Ответ
Разработка и запуск фичи, которая увеличила retention на 15% за квартал. Провел глубокий анализ поведения пользователей, выявил точку оттока и предложил решение — персонализированные рекомендации на основе ML.
Пример кода (Python + pandas для анализа):
user_behavior = pd.read_csv('user_actions.csv')
dropoff_point = user_behavior.groupby('day')['active_users'].mean().idxmin()
print(f"Main dropoff at day {dropoff_point}") Добился внедрения через кросс-функциональную работу с DS, backend и дизайнерами. Результат подтвердил гипотезу и окупил затраты за 2 месяца.
