Пока я пытаюсь впихнуть 24 метафоры в один пост, держите мем 🙂

ХУК: МНЕ НАДОЕЛИ ИЗБАЛОВАННЫЕ ДЕТИ И НЕВНИМАТЕЛЬНЫЕ РОДИТЕЛИ

Вам очень надо, чтоб ребёнок вас любил всегда. А ребёнок любит сладкое. Если сегодня вы дадите ему конфету, он обрадуется. Завтра дадите половинку — устроит истерику и насрет в углу. Если дадите две, он успокоится, но только до следующего раза. И так будет продолжаться, пока вы не психанете и не скажете: «Хватит конфет, мы ведем тебя к инсулинорезистентности и инсульту в 30 лет, давай есть брокколи». Но поздно: ребёнок любит вас только потому, что вы даете ему конфеты, так что он пойдет к бабушке, которая накормит его сладким, и забудет про вас.

К чему это я?
Инвесторы со стартапами — это те же дети и сладости. Чтобы привлечь деньги, приходится показывать гиперрост. Метрики — те самые конфеты. А вот брокколи — это работа, приносящая в моменте меньше наслаждения, но позволяющая в дальнейшем иметь здоровый и масштабируемый бизнес:
🔧 рефакторинг кода,
🔄 улучшение процессов,
📈 создание прочного фундамента.

Но брокколи никто не хочет, особенно когда вокруг все предлагают только десерты всех форм и размеров.

Поэтому стартапы фигачат на гиперрост, чтобы выглядеть красиво для инвесторов. А тем временем:
🚽 Технический долг растёт, код становится франкенштейном из костылей.
🚽 Команды тонут в бесконечных алертах.
🚽 В компании куча людей, сжирающих ресурсы, но не нужных бизнесу на данном этапе.

Прогресс превращается в театр, где вместо реальных улучшений — красивые графики.

Фундамент ломается. Давление растёт. Всё летит в тартарары.

Такой ты умный. А как надо?
Фаундерам и инвесторам надо перестать жить одним днём:
🔴Фаундерам — ставить долгосрочные цели выше быстрых побед.
🔴Инвесторам — понимать, что x100 за пять лет лучше, чем x10 за год с последующим медленным нервным затуханием.

Масштабирование — это не взорвать все, чтоб красиво горело. Это устойчивый рост, где клетчатка важна, но конфеты никто не отменяет.

А где обещанные 24 метафоры?
Я устал.
Это я про следующий пост говорил 🤷‍♀️

Мне больно смотреть на A/B-тесты

🔴Работал я с одной компанией, которая тестировала новую фичу и словила багу, из-за которой фича не работала у половины пользователей. И продакты решили, что это очень удобное разделение юзеров для A/B-теста: контрольная группа с багой, тестовая — без.

Почему это плохая идея? Баги никогда не случайны. Они могут зависеть от платформы, региона или ещё десятка факторов. С таким же успехом можно делать тест нового десерта на группах, в одной из которых — дети, а в другой — аллергики.

🔴Другой пример.

Допустим, мобильная игра запустила новый виртуальный item и сразу увидела взлет продаж в тестовой группе. В отчёте радостно написали: «Item классный! Продажи выросли, выручка выросла, все растет, счастье-то какое!»

Только она не выросла, а скакнула, а потом откатилась обратно и осталась на плато. Это один из вариантов «эффекта новизны» — временного всплеска интереса, который потом угасает. Но умные продакты, берегущие свою карьеру, остановили А/Б-тест до того, как он стал этот эффект отражать.

🔴Еще мое любимое, это А/Б-тест, где результат показал стопроцентный рост. Круто! Но есть нюанс: в одной группе сконвертировался один человек, а в другой — два.

🔴Или вот такая история.

E-commerce платформа тестирует новый пользовательский флоу. Результаты теста: большинство метрик упали, но! Среднее время на сайте и количество действий на пользователя выросли.

Продакты посмотрели на графики и решили: успех! Пользователи стали больше времени проводить на платформе, значит, им очень нравится. Графики показали инвесторам, флоу запустили.

А теперь правда: флоу оказался настолько сложным, что люди не могли понять, куда нажимать. Они просто метались по сайту, как кот по комнате с пылесосом.

Почему это случилось? Потому что изначально у теста не было плана. Никто не подумал, на какие метрики вообще надо смотреть, чтоб оценить успех или неудачу запуска.

И это только самые безобидные косяки.

🧠 Что идёт не так?

Все эти примеры — результат одних и тех же ошибок:
1. Нет чёткого плана.
2. Нет рандомизации.
3. Игнорирование эффекта новизны.
4. Полное отсутствие статистики.

🧠 Как это исправить?

1. Начинать с цели
Что именно вы хотите узнать? Какие метрики покажут успех? Что будет считаться победой?
2. Группы должны быть случайными
Рандомизация — это не пожелание, а правило. Если группы формируются по принципу бага или удобства, это не тест, а картина, нарисованная пальцем в воздухе.
3. Учитывать эффект новизны
Смотреть на первые дни фичи — это как оценивать свой марафон после первой сотни метров. Настоящая картина видна не сразу.
4. Не подыгрывать себе
Как бы ни хотелось, чтобы фича залетела, не надо подгонять результаты или выбирать для отчета те метрики, по которым есть рост.

Итог:
A/B-тесты должны быть адвокатом дьявола и бесить, потому что показывают контринтуитивные вещи, а не быть инструментом продвижения собственной карьеры, поглаживания своего эго и прочего самоуспокоения — для этого есть социальные сети.

Как принять реформу, которая ударит по всем слоям населения. Мастер-класс от лейбористов.

Давайте кратко разберём, что они сделали:
♦️Повысили почти все налоги.
♦️Увеличили national insurance (отчисления в бюджет за каждого сотрудника) для работодателей.

Теперь смотрим, как это повлияет на всех:

Богатые:
Они, конечно, переживут, но не без последствий.
♦️Повышение налогов на недвижимость делает владение дорогими активами менее выгодным. Вместо того чтобы инвестировать в развитие, они начнут выводить капитал из страны или замораживать проекты.
♦️Изменение налога на наследство сделает их детей уже не богатыми 🙃

Средний класс:
Как всегда, основные удары достаются ему.
♦️Сокращение рабочих мест и рост стоимости жизни.
♦️Лендлорды вынуждены повышать цены, чтобы покрыть подорожавшие ипотеки. Но арендаторы платить столько не могут, так что квартиры выставляются на продажу.
♦️Те, кто хотел купить жильё, теперь понимают, что ипотека — это роскошь.
♦️Квалифицированным специалистам будет сложнее найти работу — нанять британского программиста становится сильно менее выгодно по сравнению с иностранцем-удаленщиком.

Бедные:
Повышение налогов напрямую их почти не коснулось, но это не значит, что они выиграли.
♦️Массовые увольнения из-за увеличения national insurance.
♦️Работодатели сокращают найм и урезают зарплаты, потому что сами еле выживают под гнётом новых правил.
♦️Само собой, растущая инфляция больше всего бьет по самым уязвимым слоям населения.

Конечно, виноват не кабинет, который толкает страну в эту спираль. Это всё просто сложные времена… Надо чуть-чуть перетерпеть — и заживем, да? Да ведь? Что молчите?

Клиент: «Мы хотим сделать вот это!»
Я: «Зачем?»

Часто приходите к врачу с просьбой прописать вам Оземпик от головной боли? Просто потому, что все сейчас говорят про Оземпик?

Точно так же выглядят клиенты, которые приходят с готовым решением, не понимая, подходит ли оно к их проблеме.

Вот честно: самое лучшее, что может сказать клиент — это не «Сделайте нам вот это», а «Как вы можете нам помочь?».

Почему? Потому что когда клиенты приходят с готовым решением, это часто означает, что они пытаются решить либо не ту проблему, либо не тем способом.

И это абсолютно нормально. Клиенты исходят из своих представлений и делают всё, что могут с тем, что знают. Но именно тут чаще всего тратятся время, деньги и ресурсы впустую.

Грубо говоря, запросы можно разделить на три группы:

1. «Нам нужно сделать Х»
Окей, сделаем. Но первым делом спросим: зачем?
В девяти случаях из десяти мы находим более простое, умное и дешевое решение для первопричины проблемы.

2. «У нас есть проблема Х, помогите её решить»
Гораздо лучше.
Тут уже можно закатать рукава, расковырять ситуацию, найти оптимальное решение и вместе с клиентом внедрить его.

3. «Вот наш бизнес. Как его сделать лучше?»
Это идеальный запрос, потому что:
♦️Клиент думает, что в какой-то сфере все нормально, а это на самом деле огромная бомба замедленного действия.
♦️Изнутри компании бывает сложно увидеть, где вы теряете деньги и ресурсы.
♦️Иногда прямо под носом лежат сочные low-hanging fruits, которые никто не замечает.
В таких контекстах мы можем принести максимум пользы.

Реальный кейс:
Лондонская компания спросила: «Как машинное обучение может улучшить наши процессы?»
Мы поковырялись. Машинное обучение им оказалось не нужно.
У них была неприлично дорогая и запутанная система, которая тупо передавала данные из одного Notion в другой через Zapier, теряя половину по пути.
За пару дней мы перенесли всю их работу в ClickUp. Выстроили структуру, настроили автоматизации, показали, как всем этим пользоваться.
Никаких алгоритмов, ничего дорогого и сложного.

Вывод:
Лучшие проекты получаются:
♦️когда клиентам интересно, что мы такого можем намутить
♦️когда они готовы получать неудобные вопросы
♦️когда они готовы к неожиданным решениям

🎙 Мы в телевизоре на подкасте 🎙

Ксению, управляющего партнёра ASAO DS, пригласили гостем второго выпуска подкаста LEFT JOIN.

Получилось почти полтора часа классного контента: от эмиграции до мемов, от Кипра до консалтинга.

💡 Обсудили:
✅ Нужен ли Кипр вашему бизнесу?
✅ Почему фаундеры с опытом второго/третьего бизнеса — топовые клиенты?
✅ Консалтинг — это развод? (иногда да, но не наш случай).
✅ Как мемы помогают строить бренд?

Подкаст можно слушать где угодно: в спортзале, за готовкой, в очереди за кофе. В целом, можете и не слушать. Главное включите, чтоб просмотр засчитался.

🔗 Ссылка тут: LEFT JOIN

Ставьте лайки, пишите, какой момент зашёл, а если весь подкаст не зашёл — тоже пишите. Нам всё интересно.

Давайте проведём небольшой кастдев!
Я, конечно, в основном пишу то, что прикольно мне, но хочется, чтобы и вам было полезно.
Поэтому предлагаю немного познакомиться: кто вы, чем занимаетесь, что читаете, а главное — зачем подписались на канал?
➡️➡️➡️

Что бы я делал, если бы был джуном

Сейчас быть выпускником универа или курсов по дата саенсу и искать свою первую работу намного более сложно и херово, чем раньше.
Рынок изменился. Я чувствую это в воде, чувствую это в земле, ощущаю в воздухе… Многое из того, что было — ушло. И не осталось тех, кто помнит об этом.

Что происходит с рынком?
Компании перестали искать толпы джунов.
Бизнес-климат сейчас такой, что больше людей ≠ больше результата. Корреляция между количеством сотрудников и успехом слабеет с каждым годом.

Что это значит?
♦️Один хороший миддл/сеньор будет работать лучше и быстрее, чем толпа джунов, а значит, и обойдется дешевле. Тимлид потратит намного больше ресурсов на то, чтоб научить джуна, перепроверить за ним, а потом еще и все переделать.
♦️Тратить время на джуна, пусть и недорогого, погружать его в контекст бизнеса, только чтоб через пару лет он ушел миддлом в другую компанию, которая будет платить ему больше? Ну такое.

А как же воспитать под себя?
Сейчас это экономически нецелесообразно.
Компании полезнее найти не человека, который хорошо умеет делать одну вещь, а специалиста, который повидал некоторое дерьмо.
Это необязательно большой опыт в определенной индустрии, на определенной должности или с определенными инструментами. Это человек, который поделал всякое:
✅Поработал в разных контекстах
✅Умеет взаимодействовать с разными стейкхолдерами
✅Научился не только понимать и ставить задачи, но и определять их место и необходимость в общей картине бизнеса
✅И сам стрелял, и в него стреляли, и упал в лужу, и рыбку съел, ну вы поняли.

Что актуально сегодня?
На курсах и в универах учат моделям в порядке эволюции: линейные регрессии, decision trees и так далее. Это правильно, но… Эти модели — как прописи: они нужны, чтобы научиться, но никто в здравом уме не начинает data science проект с линейной регрессии.

Если бы я учился заново, я бы подходил с продуктовой стороны.
♦️Математика необходима, но только как инструмент.
♦️Надо не просто знать алгоритмы, а понимать, зачем они нужны.

AI уже может делать за вас базовые технические задачи: строить модули для моделей, кое-как автоматизировать процессы, генерировать прогнозы. Но он не знает, нужно ли это бизнесу. Алгоритм не знает целей вашей компании и чего хотят ваши пользователи. А хороший специалист понимает продуктовый контекст, видит цели компании и может найти идеальное решение там, где AI даст формально правильный ответ, но не учтет крайне важные детали.

Совет джунам:
Смотрите шире. Да, техническая база важна, но вам вряд ли придётся углубляться в математику за loss-functions или пользоваться SVD.
Учитесь думать как продакт. Видеть бизнес. Понимать, зачем нужна задача и как она повлияет на общую картину.
Не будьте просто Data Scientist, будьте Data Product Architect.

Отправляйте знакомому джуну, пусть он немного смотивируется 🙃

Как не обмануть самого себя

Допустим, мобильная игра запустила новый виртуальный item. Продажи в тестовой группе взлетели! Продакты радостно пишут в отчёте: «Item классный! Покупают лучше, чем всё остальное!»

А потом оказывается: выручка-то не выросла.

Почему?

Потому что пользователи просто переключились на новый item, а старые перестали покупать. Средняя выручка осталась на месте. Но кто-то умудрился на полном серьёзе назвать это ростом и даже продал это начальству.

Или другой сценарий: фича запущена, тесты показали результат, всё вроде бы ок. Все довольные пошли заниматься другими делами. Продакты ушли работать над чем-то новым, дата-саентисты написали модель и забыли — а фича собирает баги и медленно умирает.

Оставлять фичу без присмотра нельзя. Это распространённая ошибка: в погоне за новыми идеями стартапы забывают про то, что уже сделали.

Что с этим делать?
➡️ Смотреть на общую картину, а не только на цифры новой фичи.
➡️ Назначать ответственных за поддержку и развитие каждой фичи.

Без оунера фича не просто деградирует — она становится ещё одной проблемой, которую потом все будут героически решать.

Коллеги, я раздуплился!

Получайте итоги года: немного по делу, немного по фану.

🌟 Бизнес и работа
1. Оказалось, почти каждый клиент уверен, что Data Science в его индустрии или в его конкретном продукте уникальна. Хорошо, что это не так. Дата саентисты — это сантехники с одним и тем же чемоданчиком инструментов, хоть все унитазы и смесители разные.
2. Консалтинг оказался отличным выбором для бизнеса: берёшь сложную проблему и решаешь её. Мне весело, потому что у меня шило в попе и мне нужны новые задачки и контексты. Клиентам весело, потому что проблема решена. И деньги на еду дают — о чем еще мечтать?
3. Сделали свою модульную библиотеку и сэкономили кучу времени. Пожалуй, самый полезный инструмент года, теперь у нас есть свой паноптикум.

🌟 Продукты и эксперименты
1. Real time recommender systems и других похожих решений мы в этом году сделали столько, что теперь можем качественно клепать их в новогоднюю ночь на рейве в Берлине.
2. Запустил этот Telegram-канал — шуток про пенисы больше, чем лидов. Но зато здесь все мои любимые подписчики, которые взаимодействуют с контентом и совершают целевые действия, за что вам большое спасибо.
3. Миллиона лидов из этого канала в целом не случилось. Если 2025 не изменит картину, будем выкладывать фото наших стоп (это угроза).

🌟 Личная эффективность
1. Ледяные ванны по утрам добавляют столько фокуса и энергии, что я не понимаю, почему это социальная одобряемая вещь, а не что-то с репутацией микродозинга.
2. Reclaim — реально очень полезный инструмент, с которым ну очень тяжело накосячить. Это не реклама (никто в здравом уме не купит рекламу в русскоязычном Телеграм-канале на 250 человек).
3. Качественный отдых, конечно, ничто не заменит. Но если возможности делать большие перерывы и отключаться нет, то переключение между разными задачами — это реально спасение.

🌟 Команда
1. Все отлично, до тех пор пока ты не пытаешься сам нанимать людей на те вещи, в которых ты ничего не понимаешь. Мы вот сами пошли к консультанту прежде чем нанять человека в маркетинг, и посмотрите, какие потрясающие тексты выходят в нашем канале.
2. В управлении ASAO DS, в основном, два человека: я и Ксюша (если ещё не смотрели подкаст с ней, поскрольте вверх и посмотрите). Заранее договориться обо всём, включая план на случай жёсткого конфликта, — это то, что спасает нас от проблем. Как в начале отношений полезно проверить, совпадаете ли вы по каким-то важнейшим вещам и ценностям, так и в совместной работе важен долгий разговор на берегу. В том числе о том, что вы сделаете, если совсем разосретесь (мы еще не там, но план на этот счет у нас есть).
3. Вывел важное правило найма в команду: уметь шутить тупые шутки. Это не просто culture fit, а я бы даже сказал вайб-чек.

🌟 Клиенты
1. Когда приходишь в компанию консультантом, зачастую видишь, как люди дерутся за власть вместо того, чтоб работать. Рабочий процесс похож на бюджетную «Игру престолов». Консультант должен понять, кто с кем в альянсе, а кто против кого, не дать себя затянуть в этот хаос, еще и проблему бизнеса решить.
2. Клиенты чаще всего приходят, когда проблемы уже набрали критическую массу, когда уже из-за размера живота не могут надеть носки. Задача на 2025 — придумать, как привлекать клиентов, которые близки к такой судьбе, но они пока этого не знают.
3. Очень часто в 2024 бывало такое, что клиенты думали, что им надо одно, но после пары разговоров мы вместе приходим к совершенно другому решению. Кто-то приходит за ML, а там нечего и не на чем обучать, а вот процессы пора бы перестроить — это мы и делали.

🌟 Хобби и интересы
1. Аудиокниги спасли мой читательский год. Недавно вот переслушал «Историю западной философии» Бертрана Рассела, пока пытался на ветру раскрыть пакетик для собачьих какашек.
2. Уже говорил, но скажу еще раз. Я вернулся к ледяным ваннам. Лежу по пять минут и чувствую себя одновременно очень хорошо и полным дебилом.
3. Начал заниматься йогой. Теперь (благодаря @ultravioleet) я могу закинуть ногу за голову. Пока не придумал, как применить это умение в бизнесе.

🌟 Поездки и отдых
1. Отпуск — это как огурец. Лучше короткий и эффективный, чем длинный и бесполезный.
2. Два месяца в Таиланде показали, что ЮВА — совсем не моё. Бангкок — город-хаммам, очень жарко и скучно. Зато было так скучно, что жена за это время придумала офигенный проект (https://svaha.ltd). Записывайтесь, если еще не. И друзьям расскажите.
3. Летал в Цюрих на «Что? Где? Когда?». Город все еще выглядит как элитная промзона.

🌟 Собака
1. Ада научилась вскрывать коробки с вкуснотами, обмотанные скотчем, и выгрызать вареное яйцо с силиконового коврика.
2. У нее развились токсичные отношения с роботом-пылесосом: то на него рычит, то игрушки ему приносит.
3. Еще она храпит как старый дед. Но это почему-то ужасно мило.

С наступающим! Расскажите про свои итоги в комментариях! Если лень, то не рассказывайте.

Судя по нашему кастдеву, аудитория тут следующая:

💛 где-то половина подписчиков это моя мама
💛 остальные делятся поровну на фаундеров и дата саентистов

В связи с чем вопрос: какой самый полезный/интересный/бесполезный/непонятный профессиональный совет вам давали?

Пишите в комментарии, самые прикольные (или все, если их будет типа два) разберу в следующих постах (или как обычно поговорю сам с собой).