Перейти до змісту
Увійти
← Глосарій статистики

зсув структури (mix shift)

Також називають: ефект структури, структурний зсув, зміна складу аудиторії, mix shift

Зміна середнього чи частки через зміну складу групи, а не поведінки. Приклад: витрат на активного користувача стає менше, бо прийшла хвиля нових користувачів.

Майже кожна продуктова частка чи середнє (конверсія, середній чек, утримання, stickiness) — це зважене середнє за сегментами: каналами, платформами, країнами, тригерами paywall, новими й старими користувачами. Якщо змінюються ваги, змінюється й підсумок, навіть коли жоден сегмент не змінився. Це і є зсув структури (mix shift).

rˉ=∑iwi ri\bar r = \sum_i w_i \, r_i

де wiw_i — частка сегмента ii у загальній кількості, а rir_i — його показник. При переході від періоду 0 до періоду 1 зміна точно розкладається на дві частини:

Δrˉ=∑i(wi1−wi0)ri0⏟ефект структури+∑iwi1(ri1−ri0)⏟ефект показника\Delta \bar r = \underbrace{\sum_i \left(w_i^{1} - w_i^{0}\right) r_i^{0}}_{\text{ефект структури}} + \underbrace{\sum_i w_i^{1} \left(r_i^{1} - r_i^{0}\right)}_{\text{ефект показника}}

Ефект структури — це те, як змінився б підсумок, якби кожен сегмент зберіг старий показник; ефект показника — справжня зміна поведінки, зважена за новою структурою. Коли вони тягнуть у різні боки, підсумок може рухатися в один бік, а кожен сегмент — в інший: крайній випадок відомий як парадокс Сімпсона.

Зсуви структури в продуктових даних трапляються постійно: партнерська промоакція приводить людей, які прийшли по бонус,, і нова версія виглядає гіршою; сезонна хвиля мандрівників знижує stickiness; рекламна кампанія на дешевшому ринку зменшує дохід на користувача. Захищає проста звичка: перш ніж пояснювати зміну підсумку, розбийте його за очевидними сегментами і перевірте, чи змінилися ваги. Подавайте результат і як є, і з поправкою на структуру (за фіксованих ваг).

Приклад

Частка тих, хто починає тріал на paywall Halves, з травня до червня зростає, і команда дизайну готова записати це собі в заслугу. Розбиваємо за тим, що викликало paywall:

Тригер
Травень: бачили
Травень: частка тріалів
Червень: бачили
Червень: частка тріалів
receipt_scan
1 000 (50%)
8,0% → 80 тріалів
1 800 (75%)
7,5% → 135 тріалів
settings
1 000 (50%)
3,0% → 30 тріалів
600 (25%)
3,0% → 18 тріалів
Разом
2 000
110 / 2 000 = 5,5%
2 400
153 / 2 400 = 6,375%

Підсумок зріс на 6,375% − 5,5% = +0,875 в. п. Розкладаємо:

  • Ефект структури (старі показники, зміна ваг): (0,75 − 0,50) × 8,0% + (0,25 − 0,50) × 3,0% = 2,0% − 0,75% = +1,25 в. п.
  • Ефект показника (нові ваги, зміна показників): 0,75 × (7,5% − 8,0%) + 0,25 × (3,0% − 3,0%) = −0,375 в. п.
  • Перевірка: 1,25 − 0,375 = 0,875 в. п. ✓

Нова промоакція сканування чеків відправила більше людей на paywall через тригер, який конвертує найкраще. Сам paywall для тих, хто сканує, став трохи гіршим (8,0% → 7,5%). Без розбивки команда винесла б хибний урок.

Типові помилки

  • Пояснювати підсумок, не розбивши його. Перш ніж хвалити чи звинувачувати фічу, перевірте, чи змінилися частки сегментів.
  • Розбивати за не тими сегментами. Беріть виміри, від яких залежить показник (канал, платформа, тригер, нові чи старі користувачі), а не будь-що, що пропонує дашборд.
  • Порівнювати версії під час хвилі трафіку. Партнерська промоакція чи кампанія змінюють, хто приходить; порівнюйте подібне з подібним або проводьте рандомізований тест.
  • Показувати лише сире число. Додайте поруч значення з поправкою на структуру, щоб було видно, скільки дає поведінка, а скільки — склад.
  • Вважати сегменти стабільними. Показники сегментів теж дрейфують; розкладання показує обидва ефекти, тож рахуйте обидва.