4️⃣ 42%.
Именно столько экспериментов в Spotify откатывают назад. Не из-за багов. Не из-за плохих инженеров. А потому что guardrail-метрики вовремя обнаруживают регрессии.
На первый взгляд это звучит как провал. На самом деле - это признак зрелой культуры экспериментирования.
Мы привыкли считать, что задача A/B-теста - найти победителя. Но у сильных продуктовых команд другая цель: не допустить ухудшения продукта.
И здесь возникает парадокс.
С развитием AI стоимость разработки стремительно падает. То, что раньше занимало недели, сегодня собирается за несколько часов. Кажется, что скорость - главное преимущество.
Но чем дешевле становится создание фич, тем дороже становится ошибка.
Если раньше команда могла реализовать 10 идей за квартал, а теперь - 40, качество идей не изменилось автоматически. Если половина гипотез исторически не приносила пользы, то теперь вы производите не только больше удачных решений, но и в четыре раза больше потенциальных регрессий.
Поэтому в эпоху AI главным конкурентным преимуществом становится уже не скорость разработки, а качество принятия решений.
Именно для этого существуют guardrail-метрики.
Они отвечают на вопрос не выросла ли наша целевая метрика?, а что еще мы случайно сломали?
Можно увеличить engagement, одновременно снизив удержание. Улучшить конверсию для большинства пользователей, ухудшив опыт самого ценного сегмента. Получить красивый краткосрочный эффект, который полностью исчезнет через несколько недель.
Без guardrails такие изменения выглядят как победа. С guardrails - как своевременно предотвращенная ошибка.
Возможно, в мире, где создавать стало дешево, способность отказаться от собственной идеи становится ценнее способности быстро ее реализовать.
Хорошая система экспериментов измеряется не количеством запусков, а количеством плохих решений, которые она не позволила вывести в продакшен.
Читать полную статья от Spotify 🎵
_______________
CRO & Personalization 👾
Именно столько экспериментов в Spotify откатывают назад. Не из-за багов. Не из-за плохих инженеров. А потому что guardrail-метрики вовремя обнаруживают регрессии.
На первый взгляд это звучит как провал. На самом деле - это признак зрелой культуры экспериментирования.
Мы привыкли считать, что задача A/B-теста - найти победителя. Но у сильных продуктовых команд другая цель: не допустить ухудшения продукта.
И здесь возникает парадокс.
С развитием AI стоимость разработки стремительно падает. То, что раньше занимало недели, сегодня собирается за несколько часов. Кажется, что скорость - главное преимущество.
Но чем дешевле становится создание фич, тем дороже становится ошибка.
Если раньше команда могла реализовать 10 идей за квартал, а теперь - 40, качество идей не изменилось автоматически. Если половина гипотез исторически не приносила пользы, то теперь вы производите не только больше удачных решений, но и в четыре раза больше потенциальных регрессий.
Поэтому в эпоху AI главным конкурентным преимуществом становится уже не скорость разработки, а качество принятия решений.
Именно для этого существуют guardrail-метрики.
Они отвечают на вопрос не выросла ли наша целевая метрика?, а что еще мы случайно сломали?
Можно увеличить engagement, одновременно снизив удержание. Улучшить конверсию для большинства пользователей, ухудшив опыт самого ценного сегмента. Получить красивый краткосрочный эффект, который полностью исчезнет через несколько недель.
Без guardrails такие изменения выглядят как победа. С guardrails - как своевременно предотвращенная ошибка.
Возможно, в мире, где создавать стало дешево, способность отказаться от собственной идеи становится ценнее способности быстро ее реализовать.
Хорошая система экспериментов измеряется не количеством запусков, а количеством плохих решений, которые она не позволила вывести в продакшен.
Читать полную статья от Spotify 🎵
_______________
CRO & Personalization 👾