Lenny DistilledCrecimiento → Experimentación y métricas
Les animaría a todos, si pueden, a mirar algunos de los experimentos que creían que eran sus mayores éxitos. Observen las métricas a largo plazo durante un año, dos años después de ese experimento. Y me juego que se sorprenderían de cuántas veces la métrica es diferente de lo que pensaban que sería después de un año.
Creo que probablemente hay dos cosas que han sido muy comunes. Y diría que en bastantes casos, obtienes un aumento en una métrica a corto plazo... Y luego miras un año después, y en realidad no hay un aumento incremental en el GMV de esa cohorte.
El porcentaje se refiere a cuántas veces los experimentos de crecimiento que muestran resultados positivos a corto plazo resultan no tener un impacto a largo plazo cuando se miden después de un año.
Está en el rango del 30 al 40%.
La mayoría de los bucles de crecimiento agotan su capacidad para producir resultados significativos para ti en los primeros cinco a seis a siete años.
OEC significa "Criterio General de Evaluación", el marco de Kohavi para definir métricas que las pruebas A/B deben optimizar.
Para mí, la palabra clave es el valor de por vida, que es que tienes que definir el OEC de tal manera que sea predictivo causal del valor de por vida del usuario.