Привет! Это Армен, старший аналитик в CRM. В Авито я повышаю эффективность массовых рассылок с помощью оптимизации алгоритмов отправки. Сегодня расскажу, как случайность помогла значимо улучшить метрики и найти закономерности в хаосе.

💼 Что за продукт. Балансировщик маркетинговых рассылок — это продукт команды CRM, который позволяет управлять трафиком коммуникаций на пользователя в течение дня.

Он помогает решить три задачи:
➡️ Ранжирует доступные пользователю коммуникации, чтобы выбрать самую релевантную в конкретный день.
➡️ Управляет количеством коммуникаций в день на пользователя, чтобы снижать негатив от рассылок.
➡️ Подбирает оптимальное время отправки для конкретной кампании, чтобы попасть в прайм-тайм пользователя.

🤔 С чего всё началось. Мы захотели быстро проверить, насколько изменения в ранжировании коммуникаций влияют на продуктовые метрики. На тот момент у нас ещё не было ни одного эксперимента — нужно было понять, как именно система реагирует на сдвиги в довольно хаотичной логике.

Раньше маркетологи задавали приоритет кампаний вручную — через время отправки. Самые лучшие кампании, проверенные на А/Б, ставились утром, а менее «аплифтовые» — к вечеру. Это помогало избежать пересечений между рассылками одной вертикали.

🔀 Что сделали. Чтобы измерить влияние и найти закономерности, мы добавили контролируемую случайность: часть трафика распределяли по рандомной эвристике вместо фиксированных правил. Мы не пытались улучшить метрики — хотели просто увидеть, как система ведёт себя без человеческого паттерна и собрать более сбалансированные данные для дальнейшего анализа.

🥇 Что вышло на А/Б. Рандом не просто выстоял — он значимо улучшил продуктовые метрики, включая сделки на Авито, по сравнению с экспертной логикой. Случайность помогла системе выйти из локальных оптимумов и выявить неочевидные точки роста. 

😎 Итог. Мы не заменяли экспертность алгоритмом вслепую, а провалидировали ее на данных. Эксперимент показал, что случайные распределения помогают увидеть, где текущая логика действительно работает, а где мы переоцениваем собственные решения. Иногда именно рандом делает систему устойчивее, честнее и проще — а значит, помогает принимать более надёжные продуктовые решения.

Ставьте ❤️, если вы тоже за интересные эксперименты, которые приносят инсайты

#АрменЕс