Я.Афиша: добавить рекомендации по фильмам

Средний Медиа Recsys 40 мин Pre-launch decision

Ситуация: Сейчас на главной — категории + поиск. Добавить «вам понравится» секцию по истории Кинопоиска и Маркета.

Recsys-команда внутри Я.имеет model. Privacy-команда: «cross-property data — sensitive». Продукт: «но конверсия будет 2x».

Доступные данные

visits: visit_id, user_id, ts, source, has_yandex_id
recsys_baseline: model accuracy on Kinopoisk
cross_property_data: user_id, property, last_action_ts
privacy_consent: user_id, granted_for_recsys

Задачи

% юзеров Афиши с Yandex_ID и consent.
Pilot: 5% юзеров с consent → новый recsys block.
Прогноз CR: home view → ticket purchase.
Privacy: opt-in vs opt-out, comply с регуляторами.
Risk: irrelevant recsys (фильм + театр — разные паттерны).
A/B-дизайн с control = старая главная.

Все кейсы для подготовки →

Жанр кейса: Pre-launch / стоит ли запускать — все кейсы этого типа.

Как разбирать Pre-launch / стоит ли запускать кейсы

Что разбирают на pre-launch кейсе?

Дизайн запуска фичи: pilot-design, прогноз эффекта, юнит-экономика, риски и guardrails. Цель — получить правильный go/no-go.

Какие метрики важны до запуска?

Прогноз primary metric (на основе baseline и эластичности), guardrails (NPS, retention, cannibalization), стоимость pilot и payback период.

Когда не нужно запускать?

Если ROI отрицательный, юнит-экономика разваливается, или operational capacity не выдержит. Не нужно тестировать каждую идею A/B — некоторые сразу no-go по математике.

← Все кейсы

Я.Афиша: добавить рекомендации по фильмам

Доступные данные

Задачи

Как разбирать Pre-launch / стоит ли запускать кейсы

Похожие кейсы (Медиа)