или авторизуйтесь, если у вас он уже есть
AI-инструменты сокращают путь от данных к гипотезе и эксперименту. Но увеличение количества экспериментов само по себе не развивает продукт: локальная метрика может вырасти, а пользовательский путь и итоговый бизнес-результат — почти не измениться.
На примере перестройки опыта авторов VK Видео покажу, как мы использовали CJM, чтобы связать отдельные гипотезы, продуктовый roadmap и результат всего пользовательского пути. Разберём, как находить точки роста в меняющейся среде, не запускать эксперименты «в стол» и понимать, когда локальная оптимизация должна перерасти в трансформацию сценария.
Отдельно поговорим о том, как принимать решения, когда классический A/B-тест невозможен или не даёт полной картины, и как отличать статистически значимый эффект от продуктово значимого, чтобы не оптимизировать иллюзии.