❓ Почему провал на собесе – это не только про слабую базу

Человек уверенно делает свою работу: дашборды, релизы, иногда даже A/B. Не джун, а боевой аналитик. И вот интервью:

-> «Разберем продуктовый кейс: почему упала конверсия?»

Он начинает правильно… но уходит в детали слишком рано. Не уточняет контекст, путается в метриках, перескакивает между гипотезами. В голове все звучит логично, но на слух – хаос.

— «Ок, а как проверишь гипотезу?»

Предлагает A/B, выбирает метрики – вроде хорошо. Но пропускает важное: ограничения, риски, ожидания стейкхолдеров.

– «А вот задача на SQL / Python / теорвер»

И тут стресс от формата и таймер еще сильнее ударяют в голову. Пишет медленно, забывает про оконки, теряет время на синтаксис и перепроверки.

Самое обидное: он выходит с ощущением «в целом нормально». А потом приходит отказ с фидбеком: “не хватило структуры”, “слабовато по продукту”, “неуверенно”. Почему именно отказ, и что конкретно подтягивать – непонятно.

Потому что собесы – это отдельный навык, а не честная проверка рабочих навыков.

На интервью важно не только что ты знаешь, но и как ты это демонстрируешь: как ставишь рамки задаче, как держишь линию рассуждения, как выбираешь метрики, как объясняешь риски и компромиссы, как работаешь под стрессом.

Поэтому подготовка – это не просто «повторить теорию и нарешать задачки». Нужны прогоны реальных секций интервью:

🔹 Продуктовые кейсы → структурно раскладывать задачу, задавать правильные вопросы, выбирать метрики и не терять нить;

🔹 A/B и статистика → уверенно идти по методологии и не попадать в типовые «ловушки»;

🔹 SQL / Python → решать быстро и чисто, не теряя нюансы и голову от стресса;

🔹 Математика → не пугаться формулировок и видеть шаблоны решения;

🔹 Резюме и самопрезентация → управлять тем, позовут ли тебя на собес и на какую роль.

В подготовке к интервью критичны две вещи:

🔸 Задачи должны быть релевантны собесам – иначе ты тренируешь не то;

🔸 Нужны обратная связь и мок-интервью – чтобы увидеть слепые зоны и перестроить подачу.

Поэтому формат моего интенсива по подготовке к собесам на аналитика такой: 8 недель, в среднем 5–10 часов в неделю, 32 онлайн занятия (8 теорий + 24 практики), Zoom + комьюнити, домашки с разбором, и воркшопы в небольших группах в формате mock-интервью.

Веду лично я. За плечами – сотни собеседований с обеих сторон и методика подготовки, по которой трудоустроилось уже 300+ человек.

📆 Старт ближайшего потока – 2 февраля.

Если тебе знакомо состояние «вроде всё знаю, но на интервью разваливаюсь», оставляй заявку на интенсив:

🔗 https://nodatanogrowth.com/product-analyst-interview

Созвонимся, обсудим твой опыт и помогу оценить, подходит ли интенсив под конкретно твою ситуацию.

Судя по количеству новых вакансий, рынок уже просыпается. Пора и тебе подготовиться к весеннему сезону 🚀

🌍 Как провести А/В в продукте на 100+ стран?

Вы работаете продуктовым аналитиком в международном стартапе. Ваше приложение популярно в 100+ странах мира. Хотите провести A/B, и сразу упираетесь в вопрос:

Как анализировать результаты: как среднее по всему миру или по каждой стране отдельно?

Тут у вас есть 3 опции:

🔸 Опция 1: Тестировать как единое целое

Самый простой вариант: складываем весь трафик в одну корзину и сравниваем A vs B.

➕ Быстро набирается большая выборка;

➕ Простая интерпретация: «в среднем ничего не изменилось / стало лучше / хуже».

➖ В одних странах может быть сильный плюс, в других сильный минус, а в среднем выйдет 0. Можно не увидеть реальную пользу / вред в отдельных странах (в том числе ключевых).

🔸 Опция 2: Смотреть страны как отдельные сегменты

Другая крайность: разные страны могут по разному реагировать на изменение. Поэтому анализируем каждую страну отдельно.

➕ Оцениваем реальную картину по странам;

➕ Можно принимать локальные решения: раскатить в одних, доработать для других;

➖ Длинный хвост стран с малым объемом трафика. Во многих странах ничего не увидим.

➖ Начинается ад: 100+ стран, N метрик для каждой – ошибка I рода отлетает в космос. Попытаемся ее контролировать – перестанем видеть вообще что-либо.

🔸 Опция 3 (лайфхак): поделить страны на группы (тиры)

Практичный компромисс. Ключевые (крупные) рынки анализируем отдельно, какие-то поменьше объединяем по схожести в один сегмент, остальные объединяем в Other.

Как итог:

➕ У крупных рынков остаётся детализация;

➕ У малых появляется достаточная выборка, чтобы вообще что-то увидеть;

➕ Итоговая картина становится управляемой: 3-10 сегментов вместо 100+;

➖ Нужно приложить усилия, чтобы качественно разбить страны на группы.

---

Не забываем, что сегменты нужно задавать на этапе дизайна, а не после того как собрали данные. Иначе при закапывании в сегменты постфактум будет расти ошибка 1 рода.

P. S. Это мой 1000-ый пост на канале. Офигеть 🎉

#абтесты

🚀 Результат одного из моих последних менти

Денис – аналитик данных, 2,5 года опыта, зарплата 180к. За плечами год в одной компании и ~1,5 года в другой. Вроде опыт растет -> деньги растут. Но на практике все не так радужно:

❌ По итогам двух последних ревью не хотели поднимать зарплату и «кормили завтраками»;

❌ Последнюю премию не выплатили под предлогом трудностей у компании;

❌ И нет возможности уйти: после первой работы легко собирал офферы, а в этот раз собирает лишь отказы (требования выросли).

При этом у Дениса была четкая цель: перейти не «куда возьмут», а в продуктовую аналитику и на хорошую позицию. Но с A/B тестами – только курсы и статьи, без боевого опыта.

Что мы сделали:

✅ Провели входное мок-интервью → нашли слабые места:

-> ответы «неструктурные»: много мыслей, мало сути;
-> метрики выбирались по ощущениям;
-> уверенность в A/B плавала;
-> в SQL/Python live-кодинге ошибки из-за спешки.

✅ Натренировали структурное решение продуктовых кейсов – выбор метрик, генерация гипотез, ведение диалога;

✅ Разобрали полный цикл A/B на реальных примерах и данных – от требований / ограничений и дизайна до интерпретации и защиты результатов;

✅ Нарешали большую пачку задач на SQL, Python и теорвер по определенному алгоритму;

✅ Упаковали резюме и самопрезентацию – вытащили сильные кейсы, убрали «воду», усилили историю «почему продуктовая аналитика», и чтобы звучало убедительно, а не как «хочу сменить направление»;

✅ Подытожили все выходным мок-интервью – теперь готовы выходить на рынок;

✅ Дополнительно готовились к каждой предстоящей секции на конкретные приглашаемые позиции;

✅ Поторговались по полученным офферам и выбрали наиболее перспективный вариант.

Что в итоге:

⚡️ 3 оффера за первые 2 недели поиска;

💰 Приняли оффер и выросли со 180к → до 280к + 20% премия.

Самое главное: Денис перешел именно в продуктовую аналитику, где сейчас реально занимается A/B и растит компетенции для следующего рывка. И в этом ему поможет полученная система, которую можно применить и в следующий раз.

Хочешь так же? Приходи ко мне на интенсив по подготовке к собесам на аналитика:

🔗 https://nodatanogrowth.com/product-analyst-interview

Осталось 2 места на индивидуальную работу с моим личным доведением до оффера и 12 мест на оптимальный тариф. Стартуем уже через неделю.

Не жди премии и результатов ревью – начни готовиться уже сейчас!

🎬✨ Воскресный пост: три вдохновляющие документалки

Тут как-то в моем распоряжении оказалась подписка на Netflix…

Если ищете, что посмотреть на выходных – держите три вдохновляющих фильма на реальных историях, которые я очень рекомендую. Все смотрятся на одном дыхании.

Мысль, которая их объединяет: когда ставишь перед собой цель, остается самое главное – желание ее достичь. Не идеальные условия, не лучший момент, не раскрытие таланта, а внутренняя решимость идти до конца, шаг за шагом:

1) True Spirit (2023)– история Джессики Уотсон, подростка из Австралии, которая решила в 16 лет сделать невозможное: обойти земной шар на парусной яхте в одиночку и без остановок.

2) The Deepest Breath (2023) – документалка про фридайвинг, невероятно красивая и очень эмоциональная. Смотрится как триллер, потому что напряжение не отпускает ни на минуту. Фильм рассказывает о том, как Алессия Дзеккини идёт к рекорду: погружение на 104 метра.

3) Skywalkers: A Love Story (2024) – про историю пары руферов из России, которые залезают на самые высокие небоскрёбы мира без страховки. Они стали первыми, кто поднялся на Merdeka в Куала-Лумпуре (Малайзия) — 678,9 м и 118 этажей.

А что вам понравилось из последних просмотренных фильмов и сериалов? Поделитесь в комментариях.)

❌️️️️️️ Топ-5 худших направлений для продуктового аналитика

Место работы сильно определяет твой рост как аналитика. И есть такие направления, которые лучше даже не рассматривать. А если и идти, то понимать, зачем это нужно.

Сразу оговорка: направление – это не конкретные индустрии или компании. Это скорее совокупность факторов или срез.

Ниже – мой личный «анти-топ», в который я бы не пошел работать:

1️⃣ B2B

В B2B сложно делать то, что растит продуктового аналитика быстрее всего: А/В-эксперименты, быстрые итерации, причинно-следственные выводы.

-> клиенты – корпоративные => малая выборка;
-> к конечным пользователям часто не пускают;
-> внедрения нередко кастомные под клиента;
-> длинные циклы => долгая обратная связь.

2️⃣ «Дремучие» корпорации

Например, старые производственные или гос. компании. Компании, где аналитика часто существует для отчетности, а не для продуктовых решений:

-> много презентаций, мало решений и изменений в продукте;
-> метрики считаются, но используются для галочки;
-> решения принимаются по интуиции и на основе политики;
-> много legacy, ручных процессов и Excel как религия.

3️⃣ Стартапы на ранних этапах

Кажется, что стартапы – это про быстрый рост. На деле аналитика там нередко выглядит как вечный пожар и «давай срочно инсайт на вчера».

-> скорее всего ты один аналитик и для всего;
-> надо строить инфраструктуру и нанимать, но в это не хотят вкладываться;
-> много ожиданий «тыжаналитик, найди все инсайты», мало зрелости в принятии решений;
-> трафика мало, данных мало, события кривые.

4️⃣ Сильно офлайн-зависимые продукты без связки данных

Там, где критическая часть опыта пользователя – в офлайне, а данные живут отдельно и обрывочно.

-> мало юнитов из-за сетевого эффекта и географии;
-> часто неполные цепочки действий пользователя;
-> эксперименты возможны в теории, но не в реальности – сложно, долго, дорого;
-> куча доп. факторов: сезонность, логистика, персонал, локальные особенности.

5️⃣ «Серые» продукты

Выручка важнее совести, конверсия важнее счастья пользователей, а долгосрочная ценность – вторична.

В таких продуктах аналитика превращается в оптимизацию давления на конверсию с помощью темных паттернов и краткосрочные победы ценой репутации/доверия.

---

Если ты идешь на позицию продуктового аналитика за ростом скиллов, то в направлениях выше часто придется больше воевать с реальностью, чем растить экспертизу в А/В и влиянии на продукт и его метрики.

Но так или иначе, каждое из направлений дает уникальные опыт, вызовы и возможности для роста. И каждый продукт хорош по-своему. Рассматривай каждую возможность индивидуально.

Хотите расскажу, куда наоборот стоит идти продуктовому аналитику? Тогда поддержите этот пост китом 🐋

🎉 Шестой поток интенсива подготовки к собесам на аналитика стартует уже на следующей неделе

Осталось 2 дня, чтобы присоединиться к подготовке и поменять работу уже весной. Осталось 8 мест на оптимальный и 1 на индивидуальный тарифы.

Что включает в себя интенсив вы уже либо знаете, либо можете посмотреть по ссылке.

А вот 3 причины, почему вам стоит принять участие:

1️⃣ Это инвестиция

У большинства участников интенсив окупается за 1–2 месяца после выхода на новую зарплату (включая индивидуальный тариф). И не просто за счет роста зарплаты, а от инкрементального эффекта на рост зарплаты от подготовки.

А если на встрече-знакомстве я пойму, что в вашем случае интенсив не окупится – я честно скажу об этом и не возьму вас в поток.

2️⃣ Это система

Собесы меняются. И каждый поток я адаптирую программу и обучение под новые реалии.

Но база остается: принципы, структура, логика. Один раз разобравшись, вы сможете использовать ее снова. И участники первых потоков так и делают.

3️⃣ Это работает

Вы получаете офферы быстрее, больше в штуках и выше в з/п, чем если бы разбирались в одиночку методом проб и ошибок.

Буду честен: я не могу экспериментально доказать точную величину «инкремента». Но у меня десятки кейсов, когда человек месяцами получал отказы, а после интенсива начинал собирать приглашения и офферы. И как люди с похожим бэкграундом получали радикально разные результаты в зависимости от того, участвовали ли они в интенсиве или нет.

---

Если есть цель выйти на оффер весной/в начале лета, интенсив по подготовке – это самый прямой маршрут. Это решение сэкономит месяцы и поможет выжать лучшее предложение из рынка.

Поэтому не тяни, оставляй заявку здесь:

🔗 https://nodatanogrowth.com/product-analyst-interview

Следующий поток будет только осенью, т. к. в ближайшие полгода будут А/В и новые программы. Следите за анонсами ❤️‍🔥