Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Русский
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».
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».
Поделиться
