Меморандум · v1.0 · апрель 2026

Оценка готовности данных для Strategy & Insights

Фундамент данных TrueMind близок к рабочему. Поведение, платежи и игровая активность собираются и доступны через Athena. Стратегические ответы по росту требуют нормализованной атрибуции, чистого гео, причин отказа платежей, контекста релизов и таксономии фич.

Перейти к сводке 15 исходных вопросов

01 · Executive summary

Главное за 30 секунд

Каталог ≠ метрики

OpenMetadata описывает структуру таблиц и колонок. Сами метрики живут в Athena и считаются запросами.

Источники найдены

PostHog-события, заказы/платежи, агрегатор ставок и сводка по игроку. Достаточно, чтобы строить воронки и когорты.

Слепые зоны критичны

Атрибуция, чистое гео, причины отказа платежей, контекст релизов и таксономия фич — без них стратегические ответы будут шаткими.

Гардрейл анализа

Никаких выводов по Reg2Dep без сегментации geo × aff_id. Микс аффилиатов искажает агрегаты.

02 · Data map

Поток данных

От описания структуры до ответа на бизнес-вопрос — четыре шага.

1
OpenMetadata

Каталог таблиц, колонок, владельцев. Используется для дискавери и проверки схемы.
→
2
Athena

Источник правды для метрик: события, заказы, ставки, агрегаты по игроку.
→
3
Аналитические скрипты

Воронки, когорты, драйверы, churn-фичи, разложение выручки.
→
4
Ответы Product / Growth

Меморандумы, дашборды, гипотезы для экспериментов.

03 · Источники данных

Что доступно в Athena

posthog_events

поведение

Фронтовые события: клики, экраны, формы. Часовая и дневная агрегации.

event
timestamp
brand_id
user_id · person_id
properties

Также: posthog_events_hourly, posthog_events_daily.

orders

платежи

Платёжные операции: депозиты, выводы, статусы.

type_order
status
amount_eur · currency_code
brand_pay_system_id
user_id

Также: orders_hourly.

aggregator_requests

игровая активность

Транзакции ставок и выигрышей по сессиям и играм.

amount_eur
game_id · session_id
action · status

Также: aggregator_requests_hourly.

player_summary

агрегаты

Профиль игрока, готовый к когортному анализу.

total_sessions
distinct_games
total_bet · total_win
last_activity_at

04 · Матрица ответимости

Как 15 вопросов ложатся на текущие данные

Статусы: да — отвечается на текущих данных, частично — нужны допущения и сегментация, блок — без новых параметров вывод недостоверен.

№	Вопрос	Статус	Что нужно сверх текущих данных
1	Факторы Click → FTD	частично	Чистая таксономия событий, `aff_id`, гео.
2	Паттерны пути до депозита	да	—
3	Платящие vs неплатящие	да	—
4	Драйверы выручки	частично	GGR / NGR, бонусы, fee, рефанды.
5	Действия, коррелирующие с FTD	да	—
6	Причины падения Reg2Dep	частично	Коды ошибок платежей, причины отказа, гео × `aff_id`.
7	Причины падения Click2Reg	частично	Источник трафика, лендинг, ошибки валидации.
8	Точки роста в воронке	частично	Чистая таксономия шагов и сегментация.
9	Эффект релизов	блок	`release_id`, `feature_flag_*`, тайминги деплоя.
10	Сегменты с высоким LTV	частично	NGR, бонус-кост, lifecycle-метки.
11	Самые ценные пользователи	частично	Прибыльность, fraud_loss, chargebacks.
12	Сигналы churn	частично	Метки `churn_status`, окна неактивности, CRM-кампании.
13	Различия по гео	блок	Чистый `country_code`, регистрационная и IP-страна, локаль.
14	Ценность фич продукта	блок	Таксономия фич: exposure / click / success / error / version.
15	3 главных инсайта роста	частично	Сводный вывод после закрытия P0-пробелов.

05 · Исходный запрос

Исходные вопросы

Полный список из 15 формулировок, полученных на вход — без редактуры.

01
Проанализируй, какие факторы сильнее всего влияют на конверсию Click → FTD.
02
Найди поведенческие паттерны пользователей, которые доходят до депозита.
03
Сравни поведение платящих и неплатящих пользователей.
04
Определи ключевые драйверы роста выручки в продукте.
05
Найди действия, которые максимально коррелируют с FTD.
06
Определи основные причины падения Reg2Dep.
07
Определи основные причины падения Click2Reg.
08
Найди точки роста в воронке.
09
Определи, какие изменения после релиза повлияли на метрики.
10
Найди сегменты пользователей с самым высоким LTV.
11
Определи, какие пользователи приносят наибольшую ценность.
12
Найди поведенческие сигналы, предсказывающие churn.
13
Проанализируй различия поведения по гео.
14
Определи, какие функции продукта дают максимальную ценность.
15
Сформулируй 3 главных инсайта для роста продукта.

06 · Пробелы данных

Недостающие нормализованные параметры

Сгруппировано по приоритету. P0 закрывает большинство стратегических вопросов.

Атрибуция

aff_id, affiliate_name
campaign_id, utm_source/medium/campaign/content/term
click_id, sub_id
traffic_source, landing_page_id

География

country_code, country_name
registration_country, ip_country, kyc_country
locale, timezone

Причины отказа платежей

payment_error_code, provider_error_code
provider_name, payment_method
failure_stage, attempt_id

Релизы и эксперименты

release_id, release_timestamp
feature_flag_name, feature_flag_variant
experiment_id, experiment_group
Тайминги деплоя и отката

Прибыльность

GGR, NGR, net_margin
bonus_cost, cashback_cost, payment_fee
chargebacks, refunds, fraud_loss
CAC / CPA, revenue share

Lifecycle и CRM

registration_date, first_deposit_date, last_deposit_date
user_status, kyc_status, risk_status, vip_status, churn_status
crm_campaign_id, бонусные офферы

Устройство и техника

device_type, os, browser
app_version, web_version, screen_size
domain, pathname, referrer

Сессии

session_id, session_start/end, session_duration
events_per_session
entry_page, exit_page, is_bounced, logged_in_state

Таксономия событий и фич

click, registration_start / success
deposit_open / call / success / failed
KYC, validation_error, feature_usage
feature: name, category, exposure, click, success, error, version, availability, flag_variant

07 · Toolkit

Аналитические скрипты

Минимально достаточный набор Python-модулей для повторяемого анализа.

truemind_growth_analysis/
├── config.yaml
├── athena_client.py
├── metadata_discovery.py
├── event_dictionary.py
├── funnel_builder.py
├── segment_extractor.py
├── cohort_builder.py
├── driver_analysis.py
├── sequence_mining.py
├── revenue_decomposition.py
├── churn_features.py
└── report_generator.py

08 · Усилия и сроки

Сколько займёт прохождение по 15 вопросам

3–5 ч

Быстрый диагноз

Подтверждение источников, базовая воронка, перечень слепых зон.

≈ 1 раб. день

Стандартный ответ

Все 15 вопросов для одного бренда и периода в текущей полноте данных.

1.5–2 дня

Высокая уверенность

С валидацией, исключением грязи, сегментацией geo × aff_id, проверкой релизов, LTV и churn.

09 · Guardrails

Аналитические ограничения

Никаких агрегатных выводов по Reg2Dep без сегментации

Минимум — geo × aff_id. Микс аффилиатов и стран маскирует реальные провалы и завышает кажущиеся улучшения.

Релизы без идентификаторов — не доказательство

Сравнения «до / после» без release_id и feature_flag_variant подвержены сезонности и кампанийному шуму.

LTV считается по NGR, а не по депозитам

Без бонус-коста, fee и chargeback цифры будут систематически завышены.

10 · Рекомендация