Профессия UX-редактора молодая: ещё два-три года назад в крупных компаниях только складывалось представление о том, что это за член команды и какие функции выполняет. Сейчас UX-редактор играет важную роль в продуктовом процессе. Рассказываем, как понять, что вам нужен такой специалист.
Всем привет!
Приглашаем всех мобильных разработчиков и просто неравнодушных ребят на совместный митап Rambler&Co и Okko.
Выйдем на связь 8 сентября с 19:00 до 21:00 в уже привычном смешанном формате – в онлайне и офлайне.
Это история о том, что подсказка умная, а мы — нет :))
Рассказываем, как мы планировали сделать всё быстро и просто, а получилось как всегда не так. Но мы справились, хоть и не сразу. Речь пойдёт о навигаторе 2ГИС: пользователи строят в нём маршруты и приезжают, куда планировали. Это навело нас на мысль, что хорошо бы предугадывать желание пользователя — предлагать точку назначения и строить маршрут сразу, как только он открыл приложение. Например, пользователь-отец только подумал, что пора забирать ребёнка из детского сада, открыл 2ГИС, а мы ему — готовый маршрут с учётом пробок.
Нужен простенький алгоритм!
Тут вот официальный госсчётчик Медиаскоп отчитался о том, как с вражеских платформ стремительно уходит пользователь. Потеряли в аудитории, мол, от четырех до восьми раз. Что не так с этой статистикой?
Форбс задал вопрос Медиаскопу, как же считали потерю аудитории, ведь многие сидят через впн? Те ответили феерически. Вынужден процитировать ответ:
Спорить плохо, но раз уж всё равно все спорят, то почему бы не делать это конструктивно и продуктивно :)
Лайфхак как успешно убеждать датасайентистов по результатам A/B тестирования. Работают такие аргументы:
Привет! Меня зовут Ольга Татаринова, я руковожу отделом аналитики в Agima.ai. Один из самых частых запросов, с которым к нам приходят клиенты, такой: «Сделайте нам дашборд c бизнес-KPI. Мы хотим найти какие-то инсайты в наших данных, чтобы понять точки роста». Проблема с такой постановкой задачи в том, что дашборды хорошо помогают следить за бизнес-kpi. Но напрямую мешают находить инсайты в данных.
Наткнувшись на короткую статью на Хабр о решении PiRogue, мне показалось интересным проверить - можно ли получить работающий инструмент, затратив минимум времени. При этом, хотелось отработать конкретную прикладную задачу - проверить куда же идет траффик с моей домашней камеры.
Ингредиенты:
девайс Raspberry PI - 1 шт,
образ Pirogue с официального сайта https://pts-project.org/ - 1 шт.
Так как готового PI у меня под рукой нет, пришлось сделать паузу на заказ и получения девайса. Порадовало что сборка и запуск прошла на раз, при полном отсутствии опыта сборки подобных девайсов до этого.
Всем привет, меня зовут Вячеслав Зотов, я аналитик в студии Whalekit. В этом тексте я расскажу про статистические тесты и сравнение воронок, а также мы попробуем разобраться, что объединяет χ²-тесты, какова область их применения и подробно исследуем применимость χ²-тестов к анализу воронок. И все это с примерами на Python.
Тест χ² — очень полезный аналитический инструмент, который тем не менее часто вызывает у аналитиков недопонимание и путаницу. Прежде всего это происходит из-за того, что существует целое семейство тестов χ², имеющих разные области применения. Дополнительную путаницу создает то, что тесты χ² часто рекомендуют применять для анализа продуктовых и маркетинговых воронок, а это обычно приводит к ошибочному использованию тестов.
Меня зовут Маргарита Даминова, вместе с Еленой Бронниковой мы решили обобщить опыт команды продуктовой аналитики Юлы и поделиться им в статье, где расскажем о нашем подходе в области поисковых экспериментов. Ранее в блоге мы уже писали о метриках и индексах, которые мы используем в продукте, чтобы следить за активностью мошенников и оценивать эффективности наших антифрод-фичей. В этой статье расскажем о том, как и зачем мы проводим поисковые эксперименты, какими метриками пользуемся и какие создали сами, и как влияем на развитие поисковой системы нашего сервиса объявлений.
На аналитическом митапе «Тележка данных» поговорили об аналитике эффективности в СберМаркете. Обсудили борьбу с опозданиями и планирование времени доставки.
Если хотите узнать, как у нас работает аналитика, смотрите под катом записи докладов. Ведущий митапа – Ришат Исхаков, директор по аналитике в СберМаркете.
Возможно, вы уже слышали о новом "убийце" StepN - Amazy от известного "бизнесмена" Сергея Косенко. Наша команда узнала о проекте давно, и лично у меня не возникло никаких сомнений насчёт него, мы точно не собирались инвестировать, просто наблюдали со стороны, как он развивается. Но недавно я столкнулся с мнением коллеги, который в качестве плюса для индустрии выделил большой масс-адопшн, создающийся Amazy.
С приходом Compose в голове всё чаще всплывают мысли, что же ещё можно написать в декларативном стиле. И как мне кажется, на эту роль хорошо подходит аналитика, точнее, описание её событий. В среде разработчиков тема аналитики нечасто всплывает в обсуждениях. Отправка аналитики не является целью фичи, а лишь обязательной дополнительной частью. Сама отправка — задача довольно тривиальная и поэтому воспринимается обычно как «обязаловка», а не как интересный процесс, в котором можно блеснуть своими знаниями архитектуры. Тем не менее, если сложить время всех задач по отправке аналитики, то получится довольно приличное количество часов. Поэтому хочется, чтобы работа с этой частью была максимально комфортной. В этом и поможет декларативный подход.
Привет! На связи Евгений Бокарев и Надежда Грачёва, в этой статье мы расскажем про внедрение switchback A/B-тестов в логистике Delivery Club. Обсудим, как оценивать результат эксперимента, если эффективность доставки одного заказа влияет на другие. И на примере покажем, как мы снизили долю невыполненных заказов, с какими сложностями столкнулись и как их решали.
В жизни каждого A/B-эксперимента наступает момент, когда пора проанализировать его результаты и понять, а не зря ли мы пилили все эти фичи.
Всем привет! Меня зовут Костя Житков, я — аналитик в команде Поиска рекомендаций hh.ru. В этой статье я расскажу о том, как мы чуть не увязли в самообмане во время анализа одного из наших A/B-экспериментов.
Открыт приём заявок на новый поток Академии Аналитиков Авито. В этом году мы набираем студентов сразу на два направления: будем учить аналитиков данных и Data Science-инженеров. Обе программы бесплатные.
Подать заявку можно до 13 июня. Занятия начнутся в сентябре, а вся программа продлится 13 месяцев — до конца сентября 2023 года. За это время студенты-аналитики освоят основные навыки от прикладной статистики и SQL до ML и теории экспериментов. Будущие DS-инженеры тоже разберутся с ML, а также алгоритмами и датасетами.
Когда мы «продавали» команды роста в банки и в Альфа-Групп, нам всегда задавали одни и те же вопросы: «Зачем создавать команду роста? Ведь тестирование гипотез — это обязанность каждого продакта? Да и что там делать целой команде? Размер шрифтов и кнопочек большого ума протестировать не нужно»
Но Growth Hacking, это не про шрифты и кнопочки, а про принятие решений совершенно другого уровня. Одна из целей Growth Hacking и интенсивного тестирования гипотез в том, чтобы ошибаться не в бизнесе, а в «песочнице». Меня зовут Илья Кузнецов, я — CPO Digital Innovations в Альфа-Банк. В статье я кратко расскажу про наши команды Growth Hacking в Альфа-Банке с примерами кейсов, цифрами, результатами и «неудачными» гипотезами. Возможно, наш опыт поможет, если вы задумывались о Growth Hacking и о том, зачем он вам нужен.
Как можно перевыполнить KPI и, тем не менее, уйти в минус, а затем поменять схему работы и выйти в плюс для обеих сторон? Рассказываем на примере сотрудничества агентства Adsbalance с разработчиком игр Goat Games.
Как я оптимизировал аналитику используя структуры данных. Что в итоге сэкономило $22 000
Собрал список частых причин, как делать не надо. Некоторые из них основаны и на личном опыте, о других вы могли слышать, или даже использовали сами.
Все пункты перечислены не в порядке значимости или частоте.
