Если данные демонстрируют рост (например, увеличение MAU, DAU, выручки, вовлечённости), но при этом наблюдаются жалобы от пользователей, это сигнал к тому, что метрики не отражают всей картины. Такое расхождение между количественными и качественными данными может указывать на скрытые проблемы, которые в перспективе могут привести к падению показателей. В такой ситуации я действую поэтапно:

1. Сегментирование данных

Первым делом важно понять, какие именно пользователи жалуются и какие метрики растут:

• Кто жалуется? Новые или старые пользователи? Платящие или фритрекеры? Один сегмент или все?

• Что именно растёт? Например, может расти количество установок, но при этом падает удержание.

• Сопровождается ли рост churn'ом? Часто при росте трафика churn замыливается — абсолютное количество пользователей растёт, но % оттока может тоже увеличиваться.

• **Есть ли разница в платформе/регионе/версии приложения?
  **

Это помогает выявить узкие места: например, можно обнаружить, что рост даёт реклама, но постоянные пользователи недовольны изменениями в интерфейсе.

2. Анализ контекста жалоб

Важно систематизировать жалобы. Использую несколько источников:

• обращения в техподдержку;

• отзывы в App Store / Google Play;

• обратная связь в социальных сетях и форумах;

• метки NPS/CSAT-опросов (если внедрены);

• пользовательские интервью и обратная связь от команды продаж (если B2B).

Жалобы группируются по темам: например, баги, навигация, реклама, изменения логики, баги после обновлений. Составляется heatmap проблем — по количеству упоминаний и по влиянию на ключевые сегменты.

3. Проверка когортного анализа и retention

Рост может быть «ложноположительным», если базируется на низкокачественном трафике. Провожу когортный анализ:

• удержание новых пользователей;

• жизненный цикл активных клиентов;

• поведение новых пользователей по сравнению с историческими.

Если жалуются старые пользователи, можно сравнить Retention old users до и после обновлений. Если Retention падает, это тревожный знак: возможно, текущие изменения вытесняют ценную аудиторию.

4. Переосмысление KPI и добавление новых метрик

Рост — это хорошо, но что именно растёт? Иногда рост DAU сопровождается:

• увеличением количества сеансов, но сокращением времени сессии;

• ростом регистраций, но снижением LTV;

• ростом просмотров, но снижением конверсии в целевое действие.

Я анализирую продуктовые метрики (вовлечённость, feature adoption, churn, Net Promoter Score, количество багов в проде и т.п.), чтобы получить сбалансированную картину.

Также возможно, что старые KPI стали неактуальными, и необходимо ввести новые индикаторы удовлетворенности или качества опыта, например:

• Customer Effort Score (CES);

• Task success rate;

• Drop rate в критичных флоу.

5. Качественное исследование: юзабилити-тесты и глубинные интервью

Чтобы понять, насколько проблема остра, провожу:

• интервью с пользователями, особенно из сегмента жалующихся;

• юзабилити-тесты, чтобы посмотреть, где именно возникает непонимание;

• A/B-тесты с UX-альтернативами, если есть конфликтный интерфейс.

Иногда жалоба кажется субъективной, но в ходе интервью оказывается, что целый класс пользователей не понимает новую логику флоу (например, скрытые CTA или новая навигация).

6. Балансировка краткосрочного роста и долгосрочной лояльности

Если рост обеспечен за счёт фичи, которая вызывает недовольство (например, агрессивная реклама, темная паттерны), важно оценить:

• насколько эта фича устойчива в долгосрочной перспективе;

• повлияет ли она на churn или репутацию бренда;

• можно ли сделать мягче UX, не жертвуя доходом.

Часто здесь приходится принимать компромиссные решения: например, уменьшить агрессивность рекламы, но сохранить модель; изменить тайминг показа; ввести сегментацию или персонализацию.

7. Коммуникация с командой и заинтересованными сторонами

При наличии расхождения между ростом и жалобами важно коммуницировать это правильно:

• делаю доклад на демо или продуктовой встрече, где показываю рост и жалобы как два слоя данных;

• формулирую риски: churn, снижение NPS, падение лояльности, рост негативных отзывов;

• предлагаю эксперименты или фичи, направленные на смягчение негативного восприятия.

Команда должна понимать, что безудержный рост за счёт ухудшения UX — это ловушка. Моя задача — аргументировать это на языке цифр и пользовательских историй.

8. Приоритизация изменений

На основе всей собранной информации формирую roadmap для улучшений:

• фикс багов и критических UX-проблем;

• улучшения для постоянных пользователей;

• ревизия новой функциональности;

• дополнительная коммуникация (onboarding, подсказки, обучение).

Параллельно продолжаем отслеживать основные метрики и жалобы, чтобы оценивать прогресс.

Таким образом, жалобы при росте — это не аномалия, а важный индикатор дисбаланса между бизнес-целями и пользовательским опытом. Они требуют системного анализа, внимания к деталям и способности принимать сбалансированные продуктовые решения.