BigQuery Insights

2021-11-23 11:12:00 ​​ Proba — новый сервис для проверки продуктовых гипотез в мобильных приложениях.

Развитие мобильного приложения невозможно без постоянной проверки новых гипотез. Это конвейер — протестировали, измерили, приняли/отклонили. Любому product-менеджеру, разработчику, аналитику, маркетологу хочется ускорить этот процесс. На проверку каждой гипотезы уходит несколько дней (часто и недель), плюс нужно позаботиться о статзначимости результата.

Мы запускаем сервис, который помогает мобильным продуктам автоматизировать этот процесс и проводить A/B-тесты быстрее и дешевле. Для этого мы реализовали алгоритмы автоматического распределения пользователей и оптимизации под выбранную целевую метрику. Помимо простой конверсии алгоритм может оптимизироваться на ARPU и количество совершённых событий. Уже в ходе эксперимента побеждающий вариант будет получать больше пользователей. Автоматическое распределение трафика работает на основе байесовской статистики.

Мы приглашаем вас попробовать наш сервис бесплатно и будем рады любой обратной связи — регистрируйтесь на proba.ai

Также приглашаем на бесплатный вебинар «А/B-тесты в мобайле: как проверять гипотезы быстро и дёшево», который пройдёт 1 декабря в 16:00 МСК. Регистрация доступна здесь.

По всем вопросам: @annatch66 Открыть/Комментировать

2021-11-23 11:02:00 ​​Подробное руководство как строить модель машинного обучения с помощью BigQuery.

@BigQuery Открыть/Комментировать

2021-11-19 13:03:52 Получить оффер и стать аналитиком в Авито за выходные — реально

Как участвовать:
подайте заявку и пройдите тест до 1 декабря;
участников с лучшими результатами пригласят на Zoom-интервью, где вы сможете продемонстрировать свои хард-скиллы и узнать больше о команде и задачах;
у вас есть все шансы получить оффер за выходные.

В Авито вы сможете влиять на продукт и участвовать в развитии сервиса, попасть в сильную команду из 100 аналитиков, а также получить отличные условия для работы и самореализации.

Все подробности по ссылке: clc.to/VY3yFA Открыть/Комментировать

2021-11-18 12:19:36 ​​Приглашаем на митап по аналитике от EXPF x Delivery Club

Программа:
— «Что делать, если возникли сомнения, подходит ли твой критерий для твоего теста (а они должны возникать!)», Тимур Исмагилов, Avito

— «Платформа switchback-экспериментов в Ситимобил», Артём Солоухин, Cитимобил

— «Как мы ищем точки роста в продукте: пошаговая инструкция», Владимир Абазов, Delivery Club

— «Скрытая угроза ранговых критериев», Егор Семин, EXPF

Когда: 25 ноября 2021, 18:00—20:00
Где: online

Регистрация и детали: https://u.to/KLbCGw Открыть/Комментировать

2021-11-16 11:05:00 ​​Хорошие кейсы использования данных Google Analytics 4 в BigQuery для решения практических задач с примерами SQL-запросов и подробным описанием:

• построение модели атрибуции на основе цепей Маркова,
• создание групп каналов в зависимости от потребностей, используя разные уровни детализации,
• создание таблицы сопоставления пользователей, объединяя данные в единый профиль пользователя для более точной персонализации.

@BigQuery Открыть/Комментировать

2021-11-11 14:02:00 ​​Пример отправки оповещений в Slack на основе результата SQL-запроса с подробным описанием.

@BigQuery Открыть/Комментировать

2021-11-11 13:27:42 ​​Google Analytics 4 теперь может собирать события, которые настроены под Universal Analytics (analytics.js). Например, если у вас на сайте вызывается команда ga('send', 'event', 'Videos', 'Play'); то вы можете получить в #GA4 событие Play, с параметром event_category который равен значению Videos. Подробнее о том, как это работает и где можно включить эту функцию — читайте в справке по ссылке: https://bit.ly/3qujwZo

via @WebAnalyst Открыть/Комментировать

2021-11-04 11:07:40 Продакт аналитикс - канал, где автор пишет о продуктовой аналитике, рассказывает, как ворваться в IT и делится мемами про жизнь в продуктовых компаниях. Вот парочка интересных постов:

Аналитика для новичков + вторая часть

Книги для аналитиков и для менеджеров продукта Открыть/Комментировать

2021-11-03 11:05:00 ​​Кейсы использования экспорта данных от Google Merchant Center в BigQuery с примерами SQL-запросов.

@BigQuery Открыть/Комментировать

2021-11-02 11:01:27 ​​Классная статья про архитектуру масштабируемой системы, позволяющей с низкими задержками передавать из Google BigQuery данные на уровне каждого пользователя в браузер или приложение для построения системы рекомендаций или обогащения данных через GTM Server-side в реальном времени: https://bit.ly/3w3Smcw

via @WebAnalyst Открыть/Комментировать