Для измерения метрик существуют разные инструменты. Например, Яндекс Метрика или Google Analytics. Если компания большая, то она может разработать и самописное решение: программу, где под капотом часть данных отсылается в Google Analytics, другая — в Яндекс Метрику, часть отчётов уходит в Power BI, MetaBase и в другие системы, а другая часть данных будет проанализирована с помощью внутренних Data Scientists. Почти для всех популярных библиотек и фреймворков есть готовое решение. Например, это может быть библиотека для Vue, Angular или React. В ней мы отправляем какой-то ивент и указываем: что это был за клик, что это за категория, какое это значение и какой это лейбл. Полей может быть сколько угодно — вы получаете их от аналитиков и решаете, откуда подтягивать каждое значение. В ответ аналитикам вы отправляете большой объект, с которым им предстоит провести наедине не один увлекательный рабочий день, и а, может, и вечер.
Казалось бы написаны очевидные вещи, но было полезно еще раз об этом поразмышлять. Спасибо.
год или два назад, на 23 февраля, мне звонила эйчарша, ну типа готовы собесить, туда сюда, смеялась, праздновала, видимо в магните, хорошие праздники, И так 3 раза, после каждого раза она меня забывала и снова все проговаривала сначала. После этого считаю что магнит дно, как в прочем и их магазины. Наверное, я предвзят ¯\_(ツ)_/¯
Магнит огромная компания и оценивать всю компанию по работе одного сотрудника как минимум глупо.
А какие бизнес-метрики нужно Магниту внедрить, чтобы отслеживать грязь и мусор под ногами в магазинах? Ну, или фрукты-овощи с плесенью? Или сотрудников кричащих через весь магазин на каким-то своем языке?
Сорри за токсик, но реально звучит смешно бизнес-метрики и магазины Магнит.
Чтобы эффективно проверять подобные гипотезы необходимо A/B тестирование. Для него бизнес метрики должны быть адаптированы: собираться раздельно для тестируемых версий; не завесить от объема аудитории тестируемых версий.
Хотя, если нужно отчитаться за эффективность - и так сойдёт.