А еще мы подробнее разобрали эти сегменты в виде статьи.

Там можно найти:
- подробнее о том, как их идентифицировать;
- что с ними делать;
- мемасики в тему

Enjoy!

Можно читать прям в телеге – teletype.in/@jetmetrics/toxic-segments

[Книга] Как использовать AI в бизнесе

* Рубрика "дружественный пиар" *

Наш коллега по цеху и мой дорогой товарищ Алексей Колоколов написал книгу про то, как внедрять ИИ в бизнес-процессы компаний.

Как типичный аналитик, он подошел к вопросу весьма основательно:
- собрал передовой опыт;
- изучил все основные LLMки;
- пообщался с 100+ компаниями;
- а еще, что самое важное, организовал аж 9 потоков обучения по теме.

Поэтому Алексей с командой точно лучше многих других понимают, как использовать ИИ в аналитике, отчётах и в управлении командами.

Можно сказать, что это практическое руководство – мост между возможностями ИИ и настоящими результатами.

Контента набралось аж на 3 части, 12 глав и 260 страниц.
Сам в предвкушении ее выхода (13 октября).

А узнать подробнее о ней можно тут – https://neyro.mba/book_ai

4 слоя аналитики (а не просто "красивых дашбордов")

«У нас 100500 дашбордов, и ими почти не пользуются».

Знакомо? И так во всём мире.
Обычно проблема не во «внешнем виде», а в том, что в дашбордах нет логики.

Как сделать отчетность реально полезной:

1) Выстройте систему метрик компании
Что на что влияет. Какие метрики ключевые. Как они раскладываются на компоненты и драйверы.
Зачем: сразу видно, куда копать, если что-то упало; понятно, за счет чего достигать нужных результатов.

2) Определите, что и как считать
Формулы, когорты vs периоды, проверка данные на корректность.
Зачем: один язык цифр для всех, и без споров «как вы это посчитали».

3) Информационная архитектура
Что выделяем на экране: иерархия KPI, фильтры по умолчанию, сегменты, сравнения.
Зачем: меньше кликов, быстрее добегаем до ответов, а значит, до решений.

4) Визуал & UX
Подсказки, форматы чисел, навигация, цвета, датавиз правила.
Зачем: понятно читать, легко изучать.

Чего не делать
– не тащите в даш «всё и сразу». Берите только то, что важно сейчас.
– не давайте приоритет «диагностике ради диагностики» и метрикам тщеславия.
– не плодите отчёты без роли в системе: у каждого экрана есть цель.

С чего начать:
– Выберите 1 ключевую метрику (гайд);
– Нарисуйте её Driver Tree (метрика → компоненты → 3–5 actionable драйверов);
– Проверьте, что события/поля под драйверы реально трекаются.
– Зафиксируйте определения (1 абзац на метрику).
– Решите: что подсветить в интерфейсе, остальное спрячьте.

И только потом переходите к графикам и «красоте».
Дашборды должны объяснять, а не просто «показывать».

Согласны с таким фреймворком?

@jetmetrics

10 драйверов для роста LTV

В e-commerce LTV часто выглядит как главная цель – большая, аккуратная, внушающая доверие.

Но напрямую управлять LTV невозможно.
Это результат, а не рычаг.

Когда команды пытаются «оптимизировать LTV» как одно число, они часто делают странные вещи: слишком щедрые скидки, искусственные активации, игры с маржой.

На дашборде – рост, а в бизнесе – нет.

Наш подход проще: смотрите под LTV, а не на него.
Разбейте метрику на части, которыми можно управлять (AOV, ARPPC и Lifetime) – и работайте с их драйверами.

В этом и смысл наших гайдов и читшитов: меньше мифов про «суперметрику», больше понятных рычагов, за которые можно тянуть.

А что за рычаги у метрики LTV, читайте в статье:
https://teletype.in/@jetmetrics/ltv-driver-tree

Сначала – карта метрик. Потом – дашборды.

Большинство дашбордов создаются наоборот. ТЗ начинаются с визуализаций – а не с логики.

Но прежде чем решать, как что-то показать, нужно понять, что именно вы визуализируете и зачем.

Есть три основных типа дашбордов и каждый отвечает на свой вопрос:

1) Диагностический: почему что-то изменилось?
2) Операционный: как идёт процесс?
3) Исследовательский: какие закономерности можно найти?

Какой бы дашборд вы ни строили, основа одна – это карта метрик.

Она связывает метрики в упорядоченную структуру:
Результат ← Компоненты ← Драйверы

и превращает дашборд из набора графиков в систему, отражающую логику бизнеса.

@jetmetrics

100 идей для апселла на Черную Пятницу

Самая большая распродажа года для екома уже близко. Пора готовиться и тестировать новые гипотезы.

Вместе с Владимиром Ластовским, CEO InAppStory и автором канала «Антипуш» мы исследовали рынок и разговаривали с экспертами.

В этой таблице вы найдёте 100 идей для увеличения AOV и CR, а также снижения Cart Abandonment Rate. Причем, не важно, продаёте ли вы товары или услуги, в приложении или на сайте, для B2C или B2B.

Подобные механики уже внедрены в топовых E-commerce, FoodTech, и FinTech брендах с мировым присутствием. Теперь мы собрали это в удобный гайд в Ноушене.

Забрать на вооружение тут – https://www.notion.so/296d87ab9846803d913ceddf97daddd7?v=296d87ab984681c094a2000cb9688ff2

(из РФ нужен VPN)

Кстати, подписывайтесь на канал Влада. Там он классно разбирает кейсы in-app коммуникаций топовых компаний и наглядно показывает, как эти стратегии применить у себя.

@jetmetrics

5 шагов к осмысленному дашборду

Большинство команд и аналитиков шлифуют визуал.
Мало кто проектирует мышление.

Поэтому дашборды часто выглядят аккуратно и красиво, но мало что объясняют.

Попробуйте начать не с визуала или имеющихся данных, а с логики:

1) Начните со структурирования метрик – выстройте связи, определите драйверы и согласуйте определения.

затем последующие этапы будет намного проще реализовать

2) Определите цель — поймите, какие решения дашборд должен поддерживать и на рост каких показателей влиять.

3) Постройте и оформите — подберите визуализации и элементы, помогающие в этом.

4) Добавьте контекст — сравнения, релевантные срезы, пороговые значения метрик.

5) Поддерживайте и развивайте — отслеживайте использование, обновляйте, упрощайте.

Красивые дашборды радуют глаз.
Логичные — объясняют.

📌 Сохраните, чтобы использовать при следующем редизайне.

@jetmetrics

[Статья] Конверсия выросла, а прибыль упала

Все сходят с ума по оптимизации конверсии (CRO). Тест за тестом, пиксель за пикселем.. лишь бы поднять CR на сотые доли процента.

И вот наконец получилось.
CR подросла, дашборды зелёные, но прибыль снизилась.

И тут встает вопрос "Для чего мы вообще это оптимизировали?!"
Если это случилось, значит, под капотом что-то сломалось.

Разбираем, где именно, прежде чем потерять рассудок (и прибыль).

https://teletype.in/@jetmetrics/cr-profit

Большинство метрик тщеславия не бесполезные.

Они просто вне контекста и не понятно, что с ними делать.
На что они влияют и что влияет на них?

Встройте их в систему показателей, и они могут стать полезным сигналом, а не просто "еще одной метрикой".

Примеры:

CTR
До: "Больше – лучше"
После: "Смотрим на сочетание CTR + CR и так понимаем качество приводимой аудитории"

Кол-во подписчиков:
До: "Все говорят, что это метрика тщеславия"
После: Это часть процесса "подписчики → просмотры профиля → переходы на сайт → покупки"

Метрика становится тщеславной, когда мы не знаем, что она меняет.

Составьте карту ваших метрик и вы удивитесь, сколько ранее считавшихся бесполезными показателей, обретут смысл.

💾 Сохраните шпаргалку. Она поможет в этом.