The post has been translated automatically. Original language: Russian
Have you ever noticed that the most powerful analysts and consultants explain complex things in such a way that everything "fits on the shelves" in your head?
One of the main reasons they are able to think in the logic of MECE.
What is MECE?
MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhausting) is a way to decompose a problem into parts without intersections and without holes.
Why do you need this as an analyst? So that any metric "breaks down" into pure drivers, and the explanation is not trampled in duplicates and underestimations.
What does "mutually exclusive" and "exhaustive" mean?
Mutually exclusive: each object/event falls into only one basket. No double counting.
Example: traffic segments with a strict attribution rule (last non-direct) one session = one channel.
Exhaustive: the sum of the baskets gives exactly 100% of the phenomenon. Nothing was lost.
Example: if you split CR into funnel steps, then the product of all steps = total CR.
Where MECE is used in analytics
1. Decomposition of metrics
📌 Revenue = Orders × AOV
📌 Orders = Sessions × CR
Retention = 1 Churn (or through cohort shares)
2. The Hypothesis tree
Each branch ends with a verifiable "leaf", the branches do not duplicate each other.
3. Segmentation
Channels, geo, client type, and segmentation rules exclude intersections and cover everyone.
4. SQL/March-design
Keys and joints ensure that "1 entity = 1 row", and aggregations do not produce duplicates.
Typical anti-patterns (break MECE)
📌 Two labels about the same thing. "Low traffic" + "fewer users". (Users come through traffic.)
A hole in the decomposition. They discuss "fewer orders", but forget to check the AOV.
Fuzzy segmentation rules. One session can be double-counted in both SEO and Direct.
Mixing of levels. On one level, you have a "traffic channel", on the other, an "error on the payment page".
How to check that you have MECE
Balance: the amount of deposits = 100% of the change in the target metric.
Unambiguity: each object has a single path through the tree.
Stability: small rule changes do not destroy the balance (there are no "ghost" percentages).
Traceability: Each leaf of the tree has a metric and a data source.
Example: the bank's NPL increased by +2 percentage points in the quarter
Step 1. MECE decomposition
NPL% = NPL Volume ÷ Loan Portfolio
1. NPL Volume ↑
, More new non - refunds
Deterioration of existing loans (bucket 30d → 60d)
2. Loan Portfolio ↓
, Decrease in new issues
, Repayments exceeded disbursements
Step 2. Hypothesis Tree (MECE by segment)
1. New non-refunds
Retail loans (metric: default_rate, source: core banking)
, SME loans (metric: overdue_30d_share, source: risk system)
📌 Corporate loans (metric: stage 2 migration, source: IFRS 9)
2. Portfolio deterioration ↑
📌 Geography (Center/West/East)
, Industries (construction, trade, IT)
, Type of collateral (mortgage vs unsecured)
Step 3. MECE Verification
Sum of segments = 100% of the portfolio.
, One loan → one category.
The contributions are summarized: the growth of NPL is explained by +2 percentage points without holes and duplicates.
This analysis makes it possible to explain to the bank's board in 15 minutes: "NPL growth came from 70% of SME in region X and 30% from corporate loans in industry Y."And this is no longer a list of guesses, but a clear map of drivers that leads to specific management decisions.
MECE checklist before publishing the result
At each level of the division, the parts do not intersect.
The amount of deposits = 100% of the change in the metric.
Each "sheet" has a metric, a source, and a verification method.
Segmentation is defined by rules (channel, attribution, window) that exclude double counting.
The funnel has been cleared of duplicate events (1 user × 1 step).
Conclusion: When you keep MECE in mind, your explanations become short, accurate, and reproducible. This is a basic middle+ skill that saves weeks of arguments and endless "let's see this again."
Вы когда-нибудь замечали, что самые сильные аналитики и консультанты объясняют сложные вещи так, что у вас в голове всё «складывается по полочкам»?
Одна из главных причин, они умеют мыслить в логике MECE.
Что такое MECE?
MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive), это способ разложить задачу на части без пересечений и без дыр.
Зачем это вам как аналитику? Чтобы любая метрика «распадалась» на чистые драйверы, а объяснение не утаптывалось в дублях и недоучётах.
Что значит «взаимоисключающие» и «исчерпывающие»
📌 Взаимоисключающие: каждый объект/событие попадает только в одну корзину. Никаких двойных учётов.
Пример: сегменты трафика с жёстким атрибуционным правилом (last non-direct) один визит = один канал.
📌 Исчерпывающие: сумма корзин даёт ровно 100% явления. Ничего не потерялось.
Пример: если разбили CR на шаги воронки, то продукт всех шагов = общий CR.
Где MECE применяется в аналитике
1. Декомпозиции метрик
📌 Revenue = Orders × AOV
📌 Orders = Sessions × CR
📌 Retention = 1 Churn (или через когортные доли)
2. Дерево гипотез
Каждая ветка заканчивается проверяемым «листом», ветки не дублируют друг друга.
3. Сегментации
Каналы, гео, тип клиента, правила сегментации исключают пересечения и покрывают всех.
4. SQL/март-проектирование
Ключи и джойны гарантируют, что «1 сущность = 1 строка», а агрегации не плодят дубликаты.
Типовые анти-паттерны (ломают MECE)
📌 Две этикетки об одном и том же. «Мало трафика» + «меньше пользователей». (Пользователи приходят через трафик.)
📌 Дырка в декомпозиции. Обсуждают «меньше заказов», но забывают проверить AOV.
📌 Нечеткие правила сегментации. Один визит может лечь и в SEO, и в Direct двойной учёт.
📌 Смешение уровней. На одном уровне у вас «канал трафика», на другом «ошибка на странице оплаты».
Как проверять, что у вас MECE
📌 Баланс: сумма вкладов = 100% изменения целевой метрики.
📌 Однозначность: каждый объект имеет единственный путь по дереву.
📌 Стабильность: небольшие изменения правил не рушат баланс (нет «призрачных» процентов).
📌 Трассируемость: у каждого листа дерева есть метрика и источник данных.
Пример: у банка вырос NPL на +2 п.п. за квартал
Шаг 1. MECE-декомпозиция
NPL% = NPL Volume ÷ Loan Portfolio
1. NPL Volume ↑
📌 Больше новых невозвратов
📌 Ухудшение существующих кредитов (bucket 30d → 60d)
2. Loan Portfolio ↓
📌 Снижение новых выдач
📌 Погашения превысили выдачи
Шаг 2. Дерево гипотез (MECE по сегментам)
1. Новые невозвраты ↑
📌 Retail кредиты (метрика: default_rate, источник: core banking)
📌 SME кредиты (метрика: overdue_30d_share, источник: risk system)
📌 Corporate кредиты (метрика: stage 2 migration, источник: IFRS 9)
2. Ухудшение портфеля ↑
📌 География (Центр/Запад/Восток)
📌 Отрасли (строительство, торговля, IT)
📌 Тип залога (ипотека vs беззалог)
Шаг 3. Проверка MECE
📌 Сумма сегментов = 100% портфеля.
📌 Один кредит → одна категория.
📌 Вклады суммируются: рост NPL объясняется на +2 п.п. без дыр и дублей.
Такой разбор позволяет за 15 минут объяснить правлению банка: «Рост NPL пришёл на 70% из SME в регионе X и на 30% из корпоративных кредитов отрасли Y».И это уже не список догадок, а чёткая карта драйверов, которая ведёт к конкретным управленческим решениям.
Чеклист MECE перед публикацией результата
📌 На каждом уровне разбиения части не пересекаются.
📌 Сумма вкладов = 100% изменения метрики.
📌 У каждого «листа» есть метрика, источник, способ проверки.
📌 Сегментации заданы правилами (канал, атрибуция, окно), исключающими двойной учёт.
📌 Воронка очищена от дублей событий (1 пользователь × 1 шаг).
Вывод: когда вы держите MECE в голове, ваши объяснения становятся короткими, точными и воспроизводимыми. Это базовый навык middle+, который экономит недели споров и бесконечных «а давайте ещё это посмотрим».
Share
