Pergunta de entrevista para Analista de Dados

Um stakeholder diz que usuários que usam a funcionalidade X retêm melhor, então deveríamos empurrar todo mundo para ela. Como você responde?

O que o entrevistador está avaliando, como estruturar sua resposta e um exemplo falado que você pode adaptar.

Resposta rápida

Isso é uma correlação, e a explicação mais provável é seleção: usuários engajados adotam mais funcionalidades, então a funcionalidade pode ser sintoma da retenção e não causa. Diga isso sem matar a ideia, depois proponha um jeito de testar, de preferência um experimento randomizado ou, na falta dele, uma comparação de coortes pareadas ou uma análise de diferenças em diferenças em torno de um release.

Por que os entrevistadores perguntam isso

Isso testa julgamento estatístico e trato com stakeholders ao mesmo tempo, que juntos são a maior parte do trabalho de verdade. Os entrevistadores querem que você identifique o confundidor provável de forma específica em vez de recitar o slogan de que correlação não é causalidade, e que depois ofereça um caminho construtivo para a resposta real em vez de simplesmente bloquear a decisão de outra pessoa e ir embora.

Como estruturar sua resposta

  • Nomeie o confundidor de forma concreta em vez de citar o slogan.
  • Explique a possibilidade de causalidade reversa em termos simples.
  • Proponha um experimento como a resposta limpa.
  • Ofereça uma alternativa quase experimental se o teste for inviável.
  • Mantenha o tom colaborativo, não obstrutivo.

Exemplo de resposta

Exemplo falado, em primeira pessoa

Eu diria que é um sinal promissor e depois explicaria por que ainda não dá para concluir. A história mais provável é que usuários engajados experimentam mais funcionalidades, então a adoção da funcionalidade X é um marcador de engajamento e não a causa dele, e empurrar um usuário desengajado para ela pode não fazer efeito nenhum. Existe também uma leitura direta de causalidade reversa: quem já ia ficar é quem continua por perto para descobrir a funcionalidade. A resposta limpa é um teste randomizado, então induzir um subconjunto aleatório à funcionalidade e comparar a retenção contra um grupo de controle, o que nos diz o efeito causal exatamente na população que a gente teria como alvo. Se não der para rodar isso, eu olharia diferenças em diferenças em torno do lançamento da funcionalidade, ou parearia usuários por atividade anterior, tempo de casa e plano, e compararia iguais com iguais. Quando eu fiz a versão pareada disso em uma funcionalidade de onboarding, cerca de dois terços do ganho aparente sumiram, o que mudou a decisão de roadmap.

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Veja como funciona

Perguntas de acompanhamento que você pode esperar

  • Como você construiria um grupo de comparação pareado?
  • O que é diferenças em diferenças e o que esse método pressupõe?
  • Como você passa essa mensagem sem soar obstrutivo?

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