Сама идея статьи родилась из комментария, который звучал примерно так «А расскажи, как РЕАЛЬНО проходят A/B?». Комментарий навёл меня на две мысли. Во-первых, мне встречался примерно миллион статей о теории проведения, вот эти вот все «Определить размер выборки исходя из MDE, не подглядывать, принять решение не раньше, чем время, отведенное под эксперимент…». Но почти не попадались рассказы о реальных проблемах и нюансах, всплывающих на каждом из этапов. Во-вторых, вопрос «А давай задизайним A/B-тест» почти всегда всплывает на собеседованиях  на роль продуктового аналитика (пользуясь случаем напомню, что у меня есть курс, посвященный прохождению собесов). И по тому, насколько много таких вот нюансов-факапов рассказывает кандидат, можно легко понять, насколько глубоко он погружался в тему A/B-тестирования. Надеюсь, пост вам поможет подготовиться, если собираетесь на собеседование в ближайшее время! Сегодня поговорим про подготовку и проведение, про анализ и принятие решение будет в следующей части. Погнали!

Гипотеза и дизайн  

Перед проведением теста неплохо бы зафиксировать, что мы вообще хотим проверить и какого результата ожидаем — какая проблема решается, какая метрика должна вырасти, чтобы показать, что мы реально чего-то достигли. В типовом сценарии 1.идея теста имеет смысл 2.метрика определена и понятна. И аналитик идёт делать расчёт длительности теста — об этом как раз хорошо написано в упомянутом выше миллионе статей. Отмечу только про размер эффекта — чтобы рассчитать длительность теста, нужно знать:

а) Исходное значение метрики (тут проблем нет, берем из исторических данных) б) Теоретический эффект — насколько наш будущий тест её двинет. Вот тут проблемы есть, так как заранее мы наверняка знать не можем, как сильно наше изменение улучшит метрику. И как быть, если хрустального шара для предсказывания будущего нет? Мы обычно поступали следующим образом — просчитывали несколько вариантов, на выходе получали таблицу вида MDE (эффект, который будет значимым на такой длительности теста) + длительность. Например:
+2% 4 недели

+4% 3 недели

+5% 2 недели

Помним, что чем меньше изменения, тем больше трафика (времени) нужно для их детектирования. Исходя из полученных цифр и других ограничений (например, тестов в очереди на этот же сценарий в продукте) принимали решение о том, сколько можем позволить себе крутить тест.

Но самое интересное на этом этапе происходит в обратных случаях. А когда можно вообще обойтись без A/B-теста? Отказаться от теста в следующих сценариях:

— Новая функциональность не меняет пользовательский опыт, а просто исправляет текущий и больше похожа на фикс бага. Иногда PM-ов заносит, и по инерции они предлагают гнать через A/B то, что нужно просто зарелизить на всех как можно скорее.

— Просто очень плохая идея. Если есть шанс не тестировать откровенные глупости, то стоит им воспользоваться. Слышал, что в одной компании через A/B провели идею «А давайте при загрузке приложения будет непропускаемый экран с рекламой на 15 секунд». Тест уронил все метрики, и не сказать чтобы это было совсем неожиданно и нельзя было предсказать это заранее.

— Мало трафика. Увы, случается чаще, чем хотелось бы. Даже в крупных продуктах в некоторые специфичные сценарии заходит так мало пользователей, что ждать значимой разницы между группами придётся месяцами. Сразу в прод! Ну или как вариант, провести A/B для очистки совести, просто проверить, что мы ничего (капитально) не сломали.

— Очень надо. Иногда некоторые, даже спорные штуки, нужно сразу выкатить на всех юзеров. Даже если они могут двинуть метрики не в ту сторону (и двигают!). Как общий пример — механизм промокодов, под которые запустилась рекламная кампания — было бы странно рекламу показывать всем, но давать скидку/промик только половине юзеров. Другой пример, уже из моей практики — новый движок поиска, на который был завязан старт у нашего партнёра. Даже понимая проблемы, запустились, так как партнёрская интеграция просто не была рассчитана на старый поисковый движок. Приняли волевое решение «запускаем как есть на всех, допиливаем в процессе».

Подготовка и проведение теста

После решения «делам а/б» начинается относительно спокойная для аналитика часть — разработка идёт проектировать и кодить тестовый вариант, активного участия аналитика не требуется. Из потенциальных граблей тут только логирование в тестовой группе — аналитику нужно убедится, что все аналитические события, необходимые для расчёта A/B, либо есть, либо будут запрограммированы. Очень обидно, знаете ли, крутить тест только чтобы узнать, что посчитать результаты толком нельзя. И вот, тест закожен, проверен QA на тестовой и продовой средах и готов к запуску. В нашей компании рубильник, с благославления продакт менеджера, дёргает аналитик. Хорошим тоном является (аналитику) ещё раз проверить работу контрольной и тестовой групп на себе, благо современные тулы для A/B-тестирования это позволяют. После, в первые часы теста ещё раз убедится, что группы раздаются и фиксируются пользователям. Как назло, тесты, в которых забивали на этот простой шаг, потом и оказывались с неправильным распределением трафика или какой-нибудь гадостью, типа «группы раздаются, юзеры корректно видят тест/контроль, но это информация не сохраняется в аналитических данных». Тут только всё останавливать, чинить, и перезапускать тест — потеря времени! Но обычно этап подготовки и старта теста проходит гладко. А вот дальше уже становится веселее…

Почти все, кто хоть как-то изучал тему A/B-тестирования, помнят — подглядывать в идущий тест очень плохо, это страшное преступление против статистики. Конечно же аналитики именно этим и занимаются, с первых дней теста. А что, так можно было? Да, причём по очень уважительной причине — если вдруг в тестовую группу закралась какая-то непредвиденная ошибка, которая роняет все метрики и ухудшает жизнь пользователям, то узнать о ней лучше заранее, а не через 2-3 недели после старта теста. Поэтому у аналитиков обычно есть дашборды или прям отдельные тулы для мониторинга a/b-тестов.

Окей, можно значит остановить тест, если он явным образом не работает и почти гарантировано ломает жизнь юзерам (и проблемы реально воспроизвелись). А если я заглянул в эту тулу, и увидел через 3 дня «значимый» прирост метрики, то можно остановится заранее? В классическом случае — нет, это как раз то самое подглядывание, когда случайные гуляния метрики можно принять за успех. И что, ждать отведенные две-три недели? Не обязательно, если аналитики подготовили в дополнение к классическим методам A/B тестирования что-то вроде последовательного тестирования — это как раз методика, которая с элементами магии и байесовской статистики даст ответ на вопрос «Если тестовая группа стабильно отрабатывает лучше контрольной в течение нескольких дней подряд, то можем ли быть достаточно уверены, что она реально лучше (и остановить тест уже сейчас)». Этот подход, если реализован верно, действительно позволит вам остановить тест пораньше, если эффект оказался сильно круче того, который вы ожидали. У нас, увы, почти никогда не срабатывает, приходится ждать положенной длительности.

А как ещё бывает? В одном из свежих A/B нам пришлось остановить тест уже буквально через день-два и полностью перейти на тестовую версию. Почему так? Потому что мы тестировали две версии очень высоконагруженного сервиса, но недооценили тот факт, что крутятся они на одном железе. Как итог — более хрупкая контрольная версия просто начала критично тормозить и заваливаться от нагрузки на  железо. Посмотрев пару раз на часовой даунтайм в контрольной группе решили её не мучать и добить, переведя весь трафик в тестовую ветку. Помониторили пару дней, убедились, что тестовая группа на 100% трафика не выкидывает нам никаких фокусов, да и так и остались на ней — с технической точки зрения сервис в тестовой группе был однозначно лучше, в A/B мы хотели убедится, что ничего случайно не сломали + в идеале заметить положительный эффект.

На этом закончим первую часть. В продолжении пойдём в самую мякоту — анализ результатов и принятие решений!

Проблема и контекст

Я работаю в туристическом сервисе-агрегаторе, одно из направлений нашего сервиса — отели и квартиры. В числе прочих сценариев есть традиционный поиск. Это когда юзер выбирает город, даты, состав гостей и получает каким-то образом отсортированный список (поисковую выдачу). И из A/B-тестов, и из данных мы уже знаем, что пользователи в этом сценарии не слишком-то глубоко выдачу листают, а выбирают что-то с верхних позиций. А уж на самую верхнюю карточку приходится львиная доля всех кликов, да и заказов тоже. Отлично, но как это знание правильно монетизировать? Очевидно, что на самом верху должны находится отели, которые нам, как сервису, приносят наибольшую прибыль! Собственно, что-то такое мои коллеги и пытались сделать до того, как я плотно стал заниматься темой ранжирования. Для понимания — у нас есть несколько партнёров, через которых можем продавать отель юзеру (какие-то отели есть только у одного партнёра, какие-то — сразу у нескольких, в таком случае показываем юзеру предложение от самого выгодного), отличаются они между собой как раз комиссией которую мы получим с продажи. Решением было как раз размещать на самом верху все отели от партнёра с максимальной комиссией, а потом уже все остальные. Стоит добавить, что у нас что внутри приоритетного (от любимого партнёра) сегменте, что внутри всех остальных не было какой-то супер-крутой системы ранжирования — ориентировались мы, в основном, на цену, чем лучше она, по мнению модели ранжирования, совпадала с «оптимальной», тем выше была позиция отеля. Звёздность, отзывы, наполнение отеля учитывались, но очень косвенно. В итоге мы имели выдачу, которая на самом верху показывала какие-то выгодные нам отели, а далее - после 20-50-100 позиции(когда выгодные оферы заканчивались), пыталась показать все остальные. Даже на чистой интуиции можно понять, что оптимально такое работать не будет, так как на самом верху юзеру будут видеть точно не самый классный отель, а тот, с которого мы больше заработаем. Причём заработок этот чистое теоретический, ведь на практике жесткая привязка к цене приводила к тому, что сервис ранжирования считал, что хостелы около МКАД-а и сомнительные отели с двумя звёздами в промзонах — это именно то, что нужно нашей аудитории.

Ограничения и попытки решения

Для решения классической задачи ранжировоания нужно два элемента: во-первых, информация о том, что показали (желательно — в каком порядке), во вторых — как с показанным провзаимодействали — клики, покупки и т.п. Кидаешь это всё в машинное обучение, замешав с другими фичами, типа параметров поиска, на выходе получаешь информацию о том, кто на какой позиции должен быть. Вот только у нас была проблема — информация о показах отсутствовала в принципе (были только наджежды, что через год-другой она таки появится), информация о кликах-заказах была, но было не очень понятно, как её использовать в классическом решении без показов. Первый прорыв у нас произошёл, когда у нас появилась техническая возможность организовать хранение информации об отелях, так называемый feature store. Собтсвенно, такое хранилище нам было бы нужно и для классического подхода (где у нас есть и показы, и клики, и заказы), но на тот момент мы туда могли складывать информацию о тех отелях, с какими юзеры уже повзаимодействали, кликали в выдаче или покупали. Первым нашим экспериментом было просто советское «А давайте просто по числу заказов за год отели отсортируем, какой больше покупали, тот и будет выше». Сделали, посмотрели… И даже такой прямолинейный эксперимент принёс нам чуть ли не двухзначный рост конверсий! Ну что, не думаем, катим в прод? Выкатили, но без ложки дёгтя не обошлось — в заказах мы выросли, в оборотах тоже, но вот выручка наша практически не изменилась, даже (незначимо, но всё же) стала меньше — продажи ушли в менее выгодных нам партнёров, с которых мы могли получать до 60% меньше комиссии с заказа. Это было основной проблемой, а второстепенная звучала так — «А точно ли наша статистика продаж отражает то, что реально хотят юзеры? А как в такой схеме незнакомый (без заказов, но объективно “хороший”) пользователям отель окажется наверху выдачи?”. Вот примерно на этом этапе я и включился в активное развитие нашего ранжирования (о том, как оказался в этой роли, можно почитать вот тут).

Результаты предыдущих экспериментов и данные давали мне следующие вводные:
— Отели наверху выдачи имеют большое преимущество, даже не самые релевантные получают трафик и продажи.
— Продажа через выгодного партнёра ощутимо выгоднее для нас, два заказа через выгодного по деньгам для нас могут быть интереснее, чем три через остальных.
— Наша статистика продаж слабо отражает реальные потребности юзеров, так как долго время мы им показывали (а они покупали) не то, что интересно клиентам, а то, что выгодно нам.
— Появляются новые отели, а “старые” могут стать хуже — задрать цены, убрать номера из продажи, да просто обветшать и устареть.
— Текущая версия ранжирования показывает наверху отель с наибольшим числом продаж за год; топ почти не меняется.
— Информации о показах у нас нет, но есть возможность использовать информацию о заказах + обновлять её для ранжирования с некоторой периодичностью.

Что получилось

Наше ранжирование на тот момент работало примерно на таком SQL запросе:

SELECT hotel_id, count() as rating
FROM orders
WHERE order_date >= today() - 365
AND successful_order
GROUP BY hotel_id; 

Запрос исполнялся раз в сутки и обновлял информацию в feature_store-е. Собственно, нужно было придумать что-то более интересное, так распорядится имеющимися данными, чтобы учесть все указанные выше нюансы + придать нашей выдаче чуть больше. Мне не давали покоя следующие идеи:
— Не все отели от приоритетного партнёра одинаково полезны. Давать преимущество всем отелям от него — тупо, даже несмотря на сладкую повышенную комиссию, мы наглядно увидели проблему такого прохода в результатах A/B-теста. Но точно среди выгодных отелей есть какое-то число и тех, что интересны и релевантны нашей аудитории. Как именно их найти и пропихнуть наверх и держать там максимально долго?
— Высокую позицию заслуживает не тот объект, у которого много продаж, а тот, в который продажи идут ПРЯМО СЕЙЧАС. Целевая картина: Отель продается = остаётся в топе. Продажи упали — вылетает и уступает место следующему перспективному.
— Отели из верха выдачи будут получать продажи не только за то, что они хорошие, но просто за сам факт нахождение в топ-3. Объект наверху -> идут продажи -> остаётся наверху. Что делать с такими “царями горы”?

Вышеперечисленные идеи удалось скомпоновать в новый SQL-ник, который выглядел примерно так:

WITH prep as (
/*этап подготовки заказов*/
                SELECT hotel_id,
                (
                    30 / (recency + 1) /* recency  - разница в днях между "сегодня" и временем заказа */
                    * multiIf(provider_id = ‘fav_partner’, 3,
                              provider_id = ‘not_so_fav_partner', 1.5,
                              1) /* provider_id - айдишник партнёра */
                    * multiIf(pos = 1, 0.1, pos = 2, 0.25, pos IS NULL, 1.25, 1) /*pos - позиция, с которой был совершён заказ */
                    * multiIf(stars >= 4, 1.1, stars <= 2, 0.5, 1) /* личная вкусовщина в виде небольшого продвижения повыше отелей с 4+ звёздами и штраф объектам без звёзд и клоповникам */
                ) AS weight
                            
                FROM orders
                WHERE order_date >= today() - 183 /*сократили окно броней до полугода */
                AND successful_order
)
/* складываем веса и учитываем рейтинг/отзывы */
SELECT hotel_id, SUM(weight) * (pow(ifNull(adjusted_rating, 7.5), 2) / 64) as rating /*adjusted_rating - рейтинг с поправкой на малое число отзывов */
FROM prep
GROUP BY hotel_id

От прямолинейной логики «больше продаж = выше скор у отеля» перешли к более сложному расчёту. Основные нюансы:

multiIf(provider_id = ‘fav_partner’, 4,
                              provider_id = ‘not_so_fav_partner', 1.5,
                              1) 

Эта строка учитывает партнёра, через которого провели продажу. Одна через любимого партнёра считается как три через обычного.

multiIf(pos = 1, 0.1, pos = 2, 0.25, pos IS NULL, 1.25, 1)

Тут мы штрафуем за покупки с 1 и 2 позиции, пытаемся сделать их не такими значимым и компенсировать эффект “царя горы”. А заказам с карты или когда отель нашли напрямую по называнию, наоборот, даём небольшое увеличение веса — считаем хорошим сигналом, когда отель ищут специально.

30 / (recency + 1) 

Моё люимое. Свежие продажи имеют намного более высокий вес, причём уменьшается он нелинейно. Заказ “вчера” имеет намного более сильный сигнал, чем точно такой же заказ неделю назад. Сравните — вчерашний заказ будет умножен на 30/(1+1) ‎ = 15, а недельный - только на 30/(7+1) ‎ = 3,75. После 30 дней разница между днями сокращается почти линейно, а вклада они в общий рейтинг начинают вносить совсем немного. Получившие в прошлом много заказов всё ещё будут иметь преимущество, но оно будет не таким явным и устойчивым, быстрорастущий новичок сможет его перебить

* (pow(ifNull(adjusted_rating, 7.5), 2) / 64)  

Вишенка на торте, учитываем наличие отзывов у объекта и их средний рейтинг. Тут тоже действуем не в лоб и учитываем и число отзывов, и оценку. Во-первых, штраф/буст нелинейный, чем дальше от “среднего”, тем сильнее наказывается и продвигается объект. Объект с со средним рейтингом в 6 получит штраф рейтинга на 36/64 ‎ = 0,563 (что ощутимей линейного 6/8 = 0.75 ). Во-вторых, сглаживаем эту логику для объектов с 1-2 отзывами, чтобы случайная единица или десятка в одном единственном отзыве не давала мощного штрафа или такого же можного буста. Это делается в adjusted_rating, там мы к реальному число отзывов прибавляем еще несколько виртуальных, со средним баллом в 7.5. На отели с большим числом оценок это никак не влияет, а одну реальную 1 превратит в 5.33. А единственная 10 станет 8.3. Кстати, эта идея пришла мне на одной из менторских сессий, поэтому прорекламирую свой пост про то, как я стал ментором и зачем вообще этим занимаюсь.

Результаты и грабли

Полученную модель мы прогнали через а/б тест и получили и небольшой рост конверсий, и значимый рост выручки с заказа. Ну и конечно, выдача стала быстро подстраиваться под изменения спроса. Всё хорошо, ранжирование пройдено, можно переключаться на другие задачи? Как бы не так! За скобками осталось как минимум проблема того, что мы всё ещё ориентируемся на нашу имеющуюся статистику продаж, хоть и исправляем её заметно быстрее. Об этом расскажу в следующих постах.

А этот пост закончу ложкой дёгтя и подсвечу мину, которую мы сами себе заложили, и на которую наступали в следующих А/Б тестах. Вдвойне обидно, что потенциальную проблему видели сразу, но если в первом тесте она нам скорее помогала, ну или хотя бы не мешала, то потому мы с ней намучились. Речь о том, что мы поленились сделать хоть какой-то механизм изоляции агрегатов ( так называются у нас результаты SQL запросов, которые приводил выше). В итоге, во время а/б тестов у нас продажи тестовой и контрольной группы влияли друг на друга. Если в нашем первом тесте этим можно было пренебречь — контроль слабо менялся из-за свежих продаж, а для тестового варианта инфа из контроля скорее была полезна, то потом мы на этом обжигались. В следующих тестах ловили эффект «подсматривания» — получившаяся версия уж очень ловко подстраивалась под информацию о свежих продажах. В том числе и тогда, когда мы её сравнивали с более новыми алгоритмами. Если бы можно было вернутся назад и что-то сделать иначе, то я бы сразу заложил изоляцию заказов для теста и контроля!

Ну а у меня на сегодня всё, удачных вам а/б тестов, роста метрик и зарплат!

Предложение, от которого возможно отказаться

Летом 2021 наш аналитический отдел разросся уже до необходимости выделить в нём отдельные направления. Грубо говоря, разделить нас на несколько частей — технарей-дата-инженеров отдельно, аналитиков тоже разбить на две кучки, одну про привлечение и верх воронки, другую — про непосредственно продукт, удержание и прочий сбор денег. Предполагалось, что во главе каждой группы будет старший аналитик, не полноценный менеджер, но первый среди равных, организатор всех остальных аналитиков и властелин джиры. Мне, без моей просьбы и к моему удивлению (у нас были на тот момент более опытные ребята) предложили эту роль занять. Я вежливо отказался(!), о чём по прошествии лет немного жалею. Но на тот момент мне казалось «Да нахер это менеджерство, я в чистую аналитику ещё не наигрался, есть куда расти». Было сильное убеждение, что гемора от организаторских обязанностей будет много, а на росте зарплаты это отразится минимально.

Но идея того, что у нас появляются в явном виде сеньорные роли мне в душу запала, и я решил эту лычку себе заполучить. Просто другим способом. Кстати, про даты — я их тут пишу не потому, что я ностальгирующий дед, а чтобы у вас было представление о том, когда какие события в карьере аналитика могут происходит. В этом случае путь от «взяли джуна без опыта в аналитике» (в конце 2018) до «давайте его минилидом сделаем» занял 2.5 года хорошей, но пассивной (я сам не напрашивался) работы.

Совет первый. К желаемому резлуьтату придёшь сильно быстрее, если понимаешь, чего хочешь.

Лёгкий шантаж

Параллельно в голове зудела мысль «Даже если стану сеньором в текущей компании, то это как бы понарошку» — всё равно весь опыт только в одной компании, с одним и тем же продуктом, заказчиками и технологиями. Настоящий сеньор в моём понимании — спец, решавший условно одни и те же задачи РАЗНЫМИ способами, другой контекст, другие люди, другие технологии. Также в голове зудела мысль «Вот вроде про айтишников шутят, что они все в деньгах, как кот в масле, а я так себя не ощущаю. А мне вообще нормально платят?». Исследование от newhr подсказало, что вообще-то спецы моего уровня просят (и получают) ЗП раза в полтора от моей текущей(!!). Складываем первую и вторую мысль и идём на собесы! Пользуясь случаем, напомню, что у меня есть курс про то, что там у аналитиков спрашивают на собеседованиях.

До чего же приятнее ходить на интервью, когда у тебя уже несколько лет солидного опыта, реальные результаты и достижения! Получил оферы, контрофер на текущем месте (тешит, тешит самолюбие, когда контора с тобой расставаться не готова, а готова идти навстречу!), а также заветную сеньорскую лычку. Дополнительную ответственность тоже получил — формально за мной закрепили направление в продукте, завязанное на сервисы биллинга и подписок, важную часть SaaS бизнеса. Ну и дополнительно зафиксировали то, чем я и так занимался — онбординг новичков и менторинг коллег. Если вы аналитки и находитесь в сомнениях относительно своего текущего грейда, то вот таким способом можно предъявить свою сеньорность — учу других, отвечаяю за продуктовое направление, сам генерю гипотезы и исследования.

Совет второй. Офер в другую компанию вполне себе аргумент получить повышение в текущей.

Непредвиденные обстоятельства

Пройдя курс собесов и получив повышение через контр-офер решил для себя — ну всё, ближайший год точно никуда не рыпаюсь, а там посмотрим. Дело было в декабре 2021, уже через три месяца приверженность этим планам пришлось пересмотреть.

Наша международная компания начала сматывать удочки и перевозить основной офис в Европу. К счастью, аналитики имели возможность не переезжать в принудительном порядке даже после закрытия юрлица в России, это позволило всё таки спокойно искать себе новое место. Релокация меня принципиально не интересовала, а удаленка выглядела слишком большим риском — было понятно, что компания за русских сотрудников держаться не будет, новый виток санкций и с нами отношения закончат (что в итоге и случилось через пару лет). С лета 2022 начал активно искать новое место, в это раз сразу на сеньорские и лидские роли. Со вторым ничего не получилось, аукнулось отсутствие настоящего менеджерского опыта. А вот должность продуктового аналитика в одном интересном стартапе мне попалась. Как раз то, что нужно — деньги у конторы есть, идея интересная (переизоберсти патреон и онлифанс), стек другой, даже офис есть в пешей доступности от дома. Берём! Перешел в ноябре 2022.

Совет третий. Хочешь рассмешить Бога — расскажи ему о своих планах.

Новый опыт

Так я получил очень интересный опыт работы в компании Stages, которая на тот момент только-только пыталась запустить свой продукт, искала нишу, пробовала и экспериментировала. Аналитика толком не сделана, процессы не налажены, но есть желание сделать круто! Это всё кардинально отличалось от предыдущего опыта в уже заматеревшей конторе (уходил из Semrush-а, когда им исполнилось 13 лет), и это, даже несмотря на ебовость некоторых задач, оказалась тем, что мне было нужно. Длилось, правда недолго, для меня всего полгода — запуск у нас случился откровенно неудачным, инвестора это расстроило и денег он стал давать на проект меньше. Была возможность попробовать проект спасти (не удалось, они в итоге закрылись через год), но я предпочёл отправится на поиски новой работы — благо предложений и вакансий было много, можно было повыбирать. На собеседования тогда было ещё веселее ходить — не выветрился опыт осенних, но я уже начал активно работать над своим курсом. Иногда доходило до смешного — вообще все вопросы на технической секции были знакомы. Кстати, отрезок работы в полгода вообще никого не смущал, знаю, некоторые переживают из-за коротких отрезков в резюме. Когда объяснял, что это стартап, который не смог, вопросы сразу отпадали. А опыт стартаперства отлично дополнял работы в компании посерьёзнее. 
Но основное на собеседовании — не опыт и не резюме, а матч с будущей командой. Так я в итоге оказался в компании Туту, где и мой предыдущий опыт до анализа данных идеально попал в профиль вакансии, да и с продактом сразу нашли общий язык. Оказался опять на должности «просто аналитика». Вышел на новое место в июне 2023.

Совет четвёртый. Работать в старапах классно, пока у них деньги есть. Без них уже как-то не очень.

Путь к не просто аналитику

И опять новый опыт и новая специфика задач — оказался аналитиком в команде, которая занимается бэкендом в отельном направлении (да, у нас в Туту есть отели!). На повестке дня — всякие очень специфичные вопросы — сколько у нас каких отелей и квартир, от каких партнёров, какие с кем взаимоотношения, на ком можно побольше заработать, что в интеграции с партнёром теоретически работает — а на практике нет (и мы теряем денежки).

Но не успел и двух месяцев проработать, как остался единственным продуктовым аналитиком на все отельное направление. К счастью, временно. Пришлось на продукт и с более традиционной стороны тоже посмотреть, чему, впрочем, я и не сопротивлялся. Через несколько недель к нам присоединился ещё один аналитик, а потом и целый лид аналитического направления. И я задался вопросом — «А почему мне не предложили? Так ты и не просил. Так тебе и не надо особо. И вообще у тебя испыталка ещё не закрыта, иди работай».

Я и пошёл, но вопрос, чего я дальше хочу от карьеры, зудел. «Всё таки в лиды? В продакты (да ну бред какой)? А если не в эти направления, то куда?». Что лид, что продакт смущали тем, что как будто заниматься там нужно совсем другими вещами. В первом случае — рулить приоритетами-задачами-процессами, во втором так и вообще иметь некоторое «видение». Для меня это выглядело как «брось всё, в чём ты хорош и впишись уже в какой-то блудень, в котором чуть ли не с нуля начинать нужно». А можно как-то так, чтобы накопленный опыт не обнулялся?

Шло время, наш продукт рос и развивался, вместе с ним развивался и я. В Туту я достаточно быстро осознал, что компания у нас работает в режиме «идей настолько много, но рук на все хорошие задумки, в том числе и от аналитиков категорически не хватает». Вот тут уже стало понятно, что если не хочется работать в стол, то нужно: а) делать что-то самому, на что хватает сил и ресурсов. При должной фантазии и аналитик может собрать полезные другим инструменты. б) осваивать искусство продвижения, даже продажи своих идей, чтобы ресурс на реализацию находился. Этими двумя вещами я активно занимался весь 2024 год, занимался относительно успешно (если верить своим performance review). А под конец года у меня опять случается дежавю ситуация — лид аналитики переходит в соседнюю команду, место становится вакантно… И на него ищут нового человека, а мне даже потенциально не предлагают. И опять таки, не то чтобы я очень хотел, но как-то внутренне обидно, ведь какие-то и организаторские способности сумел проявить, да и софтскиллы не простаивали. Подымаю эту тему перед руководством, получаю предельно честный ответ — так ты никоим образом не показывал, что именно ЭТО тебе интересно. Хоть бы намекнул, мы бы тогда и… Впрочем, если тебе интересна (а по глазам видно, что интересна) должность с большей ответственностью, то у нас для тебя кое-что…

Совет пятый. Разбирайтесь, блин, со своей головой и с собственными желаниями. Работа с психологом хоть и кажется дорогой, но ооочень быстро окупается!

Дуалкласс

Формально предлагаемая должность назвалась «аналитик ценообразования и монетизации». Такой вот специальный аналитик, который типа должен заниматься вопросами «Как бы нам побольше заработать, ну или хотя бы терять поменьше». Ну окей, подумал я, звучит интересно — вроде бы прицельно займусь задачами, в контексте которых был и так весь предыдущий год, просто уже не как вспомогательными, а полноценно. Соглашаюсь, а тем временем наш самый главный отельный начальник тем временем на общем собрании говорит «А Евгений теперь переходит на позицию МЕНЕДЖЕРА по монетизации». Я в этот момент чувствую себя слегка обманутым - вроде договаривались, что будут задачки другого профиля делать, а тут на тебе — менеджер…

Правда, сперва я этого менеджерства и не почувствовал даже, как ковырялся в данных и табличках, так и продолжил. Но потом началось — «А давай ты сам теперь слайдик на отчетной презентации сделаешь, а не просто цифры дашь. А давай к нам в менеджерский чатик. А давай квартал попланируем вместе с продактами...». Ощущения были очень странные — с одной стороны приятно, что «взрослые» разрешают поиграть с ними в их странные игры. С другой — все время чувствовал себя понарошечным менеджером — у всех есть свои команды, а я сам по себе. Даже термин придумал, «кукушка-менеджер», такой менеджер подбрасывающий задачи в чужие команды разработки. В общем, уже не совсем аналитик, ещё не полноценный менеджер. А 2-в-1, дуалкласс!

Совет шестой. Как следует проговаривайте все-все-все нюансы при смене должности! Я пытался сам ему следовать, но все рано словил всяких сюрпризов!

И как ощущения?

Мне скорее понравилось — на позиции есть возможность всё ещё работать с данными напрямую (что мне даже за 7 лет в профессии ещё не надоело). И конвертировать их в реальные изменения. То есть не просто изучать метрики/пользователей и давать советы продакту (как это делает продуктовый аналитик), а самому (ну как самому, руками тех, кому задачи от кукушка-менеджера будут подброшены) эти метрики растить. Также очень понравилось, что есть оказывается ещё один путь для аналитика, который не хочет быть лидом команды и не горит желанием уходить в продакт оунерство. Собственно, для того этот пост и пишу, чтобы показать, как оно ещё бывает!

Минусы тоже есть. Самый основной для меня — это кризис идентичности. Кто именно ты в этой роли? В должности по прежнему написано аналитик, но кто-то уже называет менеджером, кто-то — вообще продактом. И ладно бы коллеги путались, сам не знаешь как про себя думать и другим представлять. Все эти менеджерские ритуалы тоже приходится соблюдать, но при этом делегировать задачи напрямую вроде как нельзя — команды-то нет… И очень многое приходится самому — точно за прошедший год исполнял и функции системного аналитика, и QA, и даже тех. писателя… Очень явно ощутил, что работы стало больше, даже про том же числе рабочих часов проходят они нмамного плотнее, чем когда просто данные анализировал.

С начальством тоже какая-то каша — с одной стороны, все ещё подчиняешься аналитической вертикали, с другой — спрашивают с тебя уже не за аналитические задачи, а за рост метрик. Вишенкой на торте кризиса идентичности оказалась ситуация, когда я оказался вообще в роли непонятно кого на проекте, с денежными историями не связанными — в середине прошлого года мы передали основной сценарий в продукте, поиск. Прототип работал не очень хорошо, терял деньги за счёт снижения конверсий, формально именно по этой причине меня и попросили посмотреть что там да как. Советы и рекомендации разработке выдавал как на конвейере, коллеги найденные проблемы чинили. Но вот в роли кого я этого делал — сам до сих пор не понимаю. И баги находил, и ТЗ ставил, и по данным разбирался, где именно проседаем. И всё это время мысленно думал — а точно ли это именно моя работа (хоть бы даже и МЕНЕДЖЕРА, но ценообразования/монетизации) этим заниматься…

Вроде нет, но вроде больше и некому. Такая вот размытая идентичность роли допускала подобные финты, благо я был и не против совсем. Тем не менее, ситуацию с границами своих обязанностей нужно было как-то прояснять, что я и сделал на одном из 1-1 в ноябре 2025. Прояснил, эффект докатился через пару месяцев, но это уже тема следующего поста. Который, надеюсь, не 4 года буду писать!

Итого — опытным путём выяснил следующее: во-первых, есть альтернативные пути роста для продуктового аналитика. Не через управление командой (не важно, продуктовой или аналитической), а через ответственность за метрики-показатели. Во-вторых, путь этот достаточно нестандартный. И, видимо, настолько нестандартный, что даже какого-то специального называния у него нет. В разработке похожие роли зовутся чем-то вроде Staff/Principal Engineer или Архитектором. Но для аналитиков, кажется, нет какого-то устоявшегося названия. Но искренне надеюсь, что люди, задающиеся карьерным вопросом, похожим на мой, смогут как-то эту статью найти!

Предыдущие части:

• О том, как вкатывался.
• О том, какие были первые впечатения.

Перед итогами 2025 традицонно посмотрим на планы из конца 2024. Что там было:

• Създить в новый город в России и в новую для себя страну — с городами получилось, побывал в Твери, Сергиевом Посаде, Сортавале, Валдае и даже Киржаче.
• Нарастить мышцу — в зал регулярно ходил, несколько кило приобрёл. Сколько из них мышц — неизвестно :).
• Сделать следующий карьерный шаг — сделал!
• Меньше читать и получать новой информации, больше осмыслять и применять на практике — лежал в эту сторону, но не могу сказать, что получилось на 100%.

🏆 Достижение года

Новая роль на работе, «аналитик и кукушка-менеджер в одном флаконе». Наконец-то можно писать продолжение к постам про продуктовую аналитику. В третьей части — О том, как выкатываться :)

🛍 Покупки года

1. Снова автомобилист. Максимально соответствую реалиям России 25-го, купил Жигули. ЗАТО СВОЯ.
2. Ебейшие наушники с шумодавом Sony WX-1000XM6. Есть вопросики к тому, как они работают с яблочной техникой, но от соседских ремонтов и детских криков они меня отгораживали.
3. Чудо-пылесос Dreame R20 Aqua. Прощайте провода, привет постоянная тревожность из-за количества пыли на полу — щётка с подсветкой показывает, насколько быстро пол снова становится грязным.

🎥 Фильмы и сериалы года

1. Сериал Better Call Saul — начал сразу после Breaking Bad. Зашло, 6 сезонов пролетели незаметно.
2. Фильм Corner Office — великолепная сатира на жизнь в офисе.

✍️ Блоггеры, ютюберы, телеграм-каналы года

Кажется, читал и смотрел всех тех, кого и в 2024. Могу только два юмористических канала выделить:

1. https://www.youtube.com/@aljokes — юмор для шестикалассников.
2. https://www.youtube.com/@ilyaraevskiyalive — юмор для тех, кто постарше и уже получил приписное удостоверение.

🎮 Игры года

Обновил комп чтобы поиграть в игры десятилетней давности.

1. Перепрошёл GTA5.
2. Наконец-то решился на Cuphead, почти одолел.

🎹 Музыка года

Яндекс знает про меня всё. В этом году было меньше фонка (что странно — я ж теперь на Ладе) и больше синти-попа. Чему охотно верится, даже не смотря на то, что в топе плейлиста совсем другие треки оказались.

📚 Книги года

1. Из красивого — «Просто Вещи» Александра Файба и Сергея Минаева. О том, как всякие банальности, типа соли, сахара или нефти меняли человеческую историю.
2. Из умного — «How to Think Strategically» Грега Гиттенса. Практичная книга о том, как выходить из операционного мышления и думать вдолгую. У меня пока получается с трудом.
3. Из длинного — «Педагогическая поэма» Макаренко. Думал, узнаю как детей воспитывать, узнал много интересного про историю страны сразу после революции.

💻 Новый софт года

1. В прошлом году научился гуглить с помощью AI (perplexity). В этом нашел применение и традицонному ChatGPT.
2. Понял, что печатать в 2025 уже как-то немодно, пробую на вкус всякие апки с распознанием голоса. Wispr неплох, но Aquavoice вообще пушка!

💎 Событие года

Пополнение в семье. Теперь и сын есть, цель по детям считаю выполненной!

😫 Провал или разочарование года

Повод для отдельного поста, конечно... Как снег на голову свалилось осознание того, что я уж очень много думаю, и очень мало обращаю внимания на чувства и эмоции. И этим создаю себе колоссальное количество проблем самого разного масштаба во всех сферах жизни, от работы до семьи. Ум это всё дело георически разгрёбывает, но в упор не может понять, откуда эти проблемы всё лезут и лезут... Спасибо жене за то, что помогла заметить. И за то, что терпела все эти годы!

👍 Что важного я понял за 2025-й год?

Особенно явно прочувствол необходиомость выбирать между важными вещами. На всё и всех времени и других ресурсов не хватает, приходится кому-то или чему-то отказывать. Легко и приятно выбирать, например, спорт, когда альтернатива — лежать с чипсами на диване. Гораздо сложнее выбрать (да и стоит ли) спорт, когда нужно отнять время у семьи или пропустить встречу с друзьями...

⏭ Планы на 2026-й

Над этим в текущем состоянии рано думать. Разобраться бы в своих настоящих желаниях, а не в тех, что ум/мозг считает нужными написать...

Путь

Моей первой работой в 2010 году стала техподдержка. Та самая «первая линия», на которой ты должен всегда с невозмутимым голосом повторять по 100500 раз очевидные вещи людям самого разного уровня компьютерной грамотности. Многих моих тогдашних коллег это изрядно бесило, а я чувствовал, что объяснять (и помогать!) мне искренне нравится. Неудивительно, что уже через пару месяцев меня нагрузили почётными обязанностями наставника для новых сотрудников, и базу я начал объяснять ещё и своим. Там объяснять пришлось недолго, ещё через пару месяцев я перевёлся в одно из инженерных подразделений. Общение с клиентами осталось в прошлом, а вот новички, только уже не из колл-центра, остались. Как-то так оно и повелось — на всех следующих местах работы я очень быстро становился «тем чуваком, который проведёт тебе онбординг». Шло время, работы менялись, в 2018 я перекатился (посты на эту тему тут и тут) в аналитику.

Казалось бы, карьера, считай, начата с нуля, кого и чему я теперь могу научить? Самому бы разобраться! Примерно тогда я понял, что работа аналитика, во-первых, сложнее (ну ничего себе открытие!), во-вторых, требует более долгого погружения. На себе тогда прочувствовал, как нелегко справляться с сильно бОльшим объёмом информации, который сваливается в моменте. И, конечно же, эти знания начал активно применять на новичках, которых естественным образом начали сваливать на меня через некоторое время. Новичкам нравилось, мне тоже.

В 2020 появилась пара задачек повышенной сложности. Во-первых, в нашей «международной» компании появился англоязычный аналитик, молодая девушка индийского происхождения. Поскольку по-английски я в нашей команде говорил чуть ли не лучше всех, то и почётная должность ментора тоже досталась мне. Было весело и интересно, правда, эксперимент в итоге признали скорее неудачным — всё таки иноязычные сотрудники в 99% русскоговорящей среде — это очень больно для всех участников, и лучше к такому прибегать ну только если очень надо. Вторая задача повышенной сложности «а вот у нас есть девушка из HR, хочет стать в перспективе аналитиком. Давай ты её позанимаешь всякими задачками, а там посмотрим, что из неё можно сделать!». По факту придумал для неё полноценный роадмап, с изучением недостающей теории и практики на наших данных.

В 2021 году на меня вышли (нашли моё резюме на одном из сайтов с вакансиями) ребята из менторского сервиса Solvery и предложили попробовать себя уже в качестве коммерческого ментора. Я, с одной стороны, сильно не сопротивлялся — и рабочего опыта к тому моменту накопилось, и мои задачи онбординга повышенной сложности мне показали, что я вполне готов. С другой — не было веры в то, что за это кто-то вообще будет платить! Поэтому вписался, сделал анкету у них на сайте (самым сложным в процессе было стать самозанятым), но думал, что заявок оттуда будет примерно 0. По факту первая заявка прилетела через неделю, потом начали приходить и другие. С тех пор менторство стало регулярно занимать время у меня в графике.

Вопросы

С какими вопросами приходят ученики, или, как их зовут коллеги, менти? Категории запросов следующие, в порядке возрастания популярности:

• Поговорить за бизнес. Это моя самая любимая категория, и жаль, что запросы от них приходят реже всего. Запрос от руководителя подразделения, продакт оунера или предпринимателя, который «делает дела» и чувствует, что ему бы пригодилась продуктовая аналитика, но непонятно, с какой именно стороны. Очень нравятся такие запросы, потому что ребята задают нетипичные вопросы, а ещё от них, как правило, можно узнать что-то интересное и для себя. Ну когда ещё будет повод пообщаться с человеком, который, например, банкоматы делает?
• А как мне сделать Х? Запрос от коллеги-аналитика (или сочувствующего, типа системного аналитика или того же продакт оунера) насчёт решения какой-то конкретной задачи. Иногда это что-то аналитическое — подумать про A/B-тест, поштормить метрики, освоить какие-то штучки в BI-инструменте (c Tableau или Superset без поллитра не разобраться, факт). Иногда — экзотика. Например, с одним товарищем мы разбирались, как из джиры вытаскивать тикеты, что в них есть и как эти данные использовать для репортинга всякого. Наверное, самые сложные в техническом плане запросы (попрубуй вспомни, как там эти костыли в Superset работают, которые ты делал два года назад!), но и дающие самый большой профессиональный рост, так как приходится решать задачи, которых на твоём текущем месте у тебя нет. И новое что-то учишь, и смотришь «а как оно вообще у других».
• У меня завтра собес, как подготовится? Дали тестовое после собеса, че делать? Приходят и вкатывающиеся аналитики, и джуны, и продолжающие. Первым нужно рассказать всё поподробнее, последним — просто провести моковое интервью, чтобы размялись и вспомнили, как вообще и что говорить.
• А я хочу в аналитику/прохожу курсы, но пока не хожу на собесы. А что там будет? А получится ли у меня? А как можно попробовать свои силы? С такими ребятами, в зависимости от их уровня, говорим за жизнь и вместе пытаемся понять, надо ли в аналитику, думаем, как составить роадмап, разбираем задания с курсов, тренируемся на реальных тестовых заданиях. У этих запросов есть отдельный подвид «Собрался стать аналитиком, курс пока никакой не начал, хочу пройти путь целиком с ментором». Увы, почти всегда именно после такой формулировки запала хватает на 2-3 занятия, наверное, потому, что я на каждом из них настойчиво твержу «Тебе не достаточно только ментора и его заданий, нужно самостоятельно рыть носом каждую тему, до полного понимания и просветления. Особенно сейчас, когда LLM-ки тебе, с одной стороны, могут объяснять всё по 500 раз как для тупых, с другой — на раз-два тебя заменят, если не будешь достаточно разбираться».
  

Занятий последних двух типов было настолько много, что основное по этим запросам собрал в отдельный курс, подробно про него написал в этом посте.

Ну и как оно?

Некоторое время назад пытался для себя ответить на вопрос «А зачем я вообще этим всем занимаюсь?». Дело ведь не в деньгах, на одном занятии раз в одну-две недели каких-то значимых сумм не заработаешь (помним ещё про комиссию сервиса и налоги). Точно не ради денег, тогда зачем? Проводить занятия ведь достаточно тяжело, кроме часа напряжённой работы на созвоне есть ещё сопутствующая работа до и после. И, несмотря на то, что я иногда чувствую себя выжатым в ноль после звонка, всё равно продолжаю.

Отметил для себя две основных причины. Первая — социальная. Помню, как мне самому в 2017 году было не с кем поговорить про аналитику, спросить совета. Теперь стараюсь сам быть таким вот челом, который расскажет как оно вообще там, стоит ли идти и что делать, чтобы вкатиться. Вторая — эгоистичная. При всех сложностях процесса он мне всё таки нравится, внутренне чертовски приятно передавать знания и таким образом приносить пользу. Нахожу в этом долю иронии — в школе думал, что быть учителем — одна из самых тупых профессий, а сейчас хлебом не корми, дай что-нибудь кому-нибудь рассказать!

Среди косвенных причины могу называть ещё профессиональное развитие — объясняя какую-то тему разбираешься в ней сам на более глубоком уровне. Помню, как разборы чужих тестовых заданий помогли мне и самому прокачаться в Python-е и Pandas (на работе в то время было 95% работы с SQL, а указанные навыки проставивали и покрывались ржавчиной). Другая косвенная причина — нетворкинг. Я тешу себя призрачной надеждой, что у меня получится хоть кого-нибудь пристроить по реферальной программе, но тут, пока безрезультатно… Пока польза только в возможности пообщаться с новыми людьми да расширить свой кругозор.

А фейлы были?

Мой самый большой страх, как ментора — вообще не смочь помочь человеку с его вопросом. Перед отправкой анкеты на сервис этот страх был очень сильным, почти испарился после пары десятков проведённых занятий (а сейчас их уже больше сотни). К счастью, откровенных провалов так и не случилось, но был один случай, когда мы с менти полтора часа бодались с чудачествами Superset (это такоая убогая недоBI система), да так и не смогли сделать всё желаемое (при том, что это точно было возможно, просто я на тот момент уже давно с системой не работал, и позабыл некоторые нюансы, а без «тестового стенда» под рукой не вспомнить). С тех пор я стараюсь не брать запросов, где у меня не будет под рукой «песочницы», чтобы попробовать что-то у себя самостоятельно. Впрочем, практика показала, что я сам, на самом деле переживаю больше всего не из-за таких фейлов (в конце концов, можно и деньги вернуть, если консультация ну совсем не пошла), а из-за другого…

Самое сложное в работе ментора

Самое тяжёлое для меня — когда вижу, что ученик чисто технически способен справится с задачей (умный, сообразительный и с глазами и руками), но не может из-за проблем и тараканов в голове, а не потому, что что-то не понимает. Ососбенно ярков видно на тех ребятах, которые себе хотят роадмап и помощь ментора на всём пути (и сливаются на третьем занятии). С какого-то момента понимаешь, что человеку не книга или курс по SQL нужен (про которые он спрашивает, и искренне, наверное, думает, что это ему сейчас поможет), а нужно капитально поменять свой подход к приоритетам и пересмотреть всю мотивацию, по которой он вообще задумался об аналитике. И вот хочется в такие моменты чуть-ли не закричать в экран «Да разберись ты сперва с прокрастинацией, и дальше всё пойдёт как по маслу!». Но я принципиально считаю, что именно такого рода советы давать права не имею — психологического образования у меня нет, да мнения моего не этот счёт не спрашивали с одной стороны, а с другой — есть ненулевая вероятность, что я через пару компьютерных экранов созвона не вижу полной картины и могу со своим непрошенным советом быть мимо кассы. Поэтому разговоры про жизнь, мотивацию и прочие духовные материи только по прямому запросу от менти.

Самое приятное в работе ментора

Чтобы не заканчивать на грустной ноте, закончу на приятной. Безусловно, самое приятное — получить через день-неделю-месяц весточку от ученика «Да, всё получилось, тестовое задание приняли, офер сделали. Спасибо большое!». Ради таких моментов и продолжаем!

Год назад свет увидел мой курс по вопросам на собесах продуктовых аналитиков. После пубуликации на Степике я ещё подумал — «А неплохо было каких нибудь "продающих" материалов написать!». В итоге написал только про сам процесс создания курса, а ничего другого и не сделал. Что, впрочем, не помешало перевалить за 100+ продаж. Я уже начал было свыкаться с мыслью, что промо-материал не появится никогда (UPD — после выхода этой статьи написал ещё одну, там поподробнее рассказал про историю курса), но помогла площадка Solvery, на которой я менторствую. Ребята как раз предложили написать материал про собеседования в продуктовой аналитике, а я и согласился. Подумав, что это же как раз ровно то, что у меня в курсе и покрывается максимально подробно! В общем, ловите пользу, тут, по факту, демо-версия моего курса, free of charge!

На собеседовании на позицию продуктового аналитика будут затронуты темы, представленные ниже. Все компании разные, и каждой важно что-то своё. Кто-то может пропускать технические вопросы и фокусироваться на продуктовом мышлении, кому-то важнее харды, а кто-то вообще пройдётся не по одной секции, а по всем сразу, возможно, в два захода. Темы ниже отсортированы по популярности. Вопросы по SQL будут почти наверняка, а вот питон, задачи на сообразительность и прочий тервер иногда удаётся избежать.

Тема: SQL

Чуть ли не основной навык продуктового аналитика. Сейчас правилом хорошего тона считается сходу решить задачку с применением оконной функции. Пример такой задачи: «У вас есть табличка log, в которой присутствуют колонки user_id, time, page. Для каждого user_id нужно вывести третью страницу (page) в хронологическом порядке. В результате должна получится табличка, содержащая колонки user_id и page».

Решение

Решение может выглядеть вот так:

WITH t1 AS (
							SELECT
							user_id,
							ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY time) as rn,
							page
							FROM log
						)
SELECT user_id, page
FROM t1
WHERE rn = 3

Комментарии: ожидается, что такой вопрос вы сможете написать, даже не имея доступа к живой таблице, а просто получив условие текстом. Лучше тут не тушеваться и не говорить «Ой, а я мне без доступа к базе тяжело, вот была бы интерактивная среда, тогда бы я…». Задача не настолько сложная, что нужно её непременно дебежать на живых данных. Чтобы было проще начать, можете сперва подумать над задачкой в слух, объяснить свой ход решения, что и в каком порядке собираетесь делать. Для нашей задачи — «Сначала в подзапросе пронумерую строчки поюзерно, в хронологическом порядке, потом из него вытащу только строки с искомыми номерами». Тут же сразу имеет смысл порассуждать над граничными условиями, нюансами и прочим, что может вам усложнить жизнь. Или, наоборот, срезать пару углов. После озвучивания идеи вам будет проще писать код, а интервьюеру — понятнее, что вы хотите сделать. Может, даже подсказку даст. Бонусные очки можно сразу получить за упоминание всяких нюансов, специфичных для конкретной базы данных. В кликхаусе, например, есть специальная оконная функция, которая сразу вытаскивает n-ое значение, можно блеснуть её знанием. Покажете таким образом, что решали задачи посложнее, и с реальными базами работали.

Как прокачивать навык: тут решает практика. Нужно реально набить руку до автоматизма, иначе есть риск начать тупить даже на несложных задачках и показать себя в невыгодном свете. Путь героя — развернуть у себя локально базу, загрузить в неё несколько табличек и считать в них всё на свете. Путь попроще — найти на Степике курс-тренажёр и тренироваться в нём до посинения, старательно решая все задачки. Помним, просто почитать разбор недостаточно, создаёт ложную иллюзию понимания, но не набивает руку (но собеседовании нужно показать именно уверенное владение практикой!).

Тема: Продуктовое мышление

Какой толк от аналитика, если не знает, что именно считать? И как эти расчёты влияют на бизнес. Пример задачи: «Назовите своё любимое приложение на телефоне. Как устроена его бизнес-модель? Какие метрики для такой бизнес-модели самые важные?»

Решение

Я напишу кратко, но на такой вопрос чем больше подробностей вывалите, тем лучше. Разберём на примере вымышленной социальной сети Запретграм (все совпадения случайны). Юзеры не платят за использование сервиса, сервис зарабатывает на том, что показывает им рекламу. Значит, нам важно:

а) Cколько вообще человек заходит в сервис и проводит там какое-то время (DAU, WAU, MAU)

б) возвращаемость этих юзеров

в) время, которое каждый юзер проводит в приложении (больше времени = больше просмотренных постов и сторисов = больше показанной рекламы = больше прибыль).

Опционально можно назвать всякие дополнительные способы, на которых Запретграм зарабатывает. Там есть и всякие партнёрства с брендами, и магазины, и ещё что-то, но это не основной поток выручки. Итого — бизнес хочет, чтобы юзеров было много (и приходили новые), сервисом они пользовались много, регулярно и никуда не пропадали. Указанные выше метрики для нас представляют максимальный интерес, и нужно придумывать, как их растить. На этом моменте вам и предложат придумать какую-нибудь идею по прокачиванию. А потом пойти и проверить её эффективность, но об этом в следующем вопросе.

Комментарии: субъективно, продуктовые вопросы — самые коварные для аналитиков. Очень много ребят хорошо понимаю технику: SQL, статистику, программирование, но при этом плавают на продуктовом этапе. При этом, вопросы эти часто задает продакт оунер, к которому вы потенициально идёте в команду. Продакты очень расстраиваются, когда видят в аналитике калькулятор, а не партнёра, который сможет на данных и цифрах помочь ему развивать продукт.

Как прокачивать навык: прокачать продуктовое мышление можно следующими способами: Во-первых, выполнить «домашнюю работу» и разобрать несколько продуктов с самыми разными бизнес-моделями заранее. Например, посмотреть, как устроены соцсети, маркетплейсы, подписочные сервисы, постараться самостоятельно найти самые разные метрики. Во-вторых, постараться найти деньги вообще во всём, что вас окружает. А если денег не видно, то подумать, когда они появятся. Примеры вопросов: “Окупается ли доставка продуктов в Деливери-Лавке?” (скорее всего, стоимости доставки не хватает, заработок идет засчет высокой наценки на ходовые продукты) “Почему такси в новом агрегаторе стоит так дешёво?” (демпингуют, чтобы привлечь адуиторию, заработаю позже) “А как так выходит, что номер в гостинице в агрегаторе и на сайте отеля стоит одинаково?” (гостинице приходится делиться с агрегатором частью цены, это плата за привлечение, которым бы иначе приходилось заниматься самостоятельно). В-третьих, держать руку на пульсе того, что вообще бывает, и как другие зарабатывают. Мои любимые продуктово-бизнесовые каналы: 

• https://t.me/disruptors_official, 
• https://t.me/honestmarketing, 
• https://t.me/product_proverbs

Тема: A/B-тесты, статистика, проверка гипотез

Увы, А/B-тестам на собеседованиях уделяют сильно больше времени, чем потом на реальной работе. Основы нужно уметь излагать чётко и уверенно, даже если пока не довелось поработать с настоящими тестами. Пример задачи: Спросить могут завуалированно: «Мы придумали новую фичу. Давайте катить сразу в прод! Не стоит? А почему?». Или явно: «Хотим провести A/B-тест. Что дальше?».

Решение

Основные моменты (подробно расписать каждый — получится целая книга!) в ответе на вопрос выше:

• Ещё раз проверить гипотезу на здравый смысл. Какие метрики она должна увеличивать? Оно точно ничего не сломает? Пробовали уже подобное? Иногда заказчики возлагают слишком большие надежды на мелочи, которые к тому же невозможно толком измерить. Иногда придумывают что-то странное, типа незакрывающихся экранов онбординга/внутренней рекламы секунд на 10. Уже на этом этапе аналитик возмутиться.
• Уточнить основные и контрольные метрики в тесте. Например, основная — CTR в следующий шаг сценария, контрольная — конверсия в покупку. Будет обидно нарастить CTR, посчитать тест успешным, но потом выяснить, что продаж стало в 2 раза меньше!
• Определяемся с нулевой гипотезой. И тем, что мы будем делать, если не получим значимой разницы. Расктим ли мы изменения, если не увидим разницы? Или важно увидеть явное преимущество? В некоторых случаях это позволит обойтись односторонним тестом, который выдаст те же результаты на меньшем объеме трафика. Лучше продумать план заранее, чем гипнотизировать результаты уже случившегося теста.
• Понять, какого масштаба изменения (MDE) мы вообще хотим задетектить нашим тестом. От этого будет зависеть длительность теста. Мелкие колебания метрики обнаружить сложнее, нужно больше пользователей в группах.
• Убедиться, что все необходимые логи-события пишутся. Да, бывает и такое — тест запустили, а посчитать потом не можем!
• Опционально — проверить, как работает наша сплитовалка для A/B-теста. Мы вообще корректно распределяем юзеров по группам? Можно провести А/А-тест и посмотреть, что будет.
• Стартуем тест, ждём расчитанное выше время. Подглядывать в ход теста можно, принимать решение заранее — не стоит. Пожалуй, единственная валидная причина остановить тест раньше срока — адские просадки метрик и/или техническая неисправность функциональности.
• Завершаем тест, считаем основные и контрольные метрики. Пытаемся принять решение!

Комментарии: А/B-тест — бездонная тема для дополнительных вопросов, разговор может зайти в любую область, от метрик до технических нюансов и ошибок. Я, например, люблю задавать вопрос из серии «У вас по итогам теста есть значимая разница между группами, при этом тестируемой фичёй воспользовался 0.1% аудитории в тестовой группе. Что могло произойти?». Это повод сразу пообсуждать и проблемы с логированием, и ложные срабатывания. Но в такие дебри обычно не уходят. А вот статистические вопросы, про то, что такое p-value, как выбрать MDE, как связаны мощность теста и планируемая длительность эксперимента, почти наверняка будут. Постарайтесь закрыть теорию и не совершать уж совсем грубых ошибок, типа утверждения, что p-value — это вероятность ошибиться в утверждении, что группы разные.

Как прокачивать навык: читать разные статьи из серии «Как задизайнтить а/б тест». Тут недостаточно прочитать (и подумать, что понял) одну статью, важно набрать самых разных, каждый автор подсвечивает свои нюансы и делает акценты на разном (например, тут автор пишет, как не надо). Также будет полезно поискать на ютубе записи моковых собеседований (типа такого), в которых обсуждают эту тему. Как раз поймёте, почему важны формулировки. Что ещё изучить:

• Знакомство с A/B-тестами можно начать с этой статьи.
• Тут подробно рассказано про доверительные интервалы.
• Статья "A Dirty Dozen: Twelve P-Value Misconceptions" про некорректные интерпретации p-value. По сути — типичные ошибки, которые озвучивают на собеседованиях.
• Все-все-все технические нюансы про проведение тестов можно изучить в специализированном блогеинструмента Alaytics Toolkit. Материала там много, разной степени сложности и продвинутости, за отправную точку советую взять вот этот, попроще, про стат значимость.
• Про бизнесово-продуктовую часть максимально подробно рассказано в книге "Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing" (на русском она называется «Доверительное А/В-тестирование»). Метрики, примеры плохих и хороших тестов, подходы к хранению и рефлексии над результатами тестов, всё это там есть.

Тема: Программирование

Спрашивать вас тут будут скорее всего про Python. Если вообще до этого дойдёт! У меня часто вообще вопросов на эту тему не было (или просто спрашивали «Прогать умеешь? Ну и хорошо». Далее мы либо переходили к следующей части собеседования, либо я получал домашнее задание. Пример задачи: В онлайне могут попросить решить задачку по написанию простого алгоритма, типа такой:

«На вход функции подаётся строка, содержащая скобки разного вида и последовательсности — ()[]{}. Нужно написать функцию, которая вернёт True, если порядок скобок верный — все пары скобок открыты и закрыты, нет скобок, которые сначала закрываются, потом открываются, разные виды скобок закрываются в правильном порядке. На '{{[]}}' функция вернёт True. На '}', '([)]' – False».

В офлайн дадут какой-нибудь файл с логами (иногда и без документации/описания — разбирайся сам, ты ж аналитик), с просьбами разной степени конкретности. От «посчитай по этим данным эффективность рекламной кампании и посоветуй дальнейшие шаги», до «Ну, вот лог. Что интересного видишь в данных?». Насчёт второго не шучу, реально получил 500+ мегабайт анонимизирвоанных логов с прода без чёткого указания, что с ними делать.

Решение

На задаче про скобочки останавливаться не буду, конкретно эту вам запросто решит чат-бот. Вам нужно понять, что спросят что-нибудь уровня Leetcode Easy, поэтому есть смысл прорешать некоторое количество таких задачек, просто чтобы набить руку.

Про домашку дам несколько общих комментариев: Во-первых, обратите внимание на формулировки вопросов, и постарайтесь на все вопросы ответить, либо явно дайте понять, почему ответов нет. Например «Ретеншн не считал — у 99% пользователей одна покупка без повторных, выводить когорты не имеет смысла». Во-вторых, постарайтесь максимально поробно, со всеми возможностями Markdown-а оформить своё решение. Целевое состояние — ход мысли настолько подробно описан текстом, что ячейки с кодом вообще можно было вообще удалить без потери смысла. И, пожалуйста, не пишите свои пояснения в комментариях к самому коду, серый шрифт коммента очень тяжело читается. В-третих, не забывайте про подготовительную работу — поисследуйте данные на мусор, пропуски, повторы и прочие сомнительные значения. В-четвёртых, графики. Если в вашем тексте есть какие-то выводы насчёт чисел, то лучше их визуализировать, а не выводить таблицей. И нагляднее, и навык визуализации покажете.

Комментарии: Если у вас случилась секция с лайвкодингом, то вам помогут всё те же советы, что и в секции про SQL. Получили задачу? Не молчите, поговорите про граничные условия, придумайте вслух решение, можете спросить даже у интервьюера, ничего ли не забыли. И потом уже пытайтесь напрограммировать. Как и в случае с SQL прогать возможно придётся прямо в блокноте, без IDE и прочих облегчающих жизнь штучек. Постарайтесь к этому подготовиться и хотя бы основные конструкции языка запомнить на уровне мышечной памяти!

Как прокачивать навык: потренироваться можно на этих ресурсах: https://leetcode.com/https://www.codewars.com/https://www.hackerrank.com/ Не переживайте, если поначалу будете тратить на эти задачи неприлично много времени, пробуйте, разбирайте чужие решения, мучайте чатботов вопросами. С какого-то момента обязательно станет легче!

Тема: Ребусы

Под этой темой я объединил все задачки по математике, статистике и тоерии вероятности, которые не имеют прямого отношения к работе, но их всё равно спрашивают. Особенно, у джунов и стажёров, с которыми пока про реальный опыт не поговорит. Пример задачи: «На перекрёстке зелёный горит 40 секунд, красный — 20. Сколько времени в среднем автомобиль потратит на 100 перекрёстках?»

Решение

Это задача из раздала про геометрическую вероятность. Можно представить себе отрезок длиной в 60 секунд, разделённый на два неравных куска по 20 и 40 секунд. Вероятность пороехать на зеленый пропорциональна длинне этого отрезка — 40/60, или 2/3 или около 0.67. Аналогично и с красным, веротность постоять на светофоре — 0.33. Красный горит от 0 до 20 секунд, есть равная веротяность задержаться любое время в этом интервале. В средем — 10 секунд. Из этого имеем следующее мат ожидание времени проезда через 1 светофор — 0.670 + 0.3310 = 3.3 секунды (67% шанса не потратить ни одной секунды, 33% простоять в среднем 10 секунд). Далее повторяем это упражнение 100 раз (по числу перекрёстков в задаче), получаем ответ в районе 33 секунд.

Комментарии: плохие новости: спрашивать могут что угодно и в самых разных формулировках. Могут быть задачи про кубики, карты, монетки, может и что-то чуть более изощрённое попасться, типа задачки про временные ряды. Мы в своё время любили следующий вопрос: «Как связаны функции распределения вероятности и плотности вероятности?». Хорошие новости: почти всегда это задачки самого базового уровня сложности, типа первой-второй главы соответсвующего учебника. Потому что и сам интервьюер редко помнит, что там было дальше :). Самое главное в таких ребусах — понять, а про какую именно область математики тут вопрос (и, конечно же, рассказать об этом вслух — понять, что задачка про комбинаторику, но не решить — в разы лучше, чем просто тупить 5 минут и сказать «я не знаю, как сделать»). И дальше уже вспоминать аналогичные решённые задачки и попытаться сообразить, какой алгоритм тут подходит. Например, есть популярная задачка на теорему Байеса, про редкую болезнь и тест, который её почти всегда находит: «Есть редкая болезнь (указана вероятность ей заболеть). Есть тест, который при наличии болезни срабатывает в определенном проценте случаев, но имеет некоторую погрешность — даёт ложноположительный результат. Нужно рассчитать вероятность того, что вы реально больны, если тест показал положительный результат». Задачка может попасться вам в таком формулировке, а может придти совсем в другом виде: «Ночью таксист совершил наезд и скрылся с места происшествия. В городе работают две компании такси, «Зеленая» и »Синяя». Дано: 1) 85% такси «Зеленых», 15% такси «Синих»; 2) свидетель опознал такси как «Синее». Свидетель правильно опознает каждый из двух цветов в 80% случаев, в 20% случаев — неправильно. Какова вероятность того, что такси было из «Синей» компании?». Решается по точно такому же алгоритму, как и про болезни-тесты, самое сложное тут — опознать, что вообще спрашивают.

Как прокачивать навык: Сложно дать какую-то одну книгу/статью/курс, которая научит вас наверняка решать все эти ребусы и задачки на сообразительность. Лично я в какой-то момент на очередном собеседовании осознал, что все вопросы по этой теме не сильно отличаются друг от друга, и если не в такой, то в очень похожей формулировке я их уже встречал. И даже если сходу не знаю ответ, то смогу додумать его вслух. Поэтому первый совет:Обязательно разбирайте «ребусы», которые не смогли решить на собесе. Раньше с этим было тяжело, некоторые формулировки не гуглились. Сейчас же (спасибо LLM моделям!) можно просто пообщаться с чат-ботом, он всё доходчиво объяснит. Второй совет, для освежения в памяти матана — ресурс mathprofi.ru. Я сразу даю ссылку на раздел про теорию вероятности. Кубики, монетки, комбинаторика — всё есть. Глкбоко можно не зарываться, но несколько практических задачек стоит разобрать, желательно — поделать самостоятельно.

На этом у меня всё! По верхам в статье основные темы покрыли, а подробно они раскрываются в моём курсе.

Во-первых, поймал странное ощущение того, как быстро «выветриваются» достижения. В прошедшем году я зафиналил сразу несколько тем, которые у меня были активны долгое время до: расквитался с марафоном (как минимум с 2017), закончил ремонт и переехал (с 2019), получил значки и статус почётного донора (40+ донаций, с 2008 года). И каждый раз гордость «да, я сделал это!» уходила буквально за несколько дней. Самый интересный эффект был с марафоном — бежать его всё равно было тяжело, пришлось как следует потрудиться, и, видимо, поэтому, мозг вообще отказывался заглядывать в этот кусок воспоминаний. А между тем, гордиться своими успехами, присваивать себе достижения — очень важно для того, чтобы кукуха была здоровой. Ну или хотя бы повод для разговора был при вопросе друзей «Ну как, чего нового?».

Во-вторых, во время просмотра видеоконтента (чаще), чтения книг (реже) стал ловить себя на мысли «А че он рассказывает тут мне то, что я и так уже знаю? Почему мне эту банальщину (кстати, про эффект “да это же итак все знают” писал в статье про фьючерсы) преподносят, как какое-то откровение? А новое что-то будет?». В какой-то момент эта регулярная фрустрация конвертировалась в осознание того, что, наверное, какая-то критическая масса знаний по теме уже есть. И нужно прекращать «копить знания» и начинать практиковаться, если речь идёт о профессиональных штуках и повышать сложность/глубину, если дело касается хобби. Например, не полагаться на жвачку из ютуба на исторические темы, а залезать в более нажористый (и сложный для потребления) контент. В случае той же истории/политики/экономики(одна из любимых тем) — журнал «Россия в глобальной политике», отличный пример.

В-третьих, я понял, что огромный багаж знаний (см предыдущий пункт) и желание копить и углублять их дальше не особо-то конвертируются в реальную экспертность. Все последние годы у меня был (да и продолжается) заметный перекос в сторону потребления чего-то нового. В ущерб осмыслению и применению на практике (двум другим столпам обучения). Во второй половине года начал как-то пытаться исправлять эту историю, и понял, насколько же тяжелее применять знания на практике по сравнению с комфортным лежанием на диванчике с книжкой/видеолекцией. Чуть позже узнал, что это, оказывается, в отдельный вид прокрастинации выделяют, self-improvement procrastination. Ну ничего, регулярная практика и повторение должны размягчить этот процесс. Собственно, лозунг “меньше читать, больше действовать” я и взял себе в качестве одного из путеводных на 2025!

Перед подведением итогов 2024 было стоит взглянуть в 2023 — чего я там планировал и получилось ли? В планах было записано четыре пункта:

• Доехать до Казахстана и стать «вирутальным казахом», скучаю по Стиму и прочим инернет-сервисам — выполнено, несмотря на все мои попытки прокрастинации. Про Астану написал пару слов в тг-канале.
• Разобраться с марафонской дистанцией, побить её за < 4 часа — выполнено, укатал марафон в 3:58 или около того, спасибо тренеру за подготовку.
• Сказочно разбогатеть — со "сказочно" не вышло, но зарплата в этом году расла быстрее инфляции! Кроме неё хоть какой-то значимый бонус принесли инвестиции и написанный курс по продуктовой аналитике — и там, и там десятки тысяч рублей дополнительного дохода.
• Стать почётным донором — стал. Получил значок и медаль, а также донорскую «пенсию». Кровь сдавать планирую и дальше.

Чертовски приятно, что цели на год почти полностью выполнены!

🏆 Достижения года

Кроме выполненных целей получилось сделать ещё несколько классных штук

• Прошёл крутое обучение всяким менеджерско-проектовым штукам на курсе «Проектный спецназ», узнал много нового. По мотивами даже пару постов написал в блог.
• Не без помощи упомянутого обучения получил повышение на работе. Не то чтобы что-то сильно изменилось, я по-прежнему продуктовый аналитик, но моё желание улучшать мир вокруг не только данными оценили.
• Наконец-то переехал в новое жилище. Пять лет почти проект занял!
• Много путешествовал, по работе и не только. Насчитал 11 «выездов» из дома по разным поводам, среди которых — два горнолыжных, один в новый город России (Волгоград понравился), два — в новые страны (кроме Казахстана оказался под конец года в Таиланде, лето в декабре — кайф!).

🛍 Покупки года

• Почти 10 лет назад жил без телевизора, и вот он снова у меня. Теперь ютуб, кинчики и мультики в 4К разрешении смотрим, развалившись на диване!
• Набор для заточки ножей. Теперь могу наточить нож до состояния «разрезает бумагу на весу и сбривает волосы с руки».

✍️ Блоггеры, ютюберы, телеграм-каналы года

• Файб. Отличные историчкские разборы на самые разные темы. Очень понравилось видео про панельки, душевное такое!
• The Diary Of A CEO. Там всякие разные интервью с крутыми чуваками, достигшими многого в своих профессиях. Начал с интервью с адвокатом по разводам, и это оказалось (ВНЕЗАПНО!) одним из самих глубоких вещей про отношения, которые мне встречались.
• Timelab Chronicles. Бэкстейдж-канал опараторов дронов. Кино про поездку в Афганстан(!) на электро-гибриде(!!!) смотрел на одном дыхании!
• Глушилки. Маленький профессиональный блог про инфобез, с мемами. А нтерьвью с автором показалось настолько полезным, что даже законспектировал!

🎥 Фильмы и сериалы года

В этом году было много командировок, распробовал просмотр кинчиков в самолётах и сапсанах, это позволило наконец-то разгребать кинобэклог — давно отложенные фильмы, для которых нужно особое настроение. В поезде как раз вполне себе подходящее. Из фильмов больше всего впечатлил «Не смотрите наверх», это такая сатира, которая если и шутит и преувеличивает, то самую малость. Что, конечно, во время, когда руки висят над красными кнопками, оптимизма не добавляет. Другие впечатлившие фильмы:

• Квартира. Оскароносное кино из 1960 года. Там любовь, отношения, правильный выбор, а ключевые сюжетные повороты случаются на Рождество (и поэтому я советую его на праздники). И уже необычная атосфера Нью-Йорка конца 50-х.
• Страсти по Матвею. Кино, с которого начался 2024. Ещё один добрый и душевный фильм, про православного священника (современного, 20+ лет от роду). Кажется, именно после него подняли булки с дивана и пошли записывать дочку на крещение.

Из сериалов могу отметить два таких разных, но очень похожих в плане сюжетного хода «главный герой - легендарный пиздабол». Это «Во все тяжкие» (решил пересмотреть легенду почти 10 лет спустя, чтобы наконец-то посмотреть El Camino) и «Отыграть назад». От обоих получил искренее удовольствие, от обоих было не оторваться.

🎮 Игры года

Игры? Тебе что, 15 лет?

🎹 Музыка года

Больше всего заряжал трек Дешёвое Вино, а всё в годовом плейлисте. Фонка стало ещё больше, жаль, что Жигулей, в которых его слушать, у меня так и не появилось.

📚 Книги года

Книга года для меня «Сын человеческий» Александра Меня. В ней автор делает попытку пересказать Новый Завет человеческим словами — с предысторией, необходимым контектстом и пояснениями. На мой взгляд, получилось отлично, и уж если хочется разобраться, что же это за христианство такое, к которому большинство читающих себя причиляет, то начать (сразу после «Символоа Веры для чайников») стоит с этой книги.

Уже почти традиционно читал всякий нонфикшн, но каких-то алмазов в этот раз не попалось. Гораздо больше радовала как раз художесвенная литература, на которую иногда выпадала свободная минутка. В 2024 прочитал «Белую гвардию» Булгакова (впечатлило, понравилось), «Чапаева и Пустоту» Пелевина (впечатлило, не понравилось), дочитал заброшенного в 2022 «Бравого солдата Швейка» (не понравилось совсем, и это тема отдельного поста).

💻 Новый софт года

Не могу выделить каких-то программ и аппок, но точно могу сказать, в моей жизни стало больше LLM-ок. Англоязычный и рабочий поиск у меня идёт через perplexity.ai (это такой поиск на стероидах — с одной стороны, умеет переписать ваш запрос, с другой - на лету сагрегировать выдачу в понятный текст по теме), последние пару месяцев пытаюсь и из Алисы вытащить что-то осмысленное.

Из неприятного — уже даже не раздражает, а вгоняет в какое-то уныние необходимость регулярно делать какие-то странные упражнения (я про V*N) для доступа к привычным ресурсам. Вдвойне угнетает осознание того, что даже после окончания СВО вряд ли станет "как раньше".

💎 Событие года

Переезд на новую квартиру. Впервые за 30 с лишним лет сменил район проживания. На фоне людей, поменявших города и страны, это конечно, звучит неубедительно, но даже такая смена обстановки лично мне показала, насколько я врос в свою старую среду. И даже несмотря на переезд почти по всем параметрам в более благоприятную среду (лучше транспортная доступность, большее разнообразие застройки, до центра рукой подать) всё равно был небольшой период болезненной адаптации.

😫 Провал или разочарование года

Было ожидание, что осенью, когда будут закончены истории с переездом, началом школы у ребёнка и марафоном, у меня как-то сами собой прорастут новые смыслы и идеи. Вместо них проросла какая-то тупая пустота и фрустрация, с которой пришлось активно разбираться, самому и с посторонней помощью.

👍 Что важного я понял за 2024-й год?

1. Наглядно понял, насколько ограничены возможности влиять на окружающих без соответсвующих лычек и погон. Задумался о том, что пора уже, наконец, получать свои собственные.
2. Устал от бега. На некоторых выходных прям явно бесила необходимость наворачивть 20+км на "длинной" вместо прогулки или поездки на пляж/озеро. 2025 планирую провести в режиме 1-2 тренировки в неделю, побольше времени уделять железкам и велосипеду. Может быть, даже гравийник себе куплю!

⏭ Планы на 2025-й

Конкретику я пока не придумал, на праздниках буду шлифовать и превращать в цели и задачи следующие идеи:

• Създить в новый город в России и в новую для себя страну.
• Нарастить мышцу (да, настолько бег надоел)).
• Сделать следующий карьерный шаг.
• Меньше читать и получать новой информации, больше осмыслять (в том числе и через посты в блоге) и применять на практике полученную ранее теорию.

Хочется развить мысль из предыдущего поста, про уровень энергии. Уже упоминал ранее, что не нашёл каких-то структурированных книг и рекомендаций на тему того как управлять уровнем своего ресурса для того чтобы дела делались. Книжек про правильную постановку задач и целей полно, практических рекомендаций по реализации чего угодно тоже хватает. А вот про энергию, походу, только личным опытом делиться. Чем и буду в этом тексте заниматься. В контексте проектов, мегазадач и прочих слонов, и как сделать так, чтобы их наличие не прибивало к земле непосильным грузом.

Начну с основ. Мой опыт в этом плане выдает следующие пункты:

• Свой теоретическй энергетический максимум улучшить нельзя. Увы, тут у каждого свои ограничения.
• Более того, даже максимума энергии можно не достигать. Какой-нибудь долгоиграющий стресс типа диеты или подготовки к марафону запросто сделает так, что даже после девятичасового сна в тёмной прохладной комнате под тяжёлым одеялом будешь чувствовать себя процентов на 80.
• И даже эти 80% можно запросто слить в первые часы бодрствования.
  Собственно, хорошие новости (и практические советы из моего опыта) направлены на то, чтобы что-то сделать с неоправданным расходом энергии-мыслетоплива. И там, как мне кажется, огромное поле для улучшения. Далее буду рассказывать про опыт, полученный во время проектного обучения, того самого, которое уже выше упоминал.

Вводные данные. В самом конце февраля я вписался в курс по проектному управлению, «Проектный спецназ». Оплатила компания, так что сливаться было не вариант. Курс на тот момент состоял из 12 модулей (в каждом модуле 10-15 уроков, лекция+задание), каждый из модулей в теории мы должны были пройти примерно за неделю, ну и закончить таким образом примерно к майским праздникам, это был мягкий дедлайн. Другими словами, задача была поставлена объемная, для решения которой недостаточно просто упорно поработать в выходные, всё равно осталось бы более чем дофига. Собственно, это я почувствовал во весь рост в первые недели — быстро обнаружилось что в каждом модуле по несколько часов лекционного материала, да ещё и практические задания, требуюущие глубокой рефлексии. Я попробовал держать теоретический темп одну неделю, вторую… Обнаружил, что всё равно не успеваю, из-за этого, с одной стороны, растёт тревожность, с другой — страдает качество выполненных заданий и усвоения материала. А больше всего начала бесить (и сжирать энергию каждый день, прям с самого утра!) невозможность «избавиться» от задачи в короткие сроки. Тут как не форсируй, ни за неделю, ни даже за месяц не получится уложиться, материала для усвоения сильно больше. Примерно через полтора месяца в таком режиме понял, что серьёзно подумываю о том, чтобы сдаться и бросить эту затею — обучению уделяется большая часть свободного времени, хромают тренировки, работа, частично личная жизнь и отдых. При этом отставание от теоретически возможного темпа всё равно растёт!

Тут бы пост можно было и закончить инсайтом «выкидываейте из жизни то, что вас бесит, и случиться счастье!». Но я вспомнил другой, менее популярный. Который звучит как-то вроде «Самый полезный навык современного человека — это умение решать проблемы». Моя проблема состояла в том, что:

• Задача, стоящая передо мной, условно бесконечная, её нельзя сделать за короткий промежуток времени. А ещё лично у меня было ещё не очень много опыта в решении таких вот задач.
• Я не чувствую, что могу спокойно отдыхать и переключаться на другие активности, когда задача не доделана. Ну как можно расслабиться и заниматься чем-то ещё, если дело не доделано?

Из чёткого определения проблемы начало вырисовывать и потенциальное решение:

1. Выкинуть нахрен дедлайн. Я на курсе за знаниями, а не затем, чтобы уложиться в какие-то искусственные сроки.
2. Понять, какой темп более менее комфортен лично мне, выполнив этот минимум спокойно позволять себе заниматься другими делами…
3. …или почувствовать себя героем-стахановцем и перевыполнить норму!

Другими словами, огромную задачу с неясными перспективами я превратил в процесс, которым вообще может никогда не закончиться, но которому необходимо уделять какое-то фиксированное количество времени. Как тренировкам, например. И дело сразу пошло веселее! Технически я стал делать примерно тот же объем работы в курсе, но убрал стрессовый компонент из него. Даже наоборот — я определил себе планку в семь уроков в неделю, примерно половину модуля, вместо одного целого. Семь давалось относительно легко, эту норму удавалось перевыполнить. А сделав 10 появлялся уже азарт — «Ну что стоит уже добить до 14 и закрыть модуль?». Получалось не всегда, но свой темп я нащупал, и даже в жёсткий дедлайн (конец мая) практически уложился. Конечно, можно было бы и сильнее на азарте поднажать, но тогда бы уже остальные начали проседать. Короче, доволен, что получилось, доволен, что в процессе не выгорел и не бросил эту затею.

• Теперь к выводами. Что делать, чтобы не сливать энергию и не стрессовать из-за монументальных задач?
• Превращать их в процесс, которому уделяется некоторое количество времени регулярно. Причём, время нужно уделять максимально пессимистично, иначе не будет «эффекта стахановца» (когда выполнил минимум, почувствовал себя молодцом, и сделал сверх.
• Помнить про промежуточные цели. Во-первых, чтобы не случилось ситуации «вечного студента», когда процесс незаметно заслонил собой результат. Во-вторых, чтобы были поводы для небольших праздников и повода сделать небольшой перерыв.
• Ну и не забывать, что ваш ресурс ограничен. И даже правильное нарезание мегапроектов все равно не позволит взять их бесконечное количество. По этой же причине лично я отложил серьёзную (это когда с тренером, и беговых тренировок >=3) подготовку к марафону 2024 до завершения обучения. Урок, выученный в 2023 :)

Напоследок также напомню, что эти правила относятся к мегазадачам и процессам. Про другие практики, связанные с уменьшением слива энергии тоже не забываем! Вот эти вот все медитации, инфодиеты, здоровый сон, регулярный спорт и правильное питание. И тогда всё у вас получится!

Я тут пытаюсь учиться проектному управлению, и на самых первых занятиях освежил в памяти концепцию «заказчик–исполнитель–спонсор». Эта модель упрощённо описывает взаимодействие, а также противоречивые отношения этих ролей. Без которого, тем не менее, никакого проекта вообще не состоится. Без заказчика нет проблемы, без исполнителя — рабочих рук, без спонсора — ресурсов, чтобы что-то сделать. И конечно же, каждый из них тянет одеяло на себя — заказчик хочет всего и побольше, спонсор — поменьше за это заплатить, а исполнитель — делать то, что ему легко и понятно, и получать за это кучу денег.

Часто бывает так, что все роли на месте, но некоторые из них совмещаются в одном человеке. Например, заказчик одновременно является и исполнителем, а вот ресурсы уже нужно просить у кого-то другого. Пример — вы решили проявить инициативу на работе (стали «заказчиком» полезного изменения), ну вам её шеф и поручил реализовывать (теперь вы и «исполнитель»), наделив полномочиями («проспонсировав»). Проект в таком случае состоится, но может страдать от того, что вы, как заказчик, будет слишком мягко относится к себе, как к исполнителю. Упрощать требования, двигать сроки, забивать на всякие мелочи. И делать меньше, чем могли бы. Или дольше.

Совсем тяжело становится в личных делах, где мы сами себе и заказчик, и исполнитель, и спонсор. Вы, наверное, сами замечали, насколько тяжелее идут темы, которые нужны только вам лично, где никто вам не платит, не подгоняет и не работает за вас. Вот затык скорее всего в одной из ролей, и если понимать упомянутую модель «заказчик–исполнитель–спонсор», то можно оперативно найти и починить узкое место. Вместо переживаний и самобичевания, как это часто бывает.

Разберём на примере. Вот захотелось вам, допустим, «похудеть».
«Заказчик» тут отвечает за правильную постановку задачи и целей. Ну там «худеть нужно на небольшом дефиците, не голодать, от еды не отказываться; обязательно со спортом, иначе результат будет бледный; в приоритете — снижать процент жира, а не цифру на весах» и так далее. Что будет, если роль заказчика проседает? Вы просто будете энергично делать всякую фигню неоптимальные вещи, которые совсем не факт, что вообще к чему-то приведут. Вернее, точно приведут, но не факт что вообще туда, куда вы думали. Если продолжать историю с похудением, то это может быть, например, попытка решить вопрос с весом путем увеличения числа и длительности тренировок. Едим как в помойку, но зато бегаем по 10–15 км в день. Полируем бокалам пива или вина. Хотели — сухое тело. Получили — очень выносливого алкоголика (по прежнему с салом на боках и жопке).

«Исполнитель» — та ваша часть, которая может пойти и сделать то, что пришло от заказчика. Тут совмещаются разные качества. На одной стороне спектра — «сила воли», умение заставить себя сделать что-то, когда тяжело, не хочется, устал. На другой — всякие тактически хитрости, завязанные на личных особенностях. Ну вот знаете вы про себя, что очень падки на молочный шоколад. Или после порции алкоголя слабо себя контролиурете. Значит, ни пивасика, ни шоколадок дома лучше не держать, а уж если они там появились — прятать в шкаф/холодильник, причём на ту полку, где не будешь случайно замечать. Какие будут проблемы в нашем примере с похудением при хромающем исполнении? Будете регулярно обнаруживать в ситуациях, когда день прошёл, а не тренировку так и не сходил (потому что откладывал на вечер, а вечером как-то «неожиданно» (как снег зимой) навалились дела, и стало не до неё). Или постоянно гробить свой прогресс «неудачными» походами в рестораны-бары. Ну там пивка выпил, самоконтроль ослаб, а за пивком пошли греночки, бургеры, еще пара пива… И вот весь прогресс за неделю испарился. Самообманы из серии «завтра отработаю», «вот настанут выходные, тогда и возьмусь», а также классическое «вот со следующего понедельника начну новую жизнь, железно» имеют те же корни.

Перед переходом к «спонсору» сделаю важную заметку. Тому, как решать проблемы на предыдущих уровнях, посвящено огромное число разных книг. Какие-то фокусируются на правильных целях и постановке задач, другие накачивают мотивацией и дают дельные советы по организации процесса. Прочитал их достаточное число, чувствую, что многое понял, но всё равно регулярно сталкивался с затыками. А всё потому, что проблема оказывалась в «спонсоре», а про это пишут сильно меньше (ну или мне не попадалось).

Итак, «спонсор». В контексте личных дел это уровень вашей энергии, ресурса. Вообще, и на конкретное дело. Во втором случае это частный случай проблемы с «заказчиком» — если мы сами себе внятно не объяснили, зачем мы вписываемся в проект-блудень-дело, то и организм (подсознание, мозг — называйте как хотите!) может тупо саботировать дело чувством страшной непреодолимой лени и прокрастинации. Но иногда бывает так, что дело — нужное и полезное (лично нам), как делать его мы знаем, время выделено, отвлекающие факторы убраны. А всё равно не идёт. В случае с диетой — холодильник забит творогами, индейкой и овощами, мы его открываем с утра, смотрим, хлопаем глазами, закрываем. А потом открываем Яндекс.Еду и заказываем самый большой бургер с двойной порцией картошки. Что случилось? Случился низкий уровень энергии, мне известно несколько способов влететь в такое состояние:

1) системный недосып + день, когда поспали ну совсем уж мало (у меня так было на прошлой неделе — пару дней поспал меньше 7 часов, на третий — вообще 5, чтобы успеть ранний поезд. По приезду ходил в полузомбированном состоянии пока не подремал пару часов

2) эмоциональный перегуз. Для примера можно вспомнить пару ярких эпизодов 22 года

3) Дофаминовое выжигание. Да, просмотрами рилсиков и шортсов можно вогнать себя в дофаминовую яму (подробнее об этом можно почитать в материале про дофамин), в которой делать не хочется вообще ничего (кроме новый пачки рилсов), даже бургер с двойной картошкой заказывать.

Ну хорошо, а можно что-то улучшить?

Достаточно просто записать на мой онлайн-курс личного марафона наставничества, где я раскрою вам секрет успешного успеха…. Тьфу ты, это для другого поста, ещё не время. А если серьёзно, то всё банально и сложно, никаких волшебных таблеток тут нет.

Первый совет — расти и качаться, закрывать дыры в теории, потом применять на практике. Мои советы, для прокачки «заказчика» и «исполнителя»:

• «Путь Джедая», Максим Дорофеев. Закроет 95% вопросов.
• «Start with Why», Simon Sinek.
• «Accelerated Learning Techinques», Joe McCullough.

Со «спонсором» всё сложнее — никакая книга не заменит навыка вовремя ложиться спать. Особенно, если вы её вместо сна читаете. К тому же, самая главная проблема с низким уровнем энергии как раз в том, что на нём вы уже не осознаете толком проблемы, не говоря о том, чтобы начать её решать. Ну а если осознаете — идите и отдохните, какие тут ещё рекомендации?

Второй совет — это аутсорсить некоторые роли другим, чтобы избегать проблемы, описанной в начале посте. Почти наверняка есть люди, которые смогут побыть для вас «заказчиком» или помочь в «исполнении». На примере спорта — тренер, который выстраивает вам программу, а в идеале — ещё и над душой стоит на стадионе, пока вы круги нарезаете. Халявить на «исполнении» тут станет в разы сложнее, да и до и как «заказчик» он тут вам поможет (будет конвертировать сложную и непонятную цель «пробежать марафон из 4 часов» в понятные программы тренировок). Со спонсорством сложнее, энергией с вами никто не поделиться даже если очень сильно захочет. Но можно договориться, например, с женой о том, что вы а) напоминаете друг другу об отпусках, необходимости высыпаться (хоть бы и путём полунасильного затаскивания в кровать) б) обязательно указываете партнёру, когда он выглядит каким-то замученным и уставшим.

На этом, пожалуй, всё. Пост написал, чтобы зацементировать свой опыт и не забывать об энергии и роли «спонсора», для меня осознание того, что кроме правильно поставленной задачи и её техничного исполнения есть ещё один важный компонент, было долгое время неочевидно. Надеюсь, что и вы сегодня узнали что-то новое. Ну или поделитесь своими открытиями и советами по теме, чтобы что-то полезное узнал я!