Какие видишь точки роста

1. Глубокая аналитика данных – внедрение продвинутых инструментов (например, Amplitude, Mixpanel) для более точного понимания поведения пользователей.
2. A/B-тестирование – систематическое тестирование гипотез на всех этапах воронки (UI, UX, ценообразование).
3. Автоматизация процессов – CI/CD, мониторинг ошибок (Sentry), чат-боты для поддержки.
4. Персонализация – рекомендательные системы на базе ML (например, через библиотеки типа surprise для Python).
5. Расширение метрик – внедрение North Star Metric, Cohort Analysis.

Пример кода для A/B-теста:

import pandas as pd
from scipy import stats

def ab_test(control, variant):
    t_stat, p_value = stats.ttest_ind(control, variant)
    return "Significant" if p_value < 0.05 else "Not significant"

Фокус на data-driven решениях и скорости итераций.