Продакт аналитикс

2022-01-24 11:00:07 Простите извините #позапросамстраждущих #прибаутки Открыть/Комментировать

2022-01-14 10:20:20 Data-driven уже не тот, конечно #прибаутки #позапросамстраждущих #рынокIT Открыть/Комментировать

2022-01-13 10:00:38 Пора возвращаться из праздничного анабиоза, друзья, поэтому пришло время для моих давно написанных заготовок по ключевым метрикам для основных бизнес-моделей #астрологиобъявилинеделюметрик

Сегодняшний гвоздь программы - subscription или бизнес-модель подписок.

С определением все просто: это бизнес-модель, предполагающая, что пользователи платят фиксированную сумму ежедневно/ежемесячно/ежегодно, чтобы пользоваться вашим продуктом.

Говоря о подписках, чаще всего приходят на ум такие компании, как: Netflix, Okko, ivi, всякие штукенции типа Яндекс.Плюс и Сбер.Прайм.

Нелишним будет отметить, что чаще всего подписочные сервисы предоставляют бесплатный пробный период, иногда даже устраивая #аттракционневиданнойщедрости в виде триала на 3 месяца, как, например, недавно делал Spotify.

Все эти фокусы осуществляются с целью дать пользователю возможность ощутить ценность продукта

Итак, что же по метрикам:

- Комбинируем САС (поскольку каждый новый подписчик на вес золота) с замером LTV, ибо так мы сможем ответить на вопрос: ‘а не тратим ли мы слишком много в сравнении с тем, сколько пользователи приносят нам?’ (а ещё тут же сможем обдумать опции игрищ с ценообразованием).

Уровень PRO: смотреть отношение LTV к CAC, чтобы проверить, находитесь вы в позиции устойчивого роста иль нет.

- Retention rate и churn - тут все понятно - для подписочной модели критически важно отслеживать, как пользователи уходят и как часто возвращаются. Как мы помним, эти метрики обратно пропорциональны друг другу

- Важно также отслеживать длину сессии (в некоторых источниках это будет называться session longevity, session time - кто во что горазд) - для подписки, особенно, если это медиа-контент (например, Netflix), очень важно отслеживать насколько сильно пользователи залипают в их продукты

- Воронки конверсии - особый интерес будут представлять конверсия в бесплатный триал и в платную подписку из бесплатной: в первом случае у вас может сложиться понимание о загадочном AHA- моменте (когда пользователь осознает всю ценность вашего продукта), во втором вы поймете, насколько хорошо (или нет) вы доносите все прелести вашего продукта, что пользователь потом готов за него платить (ну или не готов)

- Конечно же, деньги - тут вариаций масса: разбивка выручки по тарифам (если у вас несколько вариантов), просто динамика выручки (недели/месяцы/годы), тут же выплывают ARPU/ARPPU или упущенная выручка (churned revenue), как вариант.

#истинаневпоследнейинстанции #пропродукт #длятехктоворвалсяваналитику Открыть/Комментировать

2022-01-05 11:00:28 Всем постпраздничный большой привет! Желаю вам, мои прекрасные подписчики, больше выполненных целей и data-driven решений в этом году

Ну а новый год в канале хочу начать с прекрасного повода погрузиться в продуктовый подход с помощью вот этого воркшопа от Елены Серегиной, которая вполне может быть вам известна благодаря популяризованной ею пирамиде метрик (рекомендую ознакомиться тут).

Как самопровозглашенная нянька продукта, точно планирую посетить данное мероприятие по ряду причин:

1. Продуктовый подход - это в первую очередь про пользователей: слушаем клиентов и думаем о них- получаем вожделенный рост метрик и денег, как следствие

2. Анализируя продукт, я прекрасно осознаю, что не вся аналитика одинаково полезна и нужно вовремя отделить бесполезные эдхоки срочные запросы от действительно содержательных поведенческих исследований, ну а метрики являются вечным предметом спора. А посему, собираюсь преисполниться в познании и окончательно определиться, какие метрики все же необходимы, а какие - не очень.

3. Неоднократно строив пирамиду метрик и рассказывая об этом подходе на некоторых уроках и вебинарах, не считаю лишним закрепить пройденное, да ещё и с евангелистом этого подхода, ибо хороший специалист в моем понимании - вечный студент

Предлагаю грызть гранит суровой продуктовой науки вместе!

#полезности #длятехктоворвалсяваналитику #пропродукт Открыть/Комментировать

2021-12-24 11:00:32 Аналитик выбирает своего бойца всем пятница ! #позапросамстраждущих #прибаутки Открыть/Комментировать

2021-12-23 10:55:55 Как-то мы с вами обсуждали, чем отличаются дата-аналитики от дата-сайентистов , а также , что это один из вариантов дальнейшего развития карьеры аналитика.

И на тот самый случай, если вы поняли, что вот эти вот все продуктовые фокусы вам не очень, а вот модели очччень нравятся, что вы аж решили готовиться к собеседованию в Data Science, то эта рекомендация для вас

В канале Start Career in DS ребята публикуют много материалов для подготовки к собеседованиям в области DS: книги, курсы, даже конкретные примеры вопросов с реальных интервью!

Кроме тг-канала у ребят есть канал на YouTube, где публикуются мини-лекции для подготовки к собеседованиям и интервью с ребятами из индустрии.

Ежели хотите стать гуру DS, то вам сюда @start_ds Открыть/Комментировать

2021-12-20 10:00:58 Классика жанра #позапросамстраждущих #прибаутки #команднаяработа #рынокIT Открыть/Комментировать

2021-12-15 11:30:05 Всем привет, дорогие подписчики!
Предлагаю вернуться из долгого молчания ответом на один из вопросов, которые задавались в форму:

«Какие пути развития могут быть у продуктового аналитика? И если рассматривать профессию менеджера продукта, то как обычно бывает: из продуктового аналитика растут в менеджера продукта или наоборот?»

Что ж, извольте (памятуя, что это #истинаневпоследнейинстанции) - мне встречались следующие случаи:

1. Продуктовый аналитик растет в продакта, что вполне закономерно: он хорошо шарит за продукт и знает цыганские фокусы приемы, которые помогут продукту расти аки цветочку.
Помимо прочего, часто ему проще принимать решения на данных и оцифровывать полученные результаты (а это, в общем-то, и требуется), чем продакту с другим бэкграундом. Подвох в том, что часто при таком раскладе можно понизить грейд и денежки, но это не обязательно.

Из продуктовых менеджеров в аналитики уходят достаточно редко, по крайней мере, я видела в своей практике 2 таких случая. Почему? А потому, что роль аналитика предполагает больше операционки и менеджеру продукта навряд ли захочется окунаться в это с головой после опыта управления командой продукта.

2. Продуктовый аналитик растет дальше по карьере, становясь тимлидом, руководителем отдела аналитики/продуктовой аналитики (тут как получится) и в ус не дует: большая часть его рутинных запросов падает на хрупкие плечи его команды, однако же ему как тимлиду приходится разруливать ситуасьоны с заказчиками, формировать бэклог и заниматься прочими околоменеджерскими штучками.
В рамках задач тут часто может быть больше исследований, сложных А/В тестов и очень срочных запросов от топ-менеджмента.

3. Продуктовый аналитик, который в познании преисполнился и решил отправиться покорять вершины data science: такой вариант тоже возможен, если аналитик понял, что ему в удовольствие строить модельки. Однако, он намного более редкий, чем первые два. Здесь его ожидает классический набор задач у дата-сайентистов. Ну и загвоздка тоже может быть в том, что часто при таком переходе он может понизить свой грейд и поумерить зарплатные ожидания, как следствие.

В следующий раз вернёмся к обсуждению жизненно необходимых метрик для разных бизнес-моделей

#полезности #длятехктоворвалсяваналитику #рынокIT Открыть/Комментировать

2021-12-06 11:01:07 аналитик врывается в рабочую неделю #длятехктоворвалсяваналитику #позапросамстраждущих #прибаутки Открыть/Комментировать

2021-11-29 14:00:52 Всем привет!

Сегодня у нас снова подъехала порция из категории #полезности:
такой вот data-словарик с примерами и определениями, кому очень хочется разобраться, что такое, например, churn или воронки.

Еще из плюсов - когортошный, вороношный и абтешный кейсы в конце словаря

Словом, рекомендую, аппрувлю и вот это вот все Открыть/Комментировать