Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
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
via @WebAnalyst
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
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.
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 funnel analysis is and why they are commonly used for product analytics.
via @ProductAnalytics
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
How not to use product metrics and how to encourage teams to share data more openly.
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
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
Notifications: why less is more
How Facebook has been increasing both user satisfaction and app usage by sending only a few notifications
via @ProductAnalytics
How Facebook has been increasing both user satisfaction and app usage by sending only a few notifications
via @ProductAnalytics
How Duolingo reignited user growth
The story behind Duolingo's 350% growth acceleration, leaderboards, streaks, notifications, and innovative growth model.
@ProductAnalytics
The story behind Duolingo's 350% growth acceleration, leaderboards, streaks, notifications, and innovative growth model.
@ProductAnalytics
Forwarded from BigQuery Insights
BigQuery UDF for A/B-testing
Automate the calculations of experimental results in BigQuery via User Defined Function.
@BigQuery.
Automate the calculations of experimental results in BigQuery via User Defined Function.
@BigQuery.
A Periodic Table of Visualization Methods - методи візуалізації на всі випадки в роботі аналітика (адаптовано лише під desctop).
@ProductAnalytics
@ProductAnalytics
Linear regression and correlation analysis
Методи, інструменти та кейси використання для прогнозування дій користувачів та покращення їх утримання.
@ProductAnalytics
Методи, інструменти та кейси використання для прогнозування дій користувачів та покращення їх утримання.
@ProductAnalytics
Reforge опублікував приклади вирішення реальних задач по аналітиці, маркетингу, growth, експериментам та іншим категроіям. Чудовий контент, цікаво глянути підхід до рішення проблеми від спеціалістів світових компаній. Доступ поки не повний, але можна відправити свій приклад на розгляд та отримати доступ до інших.
@ProductAnalytics
@ProductAnalytics
Моделювання Customer Retention Rate за допомогою Shifted-Beta-Geometric (sBG) розподілу дає доволі точні результати.
Реалізувати можна на R, Python і навіть Excel.
via @ProductAnalytics
Реалізувати можна на R, Python і навіть Excel.
via @ProductAnalytics
