Ответ
Оцениваю результат по ключевым метрикам продукта (DAU, конверсия, retention и т.д.), сравнивая с изначальными целями. Использую A/B-тесты для проверки гипотез, например:
# Пример анализа A/B-теста
import pandas as pd
from scipy import stats
control = pd.read_csv('control_group.csv')
test = pd.read_csv('test_group.csv')
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(control['conversion'], test['conversion'])
print(f"P-value: {p_value:.4f}") # Если p-value < 0.05 - эффект значимТакже учитываю качественные показатели: отзывы пользователей, NPS, данные юзабилити-тестов. Важно отделять влияние внешних факторов (сезонность, маркетинг). Для комплексной оценки использую OKR: если достигли 70%+ ключевых результатов - считаю успехом.
