Недавно записал скринкаст про модели атрибуции
А нужен ли скринкаст про основы настройки веб-аналитики?
- Как поставить GTM, GA, ЯМ на сайт?
- Как настроить отслеживание событий и передачу данных в системы веб-аналитики?
Голосуй, если актуально)
👍 - надо
👎 - не надо
А нужен ли скринкаст про основы настройки веб-аналитики?
- Как поставить GTM, GA, ЯМ на сайт?
- Как настроить отслеживание событий и передачу данных в системы веб-аналитики?
Голосуй, если актуально)
👍 - надо
👎 - не надо
👍85👎4
💪 Где брать сильные гипотезы для роста конверсии?
Процесс роста конверсии строится на тестировании разных гипотез, но проблема в том что что только малая часть даёт рост.
В моей практике лучшие жизнеспособные гипотезы рождались на основе понимания потребностей ЦА и критериев выбора по которым человек выбирает продукт.
Примеры
1. Продукт - виртуальная телефония. Сегмент - предприятия ЖКХ. Для них очень важно наличие записи звонков, т.к. есть нормативный акт, который обязывает их записывать звонки. Соответственно для повышения конверсии этого сегмента, нужно транслировать информацию об этом.
2. Продукт - рации и базовые станции. Сегмент - промышленные предприятия. Для них важно, чтобы при пересечении границ покрытия базовых станций сигнал не терялся и не происходило долгое переключение между базовыми станциями.
3. Продукт - дренажная система для отвода воды с участка. Сегмент - домовладельцы. Для них важно: чтобы не было луж во дворе, не было воды в подвале и не разрушился фундамент
Не всегда можно догадаться что именно важно для ЦА, если про дренаж еще более менее очевидно, то уверен, что для виртуальной телефонии и раций критерии выбора далеко не очевидные и таких нюансов у каждого продукта и каждой аудитории может быть много, но именно понимание таких незаметных нюансов зачастую дает рост конверсии.
#CRO
Процесс роста конверсии строится на тестировании разных гипотез, но проблема в том что что только малая часть даёт рост.
В моей практике лучшие жизнеспособные гипотезы рождались на основе понимания потребностей ЦА и критериев выбора по которым человек выбирает продукт.
Примеры
1. Продукт - виртуальная телефония. Сегмент - предприятия ЖКХ. Для них очень важно наличие записи звонков, т.к. есть нормативный акт, который обязывает их записывать звонки. Соответственно для повышения конверсии этого сегмента, нужно транслировать информацию об этом.
2. Продукт - рации и базовые станции. Сегмент - промышленные предприятия. Для них важно, чтобы при пересечении границ покрытия базовых станций сигнал не терялся и не происходило долгое переключение между базовыми станциями.
3. Продукт - дренажная система для отвода воды с участка. Сегмент - домовладельцы. Для них важно: чтобы не было луж во дворе, не было воды в подвале и не разрушился фундамент
Не всегда можно догадаться что именно важно для ЦА, если про дренаж еще более менее очевидно, то уверен, что для виртуальной телефонии и раций критерии выбора далеко не очевидные и таких нюансов у каждого продукта и каждой аудитории может быть много, но именно понимание таких незаметных нюансов зачастую дает рост конверсии.
#CRO
👍18
В поиске новых вызовов 💫
Пару месяцев назад я закончил работу в банке Точка.
Готов рассмотреть новые вызовы. Интересуют как стартапы, так и зрелые компании с прицелом на рост продукта.
Мои основные компетенции - это продуктовая аналитика и продуктовый маркетинг.
Интересны направления: исследования, анализ данных, поиск точек роста, АБ тесты, оптимизация конверсии.
Пишите или скидывайте контакты тем кому я могу быть полезен.
@borzilo_y
Пару месяцев назад я закончил работу в банке Точка.
Готов рассмотреть новые вызовы. Интересуют как стартапы, так и зрелые компании с прицелом на рост продукта.
Мои основные компетенции - это продуктовая аналитика и продуктовый маркетинг.
Интересны направления: исследования, анализ данных, поиск точек роста, АБ тесты, оптимизация конверсии.
Пишите или скидывайте контакты тем кому я могу быть полезен.
@borzilo_y
🔥21👍3
Что важно для меня при выборе места работы?💼
Раз я вышел на тропу охоты за новым местом работы, то хочу с вами поделиться некоторыми мыслями, наверное это будет серия постов.
Начнем с одного из главных вопросов на которые человек должен себе ответить при поиске нового места работы.
Перед тем как искать работу нужно понимать, а что конкретно ты хочешь найти. Сегодня поделюсь с вами своими критериями выбора места работы
📍 1. Продукт и его ценность
Для меня важен продукт с которым я буду работать, я должен видеть в нём ценность, желательно чтобы я и сам был активным его пользователем. Не представляю как можно работать с продуктами в которых не видишь ценности и смысла, например я не пойду заниматься ставками на спорт, потому что мне это не интересно и я не вижу в этом никакой ценности. Зато мне например очень интересны тревел продукты типа booking, aviasales, airbnb и прочие.
📍 2. Потенциал продукта
Нужно идти туда где ты видишь потенциал, мне важно не просто работать работу, но и видеть рост продукта, видеть прирост пользователей продукта, прирост денег на счетах компании, отзывы довольных клиентов. Всего этого проще достичь если у продукта есть потенциал и рынок где он будет востребован.
📍 3. Интересные задачи
Задачи которыми занимаются аналитики я делю на 2 категории. Технические - это например, написать скрипт для загрузки данных, собрать витрину данных, сделать дашборд. А есть задачи аналитические найти точку роста, провести исследование, провести АБ тест. Мне по душе больше аналитические задачи, без технических конечно тоже не получится, но это не самоцель для меня. В идеале для меня распределение когда 70% задач - аналитические и 30% технические.
📍 4. Возможность влиять на развитие продукта
Мне нравится когда над продуктом работает команда и аналитик не просто один из сотрудников отдела аналитики, а член продуктовой команды и имеет возможность влиять на roadmap развития продукта, а не просто делает задачи и отмечает их в джире.
📍 5. Развитость инфраструктуры и технологического стэка
В идеале в компании уже должна быть развита инфраструктура сбора обработки и хранения данных, потому что без этого невозможно нормально заниматься анализом, т.к. придется тратить много времени на техническую часть чтобы просто подготовить данные. Хорошо если в компании уже есть единое DWH и настроены большинство пайплайнов для основных источников данных + закрыт вопрос с базовой отчетностью.
📍 6. Команда и компетенции
Мне нужна команда, которая верит в свой продукт, а не просто приходит работу работать. Кроме этого интересно работать с профессионалами у которых можно что-то почерпнуть, но также я люблю делиться знаниями с коллегами.
📍 7. Деньги
Конечно мне важны деньги, но как видите это далеко не единственный критерий выбора, который у меня есть.
А что важно для вас?
Раз я вышел на тропу охоты за новым местом работы, то хочу с вами поделиться некоторыми мыслями, наверное это будет серия постов.
Начнем с одного из главных вопросов на которые человек должен себе ответить при поиске нового места работы.
Перед тем как искать работу нужно понимать, а что конкретно ты хочешь найти. Сегодня поделюсь с вами своими критериями выбора места работы
📍 1. Продукт и его ценность
Для меня важен продукт с которым я буду работать, я должен видеть в нём ценность, желательно чтобы я и сам был активным его пользователем. Не представляю как можно работать с продуктами в которых не видишь ценности и смысла, например я не пойду заниматься ставками на спорт, потому что мне это не интересно и я не вижу в этом никакой ценности. Зато мне например очень интересны тревел продукты типа booking, aviasales, airbnb и прочие.
📍 2. Потенциал продукта
Нужно идти туда где ты видишь потенциал, мне важно не просто работать работу, но и видеть рост продукта, видеть прирост пользователей продукта, прирост денег на счетах компании, отзывы довольных клиентов. Всего этого проще достичь если у продукта есть потенциал и рынок где он будет востребован.
📍 3. Интересные задачи
Задачи которыми занимаются аналитики я делю на 2 категории. Технические - это например, написать скрипт для загрузки данных, собрать витрину данных, сделать дашборд. А есть задачи аналитические найти точку роста, провести исследование, провести АБ тест. Мне по душе больше аналитические задачи, без технических конечно тоже не получится, но это не самоцель для меня. В идеале для меня распределение когда 70% задач - аналитические и 30% технические.
📍 4. Возможность влиять на развитие продукта
Мне нравится когда над продуктом работает команда и аналитик не просто один из сотрудников отдела аналитики, а член продуктовой команды и имеет возможность влиять на roadmap развития продукта, а не просто делает задачи и отмечает их в джире.
📍 5. Развитость инфраструктуры и технологического стэка
В идеале в компании уже должна быть развита инфраструктура сбора обработки и хранения данных, потому что без этого невозможно нормально заниматься анализом, т.к. придется тратить много времени на техническую часть чтобы просто подготовить данные. Хорошо если в компании уже есть единое DWH и настроены большинство пайплайнов для основных источников данных + закрыт вопрос с базовой отчетностью.
📍 6. Команда и компетенции
Мне нужна команда, которая верит в свой продукт, а не просто приходит работу работать. Кроме этого интересно работать с профессионалами у которых можно что-то почерпнуть, но также я люблю делиться знаниями с коллегами.
📍 7. Деньги
Конечно мне важны деньги, но как видите это далеко не единственный критерий выбора, который у меня есть.
А что важно для вас?
👍30❤🔥4🔥3👏2
🌪Воронка поиска работы
Продолжим разговор про поиск работы. В первой части я писал о том, что важно для меня при выборе места работы, прописал 7 критериев. По сути таким образом я формирую виденье конечной цели. Когда есть четкая цель можно планировать пути её достижения.
Поиск работы это та же самая воронка, с которыми работают аналитики и маркетологи. Воронку удобно проектировать с конца от той цели к которой хотите прийти, т.е. от той должности которую хотите занять.
Для того чтобы найти работу нужно строить воронку и эта воронка очень похожа на маркетинговую воронку для привлечения клиентов
1. Вам нужно понимать целевую аудиторию - потенциального работодателя, его потребности и критерии по которым он будет нанимать человека
2. Вам нужно разработать оффер и конвертор
Это ваше резюме и его наполнение, которое убедит рекрутера позвать вас на собеседование.
3. У вас должен быть отработанный спич
С помощью которого вы сможете убедить нанимающего человека, что вы именно тот кто нужен. Т.е. то как вы будете продавать себя.
4. У вас должны быть реальные навыки
Чтобы суметь ответить на конкретные вопросы собеседника или решить тестовое задание.
5. Нарасти охваты
Когда у вас есть проработанное резюме, проработанный рассказ о себе, есть понимание как вести диалог и вы реально что-то умеете, то время нарастить охваты.
Т.е. нужно организовать поток рекрутеров к вашему резюме и тут важно задействовать максимум способов: работные сайты, чатики в телеге, рассказ о себе в соц сетях, обращение в компании напрямую, участие в профильных тусовках, конференциях, хакатонах, ведение собственного блога, короче способов много.
🔍 Диагностика воронки
🔸Если у вашего резюме нет охватов
Увеличивайте число площадок где оно размещено и частоту его выведения в топ
🔸Если просмотры есть, но нет приглосов на собесы
То дело в резюме, необходимо переработать его содержание, повысить его релевантность и метчинг с желаемой должностью.
🔸Если вас зовут на собесы, но нет офферов
То убедитесь, что резюме бьется с вашим реальным опытом, не стоит завышать ожидания, т.к. вас быстро сольют на собесе. Каждое пройденное собеседование это способ чему-то научиться, выписывайте те моменты, с которыми не справились на собеседовании и прорабатывайте их. Это могут быть какие-то харды типа python или софты типа неумение вести складный и логичный диалог.
За прошедшую неделю у меня было 2 собеседования, с обеими компаниями продолжаем диалог, на следующей неделе планируется еще парочка, а может и больше))
Рассказывайте, как продвигается ваш поиск работы?
Продолжим разговор про поиск работы. В первой части я писал о том, что важно для меня при выборе места работы, прописал 7 критериев. По сути таким образом я формирую виденье конечной цели. Когда есть четкая цель можно планировать пути её достижения.
Поиск работы это та же самая воронка, с которыми работают аналитики и маркетологи. Воронку удобно проектировать с конца от той цели к которой хотите прийти, т.е. от той должности которую хотите занять.
Для того чтобы найти работу нужно строить воронку и эта воронка очень похожа на маркетинговую воронку для привлечения клиентов
1. Вам нужно понимать целевую аудиторию - потенциального работодателя, его потребности и критерии по которым он будет нанимать человека
2. Вам нужно разработать оффер и конвертор
Это ваше резюме и его наполнение, которое убедит рекрутера позвать вас на собеседование.
3. У вас должен быть отработанный спич
С помощью которого вы сможете убедить нанимающего человека, что вы именно тот кто нужен. Т.е. то как вы будете продавать себя.
4. У вас должны быть реальные навыки
Чтобы суметь ответить на конкретные вопросы собеседника или решить тестовое задание.
5. Нарасти охваты
Когда у вас есть проработанное резюме, проработанный рассказ о себе, есть понимание как вести диалог и вы реально что-то умеете, то время нарастить охваты.
Т.е. нужно организовать поток рекрутеров к вашему резюме и тут важно задействовать максимум способов: работные сайты, чатики в телеге, рассказ о себе в соц сетях, обращение в компании напрямую, участие в профильных тусовках, конференциях, хакатонах, ведение собственного блога, короче способов много.
🔍 Диагностика воронки
🔸Если у вашего резюме нет охватов
Увеличивайте число площадок где оно размещено и частоту его выведения в топ
🔸Если просмотры есть, но нет приглосов на собесы
То дело в резюме, необходимо переработать его содержание, повысить его релевантность и метчинг с желаемой должностью.
🔸Если вас зовут на собесы, но нет офферов
То убедитесь, что резюме бьется с вашим реальным опытом, не стоит завышать ожидания, т.к. вас быстро сольют на собесе. Каждое пройденное собеседование это способ чему-то научиться, выписывайте те моменты, с которыми не справились на собеседовании и прорабатывайте их. Это могут быть какие-то харды типа python или софты типа неумение вести складный и логичный диалог.
За прошедшую неделю у меня было 2 собеседования, с обеими компаниями продолжаем диалог, на следующей неделе планируется еще парочка, а может и больше))
Рассказывайте, как продвигается ваш поиск работы?
👍16❤5👏1
💰Зарплаты продуктовых аналитиков
Продолжим разговор про поиск работы. Еще ни разу в канале не поднимал тему денег. Давайте обсудим, сколько зарабатывают продуктовые аналитики разных грейдов и какие к ним требования.
Аналитики без опыта до 80 т.р.
Требуется базовое знание SQL и excel, если знаете что-то больше, то это конечно плюс. На этом этапе важно оттачивать инструменты, вы делаете отдельные маленькие задачи под руководством опытных коллег. Это самый сложный этап, т.к. дикая конкуренция и многие готовы работать за еду, но мест все равно намного меньше, чем желающих.
Джуниор аналитики до 150 т.р.
Тут у человека уже должен быть какой-то опыт, он должен успеть набить шишек, научиться основным трансформациям данных, можно начинать осваивать дополнительные инструменты.
Мидл аналитики 100-300 т.р.
Уже владеет основными инструментами sql, python, bi, статистика, но это не главное. Тут развивается системность, специалист готов брать большие куски работы, ему не нужно пояснять каждую деталь, он сам может выработать план работ и подобрать инструменты.
Синьер аналитики 200-450 т.р.
Хорошо понимает предметную область в которой работает, умеет на высоком уровне использовать инструменты анализа данных, но при этом фокусируется на решении бизнес- задачи, может затащить большой проект.
Максимальная ЗП, которую я видел для продуктового аналитика 800 т.р., но это выброс, т.е. очень редкое явление. Те цифры, которые я привел - это то на что в среднем может рассчитывать продукотвый аналитик.
Продолжим разговор про поиск работы. Еще ни разу в канале не поднимал тему денег. Давайте обсудим, сколько зарабатывают продуктовые аналитики разных грейдов и какие к ним требования.
Аналитики без опыта до 80 т.р.
Требуется базовое знание SQL и excel, если знаете что-то больше, то это конечно плюс. На этом этапе важно оттачивать инструменты, вы делаете отдельные маленькие задачи под руководством опытных коллег. Это самый сложный этап, т.к. дикая конкуренция и многие готовы работать за еду, но мест все равно намного меньше, чем желающих.
Джуниор аналитики до 150 т.р.
Тут у человека уже должен быть какой-то опыт, он должен успеть набить шишек, научиться основным трансформациям данных, можно начинать осваивать дополнительные инструменты.
Мидл аналитики 100-300 т.р.
Уже владеет основными инструментами sql, python, bi, статистика, но это не главное. Тут развивается системность, специалист готов брать большие куски работы, ему не нужно пояснять каждую деталь, он сам может выработать план работ и подобрать инструменты.
Синьер аналитики 200-450 т.р.
Хорошо понимает предметную область в которой работает, умеет на высоком уровне использовать инструменты анализа данных, но при этом фокусируется на решении бизнес- задачи, может затащить большой проект.
Максимальная ЗП, которую я видел для продуктового аналитика 800 т.р., но это выброс, т.е. очень редкое явление. Те цифры, которые я привел - это то на что в среднем может рассчитывать продукотвый аналитик.
👍14❤8
Почему важно вовремя убивать фичи?☠
По мере развития продукта в нем накапливается разный функционал, разные фичи, но далеко не все фичи одинаково полезны и востребованы у пользователей продукта.
Вроде сделали какую-то штуку, но она не сильно нужна пользователям, выкидывать жалко и оставляют этот функционал жить в продукте. Со временем таких штук становится больше и больше. В таком подходе есть 2 большие проблемы.
1. На поддержку не востребованного функционала тратится время команды, вместо того чтобы это время потратить на действительно важные штуки, рост продукта стагнирует.
2. Из-за обилия фичей интерфейс продукта становится перегруженным и растет когнитивная нагрузка на пользователя. Ему становится сложнее найти нужный функционал, что снижает конверсию в целевые действия. Особенно эта проблема влияет на новых пользователей и ухудшает онбординг.
Рекомендую периодически проводить оценку востребованности фичей продукта и убивать те которые не востребованы и в которых нет потенциала.
По мере развития продукта в нем накапливается разный функционал, разные фичи, но далеко не все фичи одинаково полезны и востребованы у пользователей продукта.
Вроде сделали какую-то штуку, но она не сильно нужна пользователям, выкидывать жалко и оставляют этот функционал жить в продукте. Со временем таких штук становится больше и больше. В таком подходе есть 2 большие проблемы.
1. На поддержку не востребованного функционала тратится время команды, вместо того чтобы это время потратить на действительно важные штуки, рост продукта стагнирует.
2. Из-за обилия фичей интерфейс продукта становится перегруженным и растет когнитивная нагрузка на пользователя. Ему становится сложнее найти нужный функционал, что снижает конверсию в целевые действия. Особенно эта проблема влияет на новых пользователей и ухудшает онбординг.
Рекомендую периодически проводить оценку востребованности фичей продукта и убивать те которые не востребованы и в которых нет потенциала.
👍23
🛑 Онбординг ≠ рассказать о продукте
В предыдущем посте немного затронул тему онбординга пользователя в продукт и когнитивную нагрузку от обилия фичей.
Иногда встречаю взгляды на то, что задача онбординга - это знакомство пользователя с продуктом. При таком подходе стараются провести пользователя по разным разделам продукта и рассказать о разном функционале, на мой взгляд такой подход сильно расфокусирует пользователя.
Пользователь приходит в продукт для решения конкретной задачи, а не для того чтобы узнать о продукте. Поэтому я считаю, что основная задач онбординга - максимально быстро и просто довести клиента до получения ценности, то есть до решения его задачи.
Возможно клиент даже до конца не поймет как работает продукт и не узнает о всех его функциях, но он быстро получит позитивный опыт работы с вашим продуктом в виде решения его главной задачи.
После этого вы получите кредит доверия и уже на последующих этапах можно рассказывать про дополнительный функционал и проводить обучение пользователя.
В предыдущем посте немного затронул тему онбординга пользователя в продукт и когнитивную нагрузку от обилия фичей.
Иногда встречаю взгляды на то, что задача онбординга - это знакомство пользователя с продуктом. При таком подходе стараются провести пользователя по разным разделам продукта и рассказать о разном функционале, на мой взгляд такой подход сильно расфокусирует пользователя.
Пользователь приходит в продукт для решения конкретной задачи, а не для того чтобы узнать о продукте. Поэтому я считаю, что основная задач онбординга - максимально быстро и просто довести клиента до получения ценности, то есть до решения его задачи.
Возможно клиент даже до конца не поймет как работает продукт и не узнает о всех его функциях, но он быстро получит позитивный опыт работы с вашим продуктом в виде решения его главной задачи.
После этого вы получите кредит доверия и уже на последующих этапах можно рассказывать про дополнительный функционал и проводить обучение пользователя.
👍9
Сегодня я не спал до 6 утра и думал о конверсии...
Я давно думаю над тем как объединить мой опыт работы, маркетологом и аналитиком и создать какой-то полезный информационный продукт.
Когда я работал маркетологом я много времени занимался исследованиями и участвовал в разработке сайтов с точки зрения смыслов, которые должны быть в них заложены, чтобы сайт выполнял задачи бизнеса.
Когда я работал аналитиком, то смог погрузиться в цифры и на цифрах понять где обычно кроятся проблемы конверсии, понять какое место занимает конверсия в экономике бизнеса и как работает статистика под капотом у АБ тестов.
Конверсия это одна из наиболее важных метрик от которых зависит успешность бизнеса, продукта, маркетинга, т.к. часто продукты рушатся на этапе когда нужно привлечь новых клиентов, потому что из-за низкой конверсии стоимость привлечения очень высокая и что с этим делать зачастую непонятно. У меня есть идея создать курс про работу с конверсией и комплексно осветить работу с этой метрикой по нескольким направлениям.
Что будет в курсе?
1. Разберем почему конверсия так важна и как она вписывается в экономику бизнеса
2. Разберем основные факторы от которых зависит конверсия и как её считать
3. Получите набор аналитических подходов и исследований для поиска гипотез роста конверсии
4. Узнаете как приоритезировать гипотезы
5. Посмотрим на конверсию с точки зрения статистики и узнаем как работают АБ тесты под капотом
Чего не будет в курсе?
Мы не будем учиться настраивать системы аналитики, учить sql или python.
Для кого этот курс будет полезен?
Для тех кто отвечает за рост и развитие бизнеса: маркетологи, аналитики, продакты
Формат курса
Текстовый гайдбук в notion
Курса еще нет, есть только идея и набросок программы в miro, на данном этапе я пытаюсь понять действительно ли эта тема актуальна для моих подписчиков. Лучший способ выяснить востребованность идеи - это получить деньги.
Поэтому объявляю предзапись на курс. Стоимость курса для первого запуска составит 9000 руб. Моя цель получить 20 оплат и после этого в течении 1 месяца я подготовлю курс, но главы гайдбука будут открываться раньше, по мере готовности. Также будет создан закрытый чат в телеге где участники смогут задавать вопросы по курсу, а я смогу его улучшать и дополнять на основе обратной связи.
Если 20 оплат не наберется, то я пойму что эта тема или мой формат реализации не актуальны и верну всем оплатившим деньги.
Если вам актуально, то прошу писать мне в личку @borzilo_y с пометкой хочу гайдбук или задавайте вопросы в комментариях к посту, смотрите программу в miro
Я давно думаю над тем как объединить мой опыт работы, маркетологом и аналитиком и создать какой-то полезный информационный продукт.
Когда я работал маркетологом я много времени занимался исследованиями и участвовал в разработке сайтов с точки зрения смыслов, которые должны быть в них заложены, чтобы сайт выполнял задачи бизнеса.
Когда я работал аналитиком, то смог погрузиться в цифры и на цифрах понять где обычно кроятся проблемы конверсии, понять какое место занимает конверсия в экономике бизнеса и как работает статистика под капотом у АБ тестов.
Конверсия это одна из наиболее важных метрик от которых зависит успешность бизнеса, продукта, маркетинга, т.к. часто продукты рушатся на этапе когда нужно привлечь новых клиентов, потому что из-за низкой конверсии стоимость привлечения очень высокая и что с этим делать зачастую непонятно. У меня есть идея создать курс про работу с конверсией и комплексно осветить работу с этой метрикой по нескольким направлениям.
Что будет в курсе?
1. Разберем почему конверсия так важна и как она вписывается в экономику бизнеса
2. Разберем основные факторы от которых зависит конверсия и как её считать
3. Получите набор аналитических подходов и исследований для поиска гипотез роста конверсии
4. Узнаете как приоритезировать гипотезы
5. Посмотрим на конверсию с точки зрения статистики и узнаем как работают АБ тесты под капотом
Чего не будет в курсе?
Мы не будем учиться настраивать системы аналитики, учить sql или python.
Для кого этот курс будет полезен?
Для тех кто отвечает за рост и развитие бизнеса: маркетологи, аналитики, продакты
Формат курса
Текстовый гайдбук в notion
Курса еще нет, есть только идея и набросок программы в miro, на данном этапе я пытаюсь понять действительно ли эта тема актуальна для моих подписчиков. Лучший способ выяснить востребованность идеи - это получить деньги.
Поэтому объявляю предзапись на курс. Стоимость курса для первого запуска составит 9000 руб. Моя цель получить 20 оплат и после этого в течении 1 месяца я подготовлю курс, но главы гайдбука будут открываться раньше, по мере готовности. Также будет создан закрытый чат в телеге где участники смогут задавать вопросы по курсу, а я смогу его улучшать и дополнять на основе обратной связи.
Если 20 оплат не наберется, то я пойму что эта тема или мой формат реализации не актуальны и верну всем оплатившим деньги.
Если вам актуально, то прошу писать мне в личку @borzilo_y с пометкой хочу гайдбук или задавайте вопросы в комментариях к посту, смотрите программу в miro
👍16🔥6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Месяц назад, возобновил занятия в тренажёрном зале.
Дошел до жима 110 кг, после годового перерыва. А как ваши выходные?
#не_аналитика
Дошел до жима 110 кг, после годового перерыва. А как ваши выходные?
#не_аналитика
👏20🔥9❤2
На прошлой неделе, я писал пост, что у меня есть идея сделать курс про работу с конверсией. Этот пост был способом измерить интерес моей аудитории, к продукту который я планировал делать. В супер оптимистичном варианте, я ожидал получить около 20 предоплат- это было бы сигналом о том, что курс действительно нужен. В качестве реалистичной планки (для себя) я ставил планку в 10 предоплат.
По факту только 2 человека были готовы вписаться в курс и внести предоплату, за что им отдельное спасибо)) Вопросов по курсу поступило тоже всего 2. По результатам теста могу сделать вывод, что в целом у моей аудитории нет потребности в работе с конверсией, либо продукт который я собирался делать не закрывает эту потребность. Поэтому пока отказываюсь от идеи запускать такой курс.
По факту только 2 человека были готовы вписаться в курс и внести предоплату, за что им отдельное спасибо)) Вопросов по курсу поступило тоже всего 2. По результатам теста могу сделать вывод, что в целом у моей аудитории нет потребности в работе с конверсией, либо продукт который я собирался делать не закрывает эту потребность. Поэтому пока отказываюсь от идеи запускать такой курс.
👍15😱3❤2🤔1
Одна из книг, которую стоит прочитать тем кто только заходит в тему анализа данных, для специалистов это и так все известно.
В книге в общих чертах описывается сфера анализа данных.
Есть главы про сбор и обработку данных, про тестирование и исследования, про принятие решений и многие другие моменты.
Я ее читал в электронном варианте, т.к. бумажных тираж был распродан давно.
Сейчас вышел новый тираж, купил для коллекции.
В книге в общих чертах описывается сфера анализа данных.
Есть главы про сбор и обработку данных, про тестирование и исследования, про принятие решений и многие другие моменты.
Я ее читал в электронном варианте, т.к. бумажных тираж был распродан давно.
Сейчас вышел новый тираж, купил для коллекции.
👍35🔥2
🎱 Выбор метрик для АБ теста воронки
В каждом онлайн продукте, есть воронка по которой проходят пользователи до целевого действия.
Для того чтобы улучшить воронку проводят АБ тесты для разных этапов. Но воронка может быть коварна, вы можете улучшить метрики на одном этапе воронки и обрушить их на другом.
Формально АБ тест может быть удачным, вы планировали улучшить конверсию в начале воронки и добились этого, но потом оказалось, что ухудшили итоговую конверсию. Давайте рассмотрим 2 гипотезы для роста конверсии.
1️⃣ В качестве гипотезы, на странице продукта, тестируем размещение условия "выдаём кредит только по паспорту", а в контрольной группе у вас условие "нужна справка с места работы, залог недвижимости или авто".
В тестовом варианте где выдают кредит только по паспорту скорее всего вырастет конверсия в заявку, но вот конверсия в финальную выдачу может вполне упасть, т.к. потенциальные заёмщики будут с плохой историей. Для такой гипотезы крайне рисковано в качестве целевой метрики выбирать конверсию в заявку, нужно смотреть на конечную конверсию в одобренный кредит.
2️⃣ Так же выдача кредита, но гипотеза, что конверсия в заявку вырастет, если мы уберем из формы поля фамилия и отчество. За счёт этого пользователю будет проще заполнить форму, что даст рост конверсии в заявку. Тут в целом я не вижу причин почему убирание полей в форме заявки может повлиять на итоговую конверсию в одобрение кредита. При таком варианте гипотезы, скорее всего было бы допустимо смотреть только на метрику конверсия в заявку.
✍️ Резюме
Как видите, в обоих примерах, тестируемые элементы находятся на одном и том же этапе воронки - посадочная страница, но влиять они могут на разные метрики. Поэтому не может быть универсального подхода к выбору метрик для АБ теста, всегда нужно понимать как работает продукт внутри, понимать поведение пользователей, знать бизнес контекст и продумывать на какие метрики может повлиять конкретная гипотеза.
#CRO
В каждом онлайн продукте, есть воронка по которой проходят пользователи до целевого действия.
Для того чтобы улучшить воронку проводят АБ тесты для разных этапов. Но воронка может быть коварна, вы можете улучшить метрики на одном этапе воронки и обрушить их на другом.
Формально АБ тест может быть удачным, вы планировали улучшить конверсию в начале воронки и добились этого, но потом оказалось, что ухудшили итоговую конверсию. Давайте рассмотрим 2 гипотезы для роста конверсии.
1️⃣ В качестве гипотезы, на странице продукта, тестируем размещение условия "выдаём кредит только по паспорту", а в контрольной группе у вас условие "нужна справка с места работы, залог недвижимости или авто".
В тестовом варианте где выдают кредит только по паспорту скорее всего вырастет конверсия в заявку, но вот конверсия в финальную выдачу может вполне упасть, т.к. потенциальные заёмщики будут с плохой историей. Для такой гипотезы крайне рисковано в качестве целевой метрики выбирать конверсию в заявку, нужно смотреть на конечную конверсию в одобренный кредит.
2️⃣ Так же выдача кредита, но гипотеза, что конверсия в заявку вырастет, если мы уберем из формы поля фамилия и отчество. За счёт этого пользователю будет проще заполнить форму, что даст рост конверсии в заявку. Тут в целом я не вижу причин почему убирание полей в форме заявки может повлиять на итоговую конверсию в одобрение кредита. При таком варианте гипотезы, скорее всего было бы допустимо смотреть только на метрику конверсия в заявку.
✍️ Резюме
Как видите, в обоих примерах, тестируемые элементы находятся на одном и том же этапе воронки - посадочная страница, но влиять они могут на разные метрики. Поэтому не может быть универсального подхода к выбору метрик для АБ теста, всегда нужно понимать как работает продукт внутри, понимать поведение пользователей, знать бизнес контекст и продумывать на какие метрики может повлиять конкретная гипотеза.
#CRO
👍12❤2
Где посты?
Последние 2 недели ничего не писал, заболел и выпал из блога. Поиск работы тоже пока поставил на паузу, но несколько собеседований успел зафиналить, но офферы не получил. Поделюсь некоторыми наблюдениями о поиске работы.
Компании активно ищут продуктовых аналитиков с опытом, на позиции мидлов и синьеров. Больше всего нанимают банки, тинькофф кажется мне 10 раз написал,но банки у меня не основной приоритет, кроме этого активно нанимают продуктовые сети: магнит, лента, вкуссвилл и др.
Что спрашивают на собесах?
Все довольно стандартно: лайв кодинг на SQL и python + вопросы по АБ тестам.
Что не спрашивают?
Основной фокус - проверка технических навыков, а вот навыки решать продуктовые кейсы и делать выводы - не спрашивают, хотя на мой взгляд это суть работы продуктового аналитика.
Почему не получил оффер?
- В первом случае отказали из-за того, что я не смог нормально ответить на блок вопросов по сокращению дисперсии про CUPED и стратификацию
- Во- втором случае сказали, что все круто, но выбрали другого кандидата с которым было лучшее совпадение по "вайбу"
Из негативного
Написал HR из компании Аскона, в течении 2 недель 3 раза переносил собеседование. В 3 раз перед собеседованием я написал ему узнать все ли в силе, а он сказал, что они уже взяли другого кандидата.
Курьезное
- На одном из собеседований было небольшое тестовое задание - алгоритмическая задача на python, алгоритм составил, но внезапно забыл базовый синтаксис Python, т.к. уже пару месяцев ничего не писал на Python, а ранее в основном крутил данные в Pandas используя по минимуму базовый синтаксис.
У вас что нового? 🧐
Последние 2 недели ничего не писал, заболел и выпал из блога. Поиск работы тоже пока поставил на паузу, но несколько собеседований успел зафиналить, но офферы не получил. Поделюсь некоторыми наблюдениями о поиске работы.
Компании активно ищут продуктовых аналитиков с опытом, на позиции мидлов и синьеров. Больше всего нанимают банки, тинькофф кажется мне 10 раз написал,но банки у меня не основной приоритет, кроме этого активно нанимают продуктовые сети: магнит, лента, вкуссвилл и др.
Что спрашивают на собесах?
Все довольно стандартно: лайв кодинг на SQL и python + вопросы по АБ тестам.
Что не спрашивают?
Основной фокус - проверка технических навыков, а вот навыки решать продуктовые кейсы и делать выводы - не спрашивают, хотя на мой взгляд это суть работы продуктового аналитика.
Почему не получил оффер?
- В первом случае отказали из-за того, что я не смог нормально ответить на блок вопросов по сокращению дисперсии про CUPED и стратификацию
- Во- втором случае сказали, что все круто, но выбрали другого кандидата с которым было лучшее совпадение по "вайбу"
Из негативного
Написал HR из компании Аскона, в течении 2 недель 3 раза переносил собеседование. В 3 раз перед собеседованием я написал ему узнать все ли в силе, а он сказал, что они уже взяли другого кандидата.
Курьезное
- На одном из собеседований было небольшое тестовое задание - алгоритмическая задача на python, алгоритм составил, но внезапно забыл базовый синтаксис Python, т.к. уже пару месяцев ничего не писал на Python, а ранее в основном крутил данные в Pandas используя по минимуму базовый синтаксис.
У вас что нового? 🧐
👍41
Вопрос к обсуждению. Я тут себе новый ноутбук выбираю. Всю жизнь на Винде, но захотелось попробовать MacBook.
Хотел спросить у аналитиков, кто работает на маке, есть ли какие-то проблемы? Например я знаю, что нет power bi для Mac. Стоит смотреть в сторону MacBook или винда наш выбор?
Хотел спросить у аналитиков, кто работает на маке, есть ли какие-то проблемы? Например я знаю, что нет power bi для Mac. Стоит смотреть в сторону MacBook или винда наш выбор?