Архив недели
Понедельник
План недели:
Продуктовый аналитик, что за зверь?
Что делать продуктовому аналитику в первый месяц работы?
Системы метрик и как бывает в реальной жизни.
А/б тесты
Как понять что фича нужна?
SQL / Python, с чего начать, куда смотреть?
Что почитать по теме ПА?
Начнём)
Кто такие продуктовые аналитики 🤔
Если простым языком, это ребята которые хорошо понимают ваш продукт (как зарабатывает, архитектура, кому нужен), знают всё об его цифрах и данных (откуда идут и куда летят). Любят искать косяки в UX и подсказывать как их поправить 🤩
С какими задачами приходить?
Главное не со словами выгрузи мне плиз. 🤦🏻♂️
задачки могут быть разными:
- выясни почему просела метрика
- мы хотим запустить фичу, нужна ли она нам?
- надо спроектировать а/б тест
- есть желание запилить дэшборд, помоги с метриками.
и т.д.
Вторник
Мы в @PodlodkaPodcast стартанули большое исследование российского рынка продактов. Пройдите опрос сами, пошарьте его всем-всем-всем вашим знакомым продактам и ждите результатов через несколько недель! forms.gle/RjbyKZTh6iymsW… pic.twitter.com/jZa5L8Nzgi
Ребята стартанули исследование рынка продактов, переходите, проходите ) результаты должны быть крайне интересными 🙂 twitter.com/igrekde/status…
Чем заняться прод аналитику в первый месяц на новой работе ?
Вижу это так:
Intro в продукт
Очевидно, но многим начинающим аналитикам обычно хочется сразу нырнуть в хранилище, но лучше притормозить и понять сначала что и как эти данные генерит 👍🏻
1.1 попросить ПМ рассказать про архитектуру продукта, скорее всего в ходе работы будут возникать тех ошибки, надо понимать откуда может прилететь 🤦🏻♂️
Погрузитесь в продуктовые метрики (лучше всего нарисовать схему если её нет и декомпозировать top down) ⬇️
2.1 изучить отчёты (BI, рассылки и т.д.) 📈
Погрузиться в источники.
Да, наконец прыгнуть в хранилище и понять откуда собираются те самые отчёты по вашим метрикам, и сюда же накопать документацию по всем важным для вас таблицам. 🧑🏻💻
Тред (Дима Варсанович)
Среда
Фреймворк для метрик это штука классная AARRR, HEART и прочие это прикольно, но поработав в 4х компаниях ни разу не встречал основанную конкретно на каком-то фреймворка систему метрик для продукта, может мне конечно просто так везло 🤔
Если продолжать по теме метрик, то наверное наиболее норм история двигаться от бизнес показателей и строить иерархию от ключевых конверсионных событий до событий которые имеют наибольшее на них влияние, как минимум, проще объяснить стейкхолдерам на что и почему мы смотрим 🧐
А когда исчерпаем всё очевидное, можно построить матрицу сходимости событий с вашими ключевыми метриками, например при помощи кэф-та Жаккара, может всплыть что-то интересноес кто-знает 🙌🏼
Четверг
Про А/Б тесты
пример диалога в тему:
ПМ: привет, хотим сделать А/Б тест, посчитай сколько он будет длиться?
Прод аналитик: А какое изм-е метрики ожидаем?
ПМ: Пфф, откуда ж мне знать, как бог пошлёт 🙄
Что бы таки моментов не было, ниже в треде будут посты с матер-ми по А/Б
Пятница
Как обещал выше, полезные материалы по А/Б тестам:
Есть крутая книжка, написанная топовыми спецами из FAANG компаний, закроет все вопросы по А/Б тестам, есть одно но, на англе:
Trustworthy online controlled experiments (Ron Kohavi, Diane Tang, Ya Xu)
Если есть желание чуть вспомнить статистику , то ниже ссылка на хороший курс, подойдёт даже для тех кто вообще не помнит математику. Про А/Б тесты тоже хорошо рассказывают, многие наверное уже знакомы, но оставлю ссылку ниже ⬇️
stepik.org/course/Основы-…
И наверное последнее по данной теме, и для тех кто разбирается в теме А/Б тестов и статистики. Ниже ссылка на видео где рассказывается про А/Б тесты ВКонтакте
youtu.be/gljfGAkgX_o
Тред (Дима Варсанович)
Воскресенье
Как понять что фича нужна?
Можно попробовать так:
посмотреть по данным, выделить аудиторию на которую зааффектит новая фича и спрогнозировать изм-е метрик.
пройтись по другим продуктам компании, найти похожую фичу и глянуть её эффект у коллег.
больше ниже в трэде... ⬇️
не уверен что всем подойдёт, но в гейминговой индустрии, так делают. Закидывают баннер с новой в игре фичёй и смотрят кликабельность. 🤔
когда добавляешь новый функционал - сервис, который уже есть где-то на рынке, можно открыть wordstat и посмотреть как часто его ищут, какова потребность? В редких случаях может помочь оценить рынок.
Немного про sql.
Если когда нибудь было желание начать писать запросы к БД и погрузиться в данную тему, то стоит начать с книги SQL для чайников, что бы не сколько научится писать запрос, а получить концептуальное понимание по тебе БД и SQL 🧑🏻💻
Книга выше, это все таки теория, но если говорить про практику то советую следующие ресурсы, а именно:
лучше начать практику с этого курса, для начинающих и бесплатно: stepik.org/course/%D0%98%…
когда закончите с курсом выше, можно двинуть на sql-ex.ru
Тут тоже есть учебник и в целом охватываются все возможные тематики написания SQL запросов. Даже если вам удасться закрыть 25%, без сомнений вы не напрягаясь будете доставать данные из БД. 💪🏼
Немного про Python.
Начнём с того зачем аналитики пользуются Python/R если всё можно в принципе написать и проанализировать при помощи SQL .(нужны надстройки)
Ответ прост: мы ленивые люди и не любим заморачиваться 😂
Но на самом деле вся штука в скорости анализа.
Ресурсы что бы выучить питон не смогу вам посоветовать, но для того что бы развивать подойдут : leetcode.com и codewars.com
И наверное последний мой тред в этом аккаунте: что почитать по прод аналитике? 📚
материалы по retention: amplitude.com/mastering-rete…
материалы про engagement amplitude.com/user-engagement
и книжка про аналитику : Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster
Ребят, всем спасибо за эту неделю и что не отписались😄
Надеюсь было хоть немного интересно и мне удалось рассказать вам что-то новое.
Рад буду видеть Вас на моём канале по прод аналитике 🙂
t.me/productanalysis
