​​Альтернативный способ поиска момента активации в продукте, особенно актуален для продуктов без четкого пользовательского сценария.

via @ProductAnalytics

​​Матрица Интенсивности и Матрица Вовлеченности для анализа использования продукта. Новые материалы от Паши Левчука.

via @ProductAnalytics

​​Хорошая статья от UX-исследователей Meta(Facebook) о количественном дневниковом исследовании.

via @ProductAnalytics

​​Хорошая статья о методологии тестирования и ранжирования большого количества идей без разработки от специалистов Facebook.

via @ProductAnalytics

​​Хорошая статья о влиянии продуктовых фич на ретеншн.

via @ProductAnalytics

​​Google Optimize запустил публичное beta-тестирование интеграции с Google Analytics 4. Пока что недоступен таргетинг экспериментов на аудитории Google Ads, но зато можно использовать аудитории из Google Analytics (аналогичная функция для Univeral Analytics ранее была доступна только в платной версии Optimize 360). При использовании данных #GA4 эксперименты можно запускать на срок до 35 дней (для UA до 90) и отчетность будет формироваться на основе пользователей (для UA на основе сеансов). В качестве целей для таких экспериментов можно выбирать покупки, доход, просмотры страниц или любые события, отмеченные как конверсия в GA4.

Подробнее: https://bit.ly/3HuPnyL

via @WebAnalyst

Топ докладов про управление продуктом на YaTalks

YaTalks, главная конференция Яндекса для разработчиков, прошла в декабре, но пересматривать выступления спикеров можно еще долго. Вот небольшой топ для продактов:

• Как запустить кредитный или банковский продукт с нуля, используя только in-house технологии, Александр Губочкин из Revolut.

• Что нужно, чтобы управлять высокотехнологичными продуктами, дискуссия с ребятами из Flo, Miro, Яндекса и Dbrain.

• Как организовать эффективный подход к работе над продуктом для миллионов, Анна Лазуткина и Михаил Розумянский из Joom.

Другие интересные выступления в полной подборке докладов продуктового трека.

via @ProductAnalytics

​​Google вслед за Apple анонсировали изменения в правилах конфиденциальности в своей операционной системе Android. При первом запуске приложения будет спрашивать готов ли пользователь делиться своими данными. Цель Google – ограничить передачу информации сторонним компаниям, а также уменьшить утечку данных через рекламные платформы. Это может стать катастрофой для Meta(Facebook) и всех ее проектов.

via @ProductAnalytics

​​Пример построения Power User Curve, кривой активности пользователей по количеству дней, в течение которых они были активны за месяц. Ее еще называют «L30», придумана Facebook growth team.

via @ProductAnalytics

​​Хороший справочник по метрикам для оценки интерфейса.

via @ProductAnalytics

​​Статья о метриках, которые влияют на количество активных пользователей.

via @ProductAnalytics

​​Advices for Product Analysts who want to become a Product Manager.

via @ProductAnalytics

​​​​В Google Analytics 4 нет стандартного отчета по Landing Pages (как в Universal Analytics), как и пока что нет возможности исключать отдельные URL-параметры из отчетности (не используя кастомные настройки самого трекинга). Но в #GA4 есть простой способ частично решать эти проблемы и мои коллеги Маша и Леша поделились им в своей статье: https://bit.ly/3ufjsOl

via @WebAnalyst

​​What is Product Metrics Map and how to build it.

via @ProductAnalytics

Пост про аналитику, но не про web, а про реальную жизнь. Недавно появилась такая новость от российского государственного информагенства: В ДНР обработано 56,85% протоколов, за вхождение в РФ проголосовали 94,75% жителей, сообщает глава ЦИК региона. А чуть позже — ЦИК Донецкой Народной Республики обработал 82% протоколов, за вхождение в состав России проголосовало 99,06% избирателей. Давайте посмотрим на эти числа чисто аналитически.

Допустим, всего жителей 1 миллион. Если обработано 56.85% протоколов, то это 1000000*0.5685 = 568500 жителей. Из них 94,75% проголосовали за вхождение в РФ, то есть 538654 человека. Значит, проголосовали против 568500 - 538654 = 29846 человек. Запомним это число, мы к нему еще вернемся.

Во второй новости сказано, что уже всего проголосовало 82%, то есть 1000000*0.82 = 820000 жителей, из которых 99,06%, то есть 820000*0.9906=812292 проголосовало за вхождение в состав России. То есть, в этот раз, людей, которые проголосовали против было 820000 - 812292 = 7708. Но ведь когда было обработано 56.85% протоколов, людей проголосовавших против было 29846, что сильно больше чем 7708, когда обработали уже 99.06%. Куда делись хотя бы те бюллетени, которые были посчитаны на первом этапе? Надеюсь, сами люди, голосовавшие против вхождения в РФ не пропали без вести, как эти данные. Не верите в эти расчеты? Повторите сами, выше я сделал активные ссылки на оригиналы публикаций.

Такая дельта в числах с большой долей вероятности говорит о том, что людям нагло ссут в глаза и в уши. А потом отправляют в другую страну убивать и умирать, чтобы захватывать чужие территории. Если вы поддерживаете действия властей РФ в войне с Украиной — навсегда отпишитесь от этого канала.

​​What’s driven TikTok growth? Interesting data (strictly in the U.S. market).

via @ProductAnalytics

​​What funnel analysis is and why they are commonly used for product analytics.

via @ProductAnalytics

​​The dark side of product metrics
How not to use product metrics and how to encourage teams to share data more openly.

via @ProductAnalytics

​​The Google PM Analytical Interview — The Most Common Mistakes.

via @ProductAnalytics

​​The birth of Data debt and looking at data as a product.

via @ProductAnalytics

​​The TikTok of Ecommerce

The fastest-growing ecommerce company in the world. It reportedly did almost $10 billion in revenue in 2020, and has grown over 100% for each of the past eight years.

The company's success story

via @ProductAnalytics