Что будешь делать если Product Manager и аналитик хотят провести разные эксперименты

Сначала разберусь в целях каждого эксперимента и их влиянии на бизнес-метрики. Проведу совместную сессию с PM и аналитиком, чтобы обсудить гипотезы, приоритеты и возможные компромиссы.

Если оба эксперимента важны, но ресурсы ограничены:

1. Оценим потенциальный impact (например, через ICE-оценку).
2. Проверим возможность запуска последовательно или на разных сегментах пользователей (A/B/n тест).

Пример кода для сплит-теста:

import numpy as np  

users = np.random.choice(['control', 'variant_pm', 'variant_analyst'],  
                         size=1000,  
                         p=[0.33, 0.33, 0.34])  

Если конфликт сохраняется, обращусь к данным: посмотрю past experiments, юзер-фидбек или предложу пилот на малой аудитории. Главное — избегать субъективных решений и опираться на данные.