Хорошая статья от аналитической команды ВК про оповещения о падениях продуктовых метрик.

Речь идет об автоматизации оповещения о падениях (или нездоровых взлётах) продуктовых метрик, чтобы сразу оценивать масштаб проблемы в деньгах, и что это дало продукту.

- Почему не подошли Grafana, Redash, Power BI и др
- Различные подходы к оповещениям (сравнение текущего периода с предыдущим, скользящее среднее, скользящие границы и ML-методы)
- Итоговый алгоритм
- Интерфейс: рассылка, телеграм-бот
- Как считали эффект в деньгах?

Подробности на Хабре

#нестер Главное из отчёта о рынке мобильного гейминга от data.ai:

- С 2019 игры выросли по количеству часов, проведённых в них, почти в два раза (привет ковиду). Без учёта ковида - 25% роста. Объем рынка - около 80 миллиардов долларов.
- При этом выручка рынка в целом падает. Почему? Читай дальше.
- Удобные аппсторы, выросшее количество людей со смартфонами и перфоманс маркетинг - три вещи, сделавшие игры огромным рынком
- Поэтому privacy тренд подкосил сразу две из трёх этих колонн. Apple запретил отслеживание без разрешения и рекламные трекеры - и эффективность сразу упала. Все с ужасом ждут таких же изменений в Google Play.
- Количество выпускаемых игр падает с каждым годом. 150 топовых игр делают вместе больше выручки, чем 247 000 последующих. Сами посчитайте свои шансы попасть в этот топ. Зато если получится, то среднее время попасть в топ после выпуска - 4 месяца.
- Игровые компании в борьбе с privacy вынуждены строить себе целую сложную технологическую инфраструктуру внутри, сродни рекламных технологий. И покупать мелких конкурентов.
- Больше всех денег на мобильных игроках делают RPG ($13 млрд), головоломки ($4.4), стратегии ($6.4), казино ($4.2), симуляторы ($4.2) и шутеры ($2.5).
- Казино выросли в ковид круче всех других категорий. Но пострадают сильнее всех из-за запретов на точные таргетинги. Привлечённый рекламой игрок слишком долго окупается.

Большая часть отчёта - про новый privacy-мир. Теперь приходится глубже понимать игрока, много учиться и развивать свои технологии, а не полагаться на алгоритмы рекламных систем.

Исследование Яндекса о поиске новой аудитории и увеличения интереса к бренду в банковском сегменте.

Задача — инверсивно построить Customer Journey Map (показать, чем интересуется целевая аудитория перед тем, как совершит целевое действие).

В статье приведена методология исследования для ВТБ, где целью было выявление непрямых интересов в менее конкурентных нишах, нежели финансы. Есть возможность выявить динамику интересов и чёткие аудиторные паттерны прямо перед принятием решения. 

После того, как основные поведенческие паттерны выявлены, началось тестирование рекламных кампаний. В одном из экспериментов была полностью исключена тема финансов (холодная аудитория). Результаты эксперимента сравнили с показателями, полученными в ходе изучения сегмент пользователей, которые интересуются кредитными картами (тёплая).

В результате оказалось, что экспериментальная аудитория досматривала и кликала на рекламу чаще, чем пользователи из сегмента прямого интереса.

Все подробности механики и результаты в статье

Накопилось много дорогих вакансий. Выложу отдельными постами ниже.

Первые две: Руководитель маркетинговой аналитики и лид CRM аналитики в ЦИАН.

Внутри ссылок ⬆️ очень грамотный гайд по подготовке к интервью. Загляните в любом случае

Skyeng ищет в Skypro предпринимателя, который возможно еще пока не раскрылся как предприниматель, но чует, что это его — безопасно пройти этот путь с нами и подготовиться [знанием и капиталом] уже к сольной истории

- это возможность, если вы опытный целеустремленный лидер с опытом в коммерции/продукте и ищете зоны роста и развития

- можете работать напрямую со мной в сильной команде, одержимой идеей стать #1: учась у команды и обучая нас

- среди наших ресурсов первый бренд независимого игрока на рынке образования [дающий нам свободу в стратегии] и доступ к капиталу [открывающий рычаг на любые идеи]

- вишенка на торте — твёрдая опционная программа, выполняя цели роста, которая принесет команде и тебе ресурсы уже для новых историй

SkyEng обещает, что это будет одним из самым трудных и наполненным вызовами временем в в вашей жизни.

За подробностями и отликом переходите по ссылке

Мне нравится их подход

Яндекс выкладывает в опенсорс код счётчика — ключевого компонента Метрики. Это JS-бандл, который загружается вместе со страницей сайта и фиксирует различные события.
 
Вот ссылка на репозиторий в Гитхаб. Теперь вы можете подробно изучить код счётчика и пересобрать его в той конфигурации, которая необходима для вашего проекта.  

Разработчик Метрики Евгений Новиков поделился краткой историей счётчика и тем, как с ним работать в небольшой статье на Хабре.

В Такси открыты дорогие вакансии

1. Руководитель группы продуктовой аналитики в Такси
2. Руководитель группы аналитики поддержки Такси

Офис/гибрид/удаленка
Senior, TeamLead

Подробное описание первой позиции:

Нужен руководитель команды продуктовой аналитики — человек, который будет отвечать за крупные продуктовые проекты и заботиться о своей команде. В зоне его внимания будет клиентский продукт и на развитых рынках, и в недавно «запущенных» странах (ведь мы присутствуем в большом количестве разных стран).

Что нужно делать:
- детально понимать (на основе данных) пользовательские сценарии, которые связаны с бизнес-задачами и проектами;
- генерировать гипотезы о том, как с помощью продукта можно добиться успеха, не просадив уже существующие сценарии;
- формировать вместе с менеджером по продукту бэклог доработок и помогать добиться результата в разработке;
- проверять реальные изменения (А/Б-эксперименты и т. д.), следить, чтобы в прод попадало успешное и не попадало неуспешное.

Помимо этого, ваша команда должна сама быть источником задач и проектов, улучшающих жизнь пользователя. Ожидается, что это будет результатом исследований пользовательских сценариев в продукте.

Яндекс ждет, что вы:
- умеете инвертировать продуктовые проблемы в числа, графики, модели (и обратно);
- умеете взаимодействовать с коллегами-аналитиками и можете руководить ими;
- хотите общаться с разработкой и менеджерами по продукту и сможете работать с ними слаженно.

Будет плюсом, если вы:
- имеете существенный опыт продуктовой аналитики;
- имеете опыт управления командой.

Условия:
- сильная команда, с которой можно расти;
- сложные задачи для сервисов с миллионами пользователей;
- возможность влиять на процесс и результат;
- премии каждые полгода для всех, кто успешно прошёл ревью;
- расширенная программа ДМС, оплата 80% стоимости ДМС для супругов и детей;
- гибкий график работы.

Откликнуться: korablik@yandex-team.ru или на сайте по ссылкам выше

Описание второй, в целом, очень похоже на описание первой.

Дерзайте

Очень полезное чтиво – гайды для подготовки к собеседованиям от Google, Amazon и Facebook.

Самое главное в том, что их можно использовать для подготовки вообще к любым собеседованиям – например, там есть советы по тому, как структурировать свои ответы, и какие вопросы ждать на технических интервью

https://techdevguide.withgoogle.com/paths/interview/?no-filter=true

https://www.amazon.jobs/en/landing_pages/interviewing-at-amazon

https://scontent.fbcn8-2.fna.fbcdn.net/v/t39.2365-6/278800536_355314946655968_8195283563578036882_n.pdf

Аналитический центр Австралийского института стратегической политики (ASPI) опубликовал исследование (ASPI’s Critical Technology Tracker) из которого видно, что в ряде отраслей КНР удалось не только обогнать США и другие западные страны, но и фактически установить монополию на развитие современных технологий.

Обратите внимание на машинное обучение :-)

@internetanalytics

Китай опережает США в исследованиях в 37 из 44 ключевых технологиях, отслеживаемых этим австралийским аналитическим центром.

За последние пять лет Китай опубликовал 48,49% всех мировых научных работ, имеющих большое влияние и в нем расположены семь из 10 лучших в мире исследовательских институтов

В целом, согласно исследованию ASPI, статус крупнейших мировых научно-исследовательских центров сохраняют США и Китай. За ними с большим отрывом следуют Великобритания и Индия, а также небольшая группа технологически развитых стран, в которую входят Южная Корея, Германия, Австралия, Италия и Япония.

Команда аналитики Tinkoff AI center расширяется

В Tinkoff AI Center мы создаем продукты, которые меняют будущее финансовой отрасли. Мы ищем продуктовых аналитиков, которые готовы присоединиться к нашей команде и стать частью этого удивительного проекта. У нас вы найдете не только работу, но и вдохновение, возможность расти и развиваться, а также работать с технологиями, которые меняют мир.

Зачем тебе идти к нам?
- Ты получишь уникальный опыт работы с ML продуктами
- Ты будешь работать с крупными объемами данных и передовыми методами анализа: Tinkoff AI center работает с огромным количеством данных, которые помогают оптимизировать и улучшать наши продукты и услуги. Вам предоставят возможность использовать передовые методы анализа данных, чтобы извлечь максимальную пользу из информации и создать продуктовые решения, которые преобразуют бизнес
- Мы понимаем какую пользу нанесли исключительно через эксперименты, так как ML продукты в некотором смысле блек боксы, следовательно нам нужны аналитики, а не интерфейс к данным
- Наши продукты основаны на данных, поэтому мы ожидаем что аналитики будут участвовать в дискавери и приоритизации

Часть текста сгенерирована ChatGPT, угадай какая и пришли в отклике ;-)

Список вакансий и контакты тут - ссылка

Теперь в Метрику можно автоматически импортировать расходы из рекламных систем ВКонтакте и myTarget

Инструменты для загрузки расходов доступны в разделе «Интеграции».

Передавая расходы в Метрику, можно отслеживать эффективность рекламы разных систем в одном окне и эффективнее распределять свой рекламный бюджет. Можно сравнить конверсию рекламных кампаний из ВКонтакте, MyTarget и сразу отказаться от неэффективных.

Все данные появятся в отчёте «Источники, расходы и ROI»:

• Если настроить только импорт данных о расходах, в статистике отразится информация о расходах и кликах в разбивке по дням.

• Если настроить ещё и передачу дохода для целей на сайте или через электронную коммерцию, то в Метрике можно будет отслеживать и сравнивать рентабельность рекламы в разных каналах — её ROI, ROMI, CPL и долю рекламных расходов. Эти данные дают представление о том, какие рекламные каналы окупаются лучше и определить самые выгодные источники, кампании или объявления.

Скоро Метрика обещает добавить интеграцию с новым кабинетом VK Рекламы.

Подробнее о бесплатной загрузке расходов в Метрику читайте по ссылке: https://clck.ru/33n3Vo

Работа с данными

- Первое что я делаю, когда получаю какой-то новый отчет или график – проверяю как собирались эти данные.
- Первое что я делаю, когда читаю новости со статистикой – смотрю как подаются данные и какого они качества.
- Первое что я делаю, когда получаю какие-то выводы – смотрю на чем они основываются.

Почему я так делаю? Я знаю, что работа с данными требует огромного скилла и отдельного склада ума, которого обычно нет ни у менеджеров, ни у бизнесменов, ни у тем более блогеров и журналистов.

Я знаю что супер профи постоянно ошибаются в данных, и перепроверяют выводы и суждения косвенными цифрами. Обыватели обычно очень уверены в себе, ведь в тексте цифры а не буквы, и значит им можно верить.

Данные могут дать тебе ответ, когда ты знаешь что ты ищешь. И эти же данные еще сильнее запутают тебя, когда ты просто любишь статистику и цифры.

Нейронные сети, не только пишут посты от вашего имени в блогах и рисуют картинки.

Они анализируют множество факторов и гигантские объемы обезличенных данных, чтобы показать рекламные объявления тем, кто с наибольшей вероятностью будет готов купить ваш товар или услугу. Но каждой нейросети нужен хороший сенсей, например, в рекламе важно рассказать "сетке" про тех, кто конверсию на сайте вроде совершил, а вроде и нет - за покупкой отправился в офлайн-магазин или заказал по телефону — объем и достоверность данных о пользователях, совершивших конверсию, позволяют влиять на эффективность рекламы.

Центр конверсий — единое окне для работы с конверсиями из офлайна, по звонкам и из онлайна.

В нем можно:
- загружать конверсии из офлайна и по звонкам альтернативными способами отправки данных
- отслеживать статистику по конверсиям, которые загружены через альтернативные способы, по API или через коннекторы

Виктор Паламарчук, руководитель продаж перфоманс-продуктов в Яндексе, в своей статье подробно рассказывает для чего нужен Центр конверсий, как он помогает оптимизировать рекламные кампании

Яндекс выкладывает в опенсорс одну из основных инфраструктурных BigData-систем собственной разработки — YTsaurus. Это платформа, предназначенная для распределённого хранения и обработки больших данных.

Максим Бабенко, руководитель отдела технологий распределённых вычислений в Яндексе, рассказал историю возникновения YT, а также зачем нужна YTsaurus и где её можно применять.

В Github-репозитории — серверный код YTsaurus, инфраструктура развёртывания с использованием k8s, а также веб-интерфейс системы и клиентский SDK для распространённых языков программирования — C++, Java, Go и Python.

Ссылки на посты на Хабре и Медиуме.

Оказывается, почти 7 лет назад я, сам того не подозревая, сформулировал что-то очень неприятное 😔

Запускаем A/B-тест в Метрике: чек-лист с инструкцией и примером

В Метрике появился новый инструмент для проведения экспериментов на базе технологии Varioqub. С его помощью можно сравнивать несколько вариантов посадочной страницы или отдельных элементов сайта и принимать решения на основе данных.

Мы сделали для вас полезный чек-лист с инструкцией и примером, как настроить первый A/B-тест и ничего не упустить. Забирайте, чтобы повторить в своём проекте.

👉 Скачать чек-лист

Яндекс Такси выпустил мини-сериал Антология технологий

Это просто прекрасно! Постановка задачи, ответы, как снято, как рассказано. Сделано супер! Я в детском восторге (в восторге от всего, кроме голоса Горбачевой за кадром)

Обязательно послушайте как строится повествование, рассчитанное на максимально широкую аудиторию. А я в течение пары дней скину сюда записи докладов, которые эти же самые люди (Полина, Саша Аникин, Сергей Воронцов) делали на Матемаркетинге.

Вообще, за подобным форматом будущее лекций, курсов и всего остального. Будем учиться делать так же)

Яндекс впервые за очень долгое время ищет руководителя команды аналитики маркетинга. В зоне ответственности - реклама Поиска Яндекса, Браузера, приложения Яндекс с Алисой и других B2С-продуктов. Грейд публично не разглашается (NDA), по деньгам - от 300 и в космос.

Что нужно делать:
- выстраивать маркетинговую аналитику в сервисах с многомиллионной аудиторией;
- участвовать в формировании стратегии развития продукта;
- предлагать и реализовывать решения и подходы, необходимые для роста ключевых показателей;
- развивать технические знания и софт-скиллы членов команды.

Яндекс ждет, что вы
- уверенно работаете с SQL и Python, готовы самостоятельно решать задачи;
- управляли командой или координировали работу коллег;

Будет плюсом, если вы:
- умеете проводить эконометрическое моделирование;
- работаете с ML;

Условия:
- сильная команда, с которой можно расти;
- сложные задачи для сервисов с миллионами пользователей;
- гибкий график работы;
- возможность работы из хабов Яндекса.

Писать Яне @yanaryndina_yandex, но не пишите просто так. Это очень высокая позиция.