Может ли MDE постоянно увеличиваться?

MDE (Monthly Declining Engagement) и может ли оно постоянно расти?

Это хороший вопрос, потому что он заставляет думать о противоречиях в данных. Я предполагаю, что здесь имеется в виду MDE как метрика, отражающая ежемесячное снижение engagement, или это может быть смещение понимания терминов. Разберу оба случая.

Уточнение терминологии

MDE может означать:

1. Monthly Declining Engagement — месячное снижение engagement
2. Monthly Declining Events — месячное снижение событий
3. Или это может быть чёрная метрика вроде Churn Rate — доля пользователей, которые ушли

Я буду трактовать это как метрика упадка или negative metric.

Может ли negative метрика постоянно расти?

Ответ: Да, это парадокс логики, но это часто происходит в реальности.

Пример 1: Churn Rate (вариант MDE)

Ситуация: Churn Rate (процент ушедших пользователей)

Месяц 1: 5% churn (95% остаются)
Месяц 2: 6% churn (94% остаются)
Месяц 3: 7% churn (93% остаются)
Месяц 4: 8% churn (92% остаются)

Может ли это расти постоянно?

❌ Нет, это не может расти вечно.

Математический лимит:

Максимум churn = 100% (все пользователи ушли)
Если начнём с 5% и растём на 1% в месяц:
5% → 6% → 7% → 8% → ... → 99% → 100%
Если достигнем 100%, компания мертва.

Реалистичный лимит:

Основной churn (люди уходят в любом случае) = ~3-5%
Если churn растёт выше, это индикатор проблемы
Если превышает 15-20%, компания деградирует
Если достигает 50%+, это уже катастрофа

Пример 2: Daily Active Users (DAU) Decline

Если мы говорим о метрике "% упадка DAU":

День 1: 1M DAU
День 2: 950k DAU (5% упадок)
День 3: 900k DAU (5% упадок)
День 4: 850k DAU (5% упадок)

Может ли это расти постоянно?

❌ Нет, это экспоненциальное снижение, который заканчивается на 0.

Математика:

Если каждый день теряем 5%:
День 1: 1M
День 2: 950k
День 10: 599k
День 20: 359k
День 50: 8k
День 100: 0.5 (практически 0)

Вывод: Упадок не может расти бесконечно, потому что база стремится к нулю.

Пример 3: Declining Engagement (более интересный случай)

Если MDE означает "% пользователей с падающим engagement":

Месяц 1: 10% пользователей имеют падающий engagement
Месяц 2: 15% пользователей имеют падающий engagement
Месяц 3: 20% пользователей имеют падающий engagement

Может ли это расти постоянно?

⚠️ Технически да, но это плохо.

Математический лимит:

Максимум: 100% пользователей имеют падающий engagement
(все потеряли интерес)

Реалистичный сценарий:

Месяц 1-6: растёт с 10% до 40%
Месяц 7: 50% (половина базы в упадке)
Месяц 8-12: 60-70% (компания терпит убытки)
Месяц 13: 80%+ (компания закрывается или переходит в режим паллиативной помощи)

Когда negative метрика растёт: причины

Причина 1: Продукт деградирует

Этап 1: Мы игнорируем feedback пользователей
Этап 2: Пользователи уходят медленно
Этап 3: Уходят быстрее
Этап 4: Это уже не обратимо

Пример: Yahoo в 2000-х. Когда потеряли 30% трафика, было поздно.

Причина 2: Конкуренция появилась

До: мы единственные
После: появился Notion, Figma, etc
Rezultat: наши пользователи уходят

Причина 3: Macro проблемы (экономический кризис, регуляция)

Примеры:
- Крипто-приложения упали в 2022 после падения Bitcoin
- Ride-sharing упал в 2020 по пандемии
- Платёжные приложения упали из-за регуляции

Причина 4: Плохие решения в продакте

"Давайте покажем рекламу на каждом экране"
"Давайте удвоим цену"
"Давайте удалим популярный фич"
→ пользователи уходят

Как я отношусь к растущему MDE (negative metric)

1. Первая реакция: паника минимум, анализ максимум

Это не оптимизируемо вверх, это нужно останавливать.

2. Разбираю, почему это растёт

SELECT 
  DATE_TRUNC('month', event_date) as month,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN engagement_declining THEN user_id END) as declining_users,
  COUNT(DISTINCT user_id) as total_users,
  ROUND(
    100.0 * COUNT(DISTINCT CASE WHEN engagement_declining THEN user_id END) / 
    COUNT(DISTINCT user_id), 2
  ) as pct_declining
FROM user_engagement
GROUP BY DATE_TRUNC('month', event_date)
ORDER BY month DESC;

3. Проверю корреляции

Это совпадает с:
- Изменением продакта?
- Появлением конкурента?
- Изменением аудитории?
- Экономическими факторами?
- Технической проблемой?

4. Применю 80/20

Если 80% упадка от одной причины, я фокусируюсь на ней.
Пример: 80% ухода из-за появления конкурента → нужно быстро улучшить продукт

Мой совет: как остановить растущую negative метрику

Шаг 1: Признай проблему

❌ "Это временно, пройдёт"
✓ "Это серьёзно, нужно действовать"

Шаг 2: Найди ROOT CAUSE

Это не всегда очевидно. Нужен анализ.

Шаг 3: Быстрое действие

Отклонение может ускориться экспоненциально
5% → 10% может быть за месяц
10% → 20% может быть за неделю
Чем дольше ждёшь, тем сложнее вернуть

Шаг 4: Измеряй эффект улучшений

Отановилась ли растущая метрика?
Начала ли падать?
Нужны ещё улучшения?

Парадокс: почему компании игнорируют растущие negative метрики

Психология:

• Люди лучше реагируют на позитивные метрики (DAU растёт)
• Отрицательные метрики (churn растёт) менее заметны
• Руководство может скрывать плохие новости

Пример: Twitter в 2023

До: Elon Musk купил, уволил 80% команды
Результат: user churn начал расти
Повествование: "Это временно, пользователи вернутся"
Реальность: чирпа упала с 500M дневных на 300M (и дальше падает)

Мой финальный ответ

Может ли MDE постоянно расти?

Математически: Да, до определённого лимита (100% для %, 0 для абсолютных чисел)

Практически: Если растёт, это индикатор серьёзных проблем

Как Product Analyst: Мне нужно:

1. Выявить эту метрику быстро
2. Разобраться, почему она растёт
3. Помочь команде найти решение
4. Мониторить, пока не начнёт падать

Опасность: Чем дольше растёт negative метрика, тем дороже её остановить. Лучше предотвратить.

Вывод: Постоянно растущая negative метрика — это не метрика, это сигнал о смерти. И Product Analyst должен быть первым, кто это видит и громко об этом кричит.