Иногда эксперимент “выигрывает” слишком красиво.
Конверсия растёт. Engagement растёт. CTR растёт. Команда довольна.
Но через какое-то время всплывает цена этой победы: больше возвратов, выше churn, больше fatigue, хуже качество пользователей или ниже LTV.
Проблема в том, что локальная метрика видит только ту часть системы, которую мы оптимизировали. Она не показывает, куда ушла стоимость этого улучшения.
Поэтому я собрал для себя простой принцип: если метрика выросла, нужно отдельно проверить, не был ли этот рост оплачен ухудшением где-то ещё.
Из этого получился Optimization Integrity Framework: Primary Metric → Causal Trade-Off → Counter-Metric → System Outcome.
В новой статье на HackerNoon разобрал, как использовать этот подход в продуктовых экспериментах и почему Counter-Metric - это не просто “ещё один KPI”, а способ проверить, не обманывает ли нас собственный успех.
Статья уже доступна по ссылке: https://hackernoon.com/the-optimization-integrity-framework-for-product-experiments
