Confirmation bias в данных: команда 6 месяцев «валидирует»

Здесь разбираю, как находить Product‑Market Fit и строить Go‑To‑Market для AI‑продуктов. Пишу практичные конспекты фреймворков, метрики и бенчмарки, делюсь инструментами и рабочими чеклистами без воды. Если вы делаете AI‑сервис и хотите расти осознанно — добро пожаловать.

confirmation biasонбордингretention

Конверсия нового онбординга — 34% против 29%. Все рады. PM объявляет: «Гипотеза подтверждена, катим на всех».

Через три недели retention-когорта: пользователи из нового онбординга уходят к третьей неделе на 22% быстрее. Метрику retention не смотрели. Не потому что забыли. Потому что не хотели видеть плохой результат до решения.

Данные и эксперименты не защищают от ошибок - они делают ошибки убедительнее

В разборе:

  • Метрика под гипотезу: почему критерий успеха выбирается после формулировки — и что это значит
  • Выборка победителей: NPS 62 у 8% аудитории, которые дошли до конца
  • Слабый сигнал как «позитивный тренд»: p=0.18 и три недели потерянного времени
  • Постфактум-нарратив: объяснить можно любой результат — это не аналитика, это сторителлинг
  • 7 операционных шагов: от pre-mortem до red team и независимого синтеза

👉 Читать подробнее на портале

Слайд: «CONFIRMATION BIAS», диаграммы конверсии и retention, блок с надписью «6 месяцев» — визуализация ошибки в валидации гипотез.
Визуализация: конверсия выросла, но retention упал — иллюстрация confirmation bias в продуктовых экспериментах.

Читайте так же