Открытые данные

Когда я только начинала выкладывать результаты своих экспериментов, это были просто скриншоты из Google Analytics и беглые заметки в конце рабочего дня. Никакой системы, никакого плана. Мне казалось, что если я покажу, как считала, — коллеги поймут. Но оказалось, что именно сырые цифры, а не выводы, вызывают больше всего вопросов. И тогда я решила: данные должны быть не просто открытыми, а воспроизводимыми.

С тех пор мы публикуем все материалы, которые собираем в ходе исследований, в формате, пригодном для самостоятельного анализа. Вы можете забрать дата-сет, проверить наши расчёты или построить собственную модель на тех же исходных. Это принципиальная позиция — маркетинг не должен строиться на догадках и закрытых отчётах.

Что мы выкладываем

• Дата-сеты экспериментов — сырые данные A/B-тестов, корреляционных анализов и опросов: логи, временные ряды, выборки с метаданными. Мы стараемся приводить их к минимально необходимой обработке, чтобы не потерять контекст.
• Методологические карточки — описание дизайна каждого исследования: как формировалась выборка, какие инструменты использовались, какие допущения принимались и почему. Это не техническое задание, а честный рассказ о том, где мы могли ошибиться.
• Скрипты и формулы расчётов — если для анализа использовался самописный код на Python или SQL-запросы, мы прикладываем их с комментариями. Вы можете воспроизвести результат на своих мощностях или адаптировать под свои задачи.
• Независимые рыночные отчёты — раз в квартал мы собираем статистику по разным сегментам digital-рынка, не привязанную к клиентским проектам. Это открытые данные о конверсиях, ценах, сезонности — всё, что помогает увидеть картину шире.

Форматы и доступ

Мы не используем проприетарные форматы и не прячем данные за формами регистрации. Все файлы доступны по прямым ссылкам: CSV для таблиц, JSON для структурированных массивов, TXT для логов, PDF для сводных отчётов. Иногда публикуем интерактивные дашборды, но обязательно дублируем их статическими версиями — на случай, если сервис изменит API или перестанет поддерживаться.

Каждый дата-сет сопровождается README: откуда данные, когда собраны, какие есть ограничения. Если в процессе анализа выясняется, что мы допустили ошибку, — мы не удаляем старые версии, а помечаем их как устаревшие и публикуем исправленный набор с комментарием. Это позволяет отследить эволюцию нашего понимания проблемы.

Как использовать

Вы можете брать любые данные для своих исследований, статей, презентаций или внутренних аналитических задач. Мы просим только об одном: если вы строите на их основе выводы, ссылайтесь на источник. Это помогает поддерживать достоверность и даёт возможность другим проверить цепочку рассуждений.

Если вы нашли ошибку или хотите предложить альтернативную интерпретацию — напишите мне. Несколько раз благодаря таким письмам мы пересчитывали модели и получали более точные результаты. Исследования — это живой процесс, и я всегда рада сотрудничеству.

Принципы

• Проверяемость. Любой вывод должен быть воспроизводим на тех же данных. Если результат нельзя повторить — он не имеет ценности.
• Контекстность. Мы не публикуем цифры без объяснения, как они получены. Голая статистика вводит в заблуждение чаще, чем её отсутствие.
• Независимость. Наши исследования не привязаны к коммерческим проектам. Мы не доказываем эффективность конкретного инструмента или канала — мы просто изучаем, как ведут себя цифры.
• Открытость к критике. Мы публикуем не только успешные эксперименты, но и провальные. Отрицательный результат — это тоже знание.

Если вы хотите предложить идею для исследования, поделиться своим дата-сетом или присоединиться к работе — свяжитесь со мной. Лаборатория растёт, когда в неё приходят с вопросами.