Spotify Discover Weekly: измерение retention impact

Ситуация: Spotify launches Discover Weekly — кастомный персональный playlist на основе recommendation engine. Как измерить успех + причинно-следственную связь с retention?

Discover Weekly — публично описанная Spotify фича (Engineering blog atspotify.com + многочисленные case studies). Кейс важен для senior product analyst: causal inference + retention measurement.

Доступные данные

• users: id, signed_up_at, subscription_tier
• plays: user_id, track_id, ts, source (search/playlist_X/discover_weekly/...)
• discover_weekly_listens: user_id, week, tracks_played, total_seconds
• retention: D1/D7/D30 active flag

Задачи

• Primary: retention difference between heavy DW users (>3 listens/month) vs non-listeners
• Causality challenge: heavy DW users могут быть просто more engaged → not causation
• Use propensity score matching: подбираем «двойников» non-listeners из observable features
• A/B-test design (если бы делали ab-test): treatment = DW available, control = no DW
• Long-term metric: % новых artists discovered through DW that user follows later

Все кейсы для подготовки →

Жанр кейса: Metric design / какой KPI выбрать — все кейсы этого типа.

Как разбирать Metric design / какой KPI выбрать кейсы

← Все кейсы