вести, идеально для регулярного мониторинга. Не пробуйте внедрить все и сразу. Лучше постепенно добавлять новые способы анализа и смотреть, что лучше приживается в вашем продукте.

Поиск слабых веток дерева метрик