О прикладной математике в бизнесе, юнит-экономике, моделях оптимизации и теории игр
Подкаст make sense (Есть смысл)Show Notes
«Модель должна быть под вашу задачу. Она должна показывать всё необходимое, то, в чём вам нужно разобраться, и не показывать ничего остального. Главное из неё выкинуть всё лишнее и оставить всё нужное».
«Проверить, что ваша модель недостаточно хороша, нельзя, кроме как улучшить её в каком-то направлении. Если она дала другой результат, значит, нужно улучшать. Обычно ты улучшаешь модель в десяти направлениях, в девяти это ни к чему не приводит, а в десятом видно, что ты раньше что-то потерял».
«Мы же сами по себе тоже системы моделирования и оптимизации. Делать отдельный технический продукт для задачи, которая работает один раз, у которой не очень большие деньги, и где человек хорошо справляется, скорее всего, не нужно».
Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense
Гость: Алексей Тарасов, эксперт по решению наукоемких бизнес-задач, Тарасов Math
Конференция ProductSense пройдёт 10-11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чём говорим: 00:00 — Введение 01:31 — Юнит-экономика как простая модель для продакта 03:06 — Почему часто не хватает данных и статистики? 03:34 — Главная польза юнит-экономики: найти ключевую точку влияния 04:13 — Карты и границы применимости моделей 06:00 — Что включать в модель, а что выбрасывать 07:38 — Парадокс Симпсона: как агрегация может обманывать 10:01 — Cколько cценариев имеет смысл считать и когда остановиться? 11:13 — Когда компании платят за модели: заводы, планирование, оптимизация 12:35 — Внедрение моделей: оцифровка процессов и обучение людей 14:06 — Авиация: почему планирование рейсов превращается в сложную задачу 16:27 — Какие данные нужны модели в операционном планировании 18:00 — Модель как подсказка: что автоматизировать, а что оставить человеку 20:50 — Простое объяснение дискретной и непрерывной оптимизации 22:22 — Где математика в А/Б-тестах и экспериментах? 24:11 — Почему нельзя сводить всё к максимизации денег без стратегии 27:13 — Ограничения вычислимости: почему некоторые задачи не считаются 28:26 — LLM и синтетические респонденты: где может помочь имитационное моделирование 33:23 — Инсайты в данных: метод главных компонент и машинное обучение 37:40 — Revenue management и динамическое ценообразование 39:17 — Граница применимости: когда стоимость оцифровки выше пользы 45:06 — Риски, редкие события и крах по Талебу 50:22 — Теория игр для продактов 55:33 — Must-have для продакта: парадоксы и математическая культура
More from Подкаст make sense (Есть смысл)
«В какой-то момент можно принять решение не привлекать больше, а вовлекать лучше, сделать свою аудиторию более активной внутри продукта. В "красном океане" гораздо эффективнее работать со своей аудиторией и вовлекать ее в прдуктовые сценарии»
«У аудитории уже есть устойчивые ожидания от видеопродукта, они знакомы с разными платформами и сравнивают свой опыт. Поэтому важно постоянно учитывать эти ожидания и проверять, насколько сервис им соответствует.»
«Содержательность — это когда текст несёт какой-то смысл. Для меня это значит, что, прочитав этот текст, можно ответить на вопрос: а зачем этот текст вообще существует? Чем его существование поможет тому, кто его читает?»
«Проблема качественного анализа в том, что, чтобы проверить его от и до за моделью, тебе придётся повторить этот анализ. Весь этот выигрыш скорости сводит на нет то, что она может где-то лажать.»
«Ключевым образом я увидела, что магии не существует. Тот уровень развития инструментов, который нам доступен, способен решать задачи быстрее. Но чтобы это дало долгосрочный эффект, нужно не просто внедрять ИИ, а перестраивать весь процесс целиком.»