Привет! Это Юля Голубева, и я обожаю детективные истории — особенно когда они случаются на работе! 🕵️♀️
Сегодня расскажу, как мы с командой провели продуктовое расследование и узнали — почему новый продукт монетизации для автодилеров не показал ожидаемых результатов.
🔎 Задача: найти то, чего не видно в метриках
Мы провели A/B, который показал себя хуже ожиданий. Я проанализировала метрики, а коллеги из команды провели UX-исследования, опросы, собрали обратную связь от персональных менеджеров клиентов. Вдобавок мы вспомнили, что разговоры дилеров с менеджерами Авито записываются (разумеется, с их согласия!), и можно проанализировать прямую речь, чтобы глубже погрузиться в опыт использования продукта.
Так я выгрузила разговоры тестовых клиентов, чтобы поискать инсайты там. Но текста оказалось очень много: менеджеры ежедневно общаются с клиентами, поэтому за период теста накопилась гора диалогов на самые разные темы.
🤖 Решение: ИИ как навигатор в океане разговоров
Я очистила данные от персональной информации и загрузила их в нейросеть. У Авито есть собственная нейросеть Авито — A-vibe также помогает автодилерам увеличивать продажи через звонки — подробнее в статье.
Результат превзошёл ожидания!
За один вечер мы с продактом
📌 Выявили скрытые боли клиентов, о которых ранее не знали.
📌 Пополнили бэклог новыми задачами.
📌 Пошли дальше и поштормили идеи улучшений продукта — нейронка даже набросала прототипы интерфейсов!
💡 Что сработало в работе с нейросетью
📌 Задавали конкретные вопросы и углублялись в детали по «зацепкам» из ответов.
📌 Просили подкреплять выводы прямой речью из звонков клиентов.
📌 Не останавливались на проблемах, а сразу просили сгенерировать варианты решений.
Вот такое продуктивное расследование у нас получилось!
Ставьте🚀 , если тоже ускоряетесь в работе благодаря нейросетям, и ❤️, если любите расследования. А ещё делитесь своими кейсами в комментариях!
#ЮляГол
Сегодня расскажу, как мы с командой провели продуктовое расследование и узнали — почему новый продукт монетизации для автодилеров не показал ожидаемых результатов.
🔎 Задача: найти то, чего не видно в метриках
Мы провели A/B, который показал себя хуже ожиданий. Я проанализировала метрики, а коллеги из команды провели UX-исследования, опросы, собрали обратную связь от персональных менеджеров клиентов. Вдобавок мы вспомнили, что разговоры дилеров с менеджерами Авито записываются (разумеется, с их согласия!), и можно проанализировать прямую речь, чтобы глубже погрузиться в опыт использования продукта.
Так я выгрузила разговоры тестовых клиентов, чтобы поискать инсайты там. Но текста оказалось очень много: менеджеры ежедневно общаются с клиентами, поэтому за период теста накопилась гора диалогов на самые разные темы.
🤖 Решение: ИИ как навигатор в океане разговоров
Я очистила данные от персональной информации и загрузила их в нейросеть. У Авито есть собственная нейросеть Авито — A-vibe также помогает автодилерам увеличивать продажи через звонки — подробнее в статье.
Результат превзошёл ожидания!
За один вечер мы с продактом
📌 Выявили скрытые боли клиентов, о которых ранее не знали.
📌 Пополнили бэклог новыми задачами.
📌 Пошли дальше и поштормили идеи улучшений продукта — нейронка даже набросала прототипы интерфейсов!
💡 Что сработало в работе с нейросетью
📌 Задавали конкретные вопросы и углублялись в детали по «зацепкам» из ответов.
📌 Просили подкреплять выводы прямой речью из звонков клиентов.
📌 Не останавливались на проблемах, а сразу просили сгенерировать варианты решений.
Вот такое продуктивное расследование у нас получилось!
Ставьте
#ЮляГол
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Говорим приоритету 999999999999999999999 — нет
Привет! Это Маша Новикова и сразу с вопросом. Вы участвовали в битвах внутри бизнеса за точку входа в продукт? Когда разные департаменты конкурируют за возможность показать пользователю своё решение.
Мы с аналитиком Наташей решили разрешить такие споры данными, внедрив автоматическую систему приоритетов. Делимся результатами и главными подводными камнями.
🗂 Что за продукт. В личном кабинете продавца есть специальное место, на котором показывают разнообразные баннеры: от уведомления о верификации до предложения скидки на платные услуги. Система выбирает и показывает баннер с вероятностью, которая зависит от числового приоритета.
🗂 Какую проблему решали. Раньше приоритеты согласовывались каждой командой в отдельном длительном процессе. Иногда значение приоритета доходило до 999 999 999 999 999 999 999 секстиллионов (если вдруг кто-то не знал, как называются 21-значные числа 😀). Основная проблема системы — не всегда получается предугадать интерес пользователя и показать ему релевантный баннер.
🗂 Что придумали. Разработали автоматическую систему, в которой приоритеты расставляются в соответствии с CTR и переводятся в 10-балльную шкалу. Всё прозрачно, а команды не тратят время на споры.
🗂 Где споткнулись. Разработали систему, запустили её в A/B… и увидели ряд странностей:
🤔 В тестовой и контрольной группе стала различаться метрика показов баннеров, хотя мы влияли только на контент, а не на условия показа.
Попробуйте предположить причину и потом смотрите скрытые ответы 🙂
Часовой синк с разработкой показал, что ошибка в логировании, из-за которой неверно отбирали показы на баннерном месте. Доработка с их стороны — и, вуаля, показы по группам сошлись.
🤔 В тесте в топе по показам оказались баннеры с низким приоритетом, хотя новые правила должны их долю уменьшать.
Оказалось, что всё дело в доступности. Баннеры для широкой аудитории обычно менее конверсионные, чем для узкой, поэтому у них маленький приоритет, но из-за высокого охвата они всё равно собирают много показов.
🤔 CTR на разных платформах покрасился в разные стороны относительно контрольной группы, хотя новая система рассчитана на основе CTR и должна его повышать.
Повлияло сокращение диапазона приоритетов с 21-значных чисел до 10-балльной шкалы. Оказалось, что на одной неделе теста в контроле появился баннер с наивысшим приоритетом, который и правда был самым кликабельным. В тестовой же группе различие приоритетов сократилось, поэтому трафик распределился равномерно, а поэтому общий CTR снизился.
Через неделю в контроле появился другой баннер с наивысшим приоритетом, но уже менее конверсионный и тест стал выигрывать. Этот кейс дал еще один аргумент в пользу автоматического приоритета, который ведет себя стабильно.
Неожиданный плюс. Мы нашли hidden gem — интересный баннер, который жил на проде несколько лет, но команды про него забыли. В тесте он получил значимый прирост показов и покрасил прокси к важной бизнес-метрике. Теперь про этот чудо-баннер знают все :)
🔥 Итог: новая система приоритетов на проде. Автоматические приоритеты победили ручные, сделали расчёты стабильнее и избавили команды от бесконечных согласований.
Ставьте реакции, чтобы мы узнали, какая загадка вам понравилась больше всего! Лайк, если все кайф)
✍️ — про логирование
🏆 — про низкие приоритеты
🧑💻 — про CTR
❤️ — всё кайф!
#Новик
Привет! Это Маша Новикова и сразу с вопросом. Вы участвовали в битвах внутри бизнеса за точку входа в продукт? Когда разные департаменты конкурируют за возможность показать пользователю своё решение.
Мы с аналитиком Наташей решили разрешить такие споры данными, внедрив автоматическую систему приоритетов. Делимся результатами и главными подводными камнями.
🤔 В тестовой и контрольной группе стала различаться метрика показов баннеров, хотя мы влияли только на контент, а не на условия показа.
Попробуйте предположить причину и потом смотрите скрытые ответы 🙂
🤔 В тесте в топе по показам оказались баннеры с низким приоритетом, хотя новые правила должны их долю уменьшать.
🤔 CTR на разных платформах покрасился в разные стороны относительно контрольной группы, хотя новая система рассчитана на основе CTR и должна его повышать.
Неожиданный плюс. Мы нашли hidden gem — интересный баннер, который жил на проде несколько лет, но команды про него забыли. В тесте он получил значимый прирост показов и покрасил прокси к важной бизнес-метрике. Теперь про этот чудо-баннер знают все :)
Ставьте реакции, чтобы мы узнали, какая загадка вам понравилась больше всего! Лайк, если все кайф)
✍️ — про логирование
🏆 — про низкие приоритеты
🧑💻 — про CTR
❤️ — всё кайф!
#Новик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤52🏆8👨💻6✍2😐1
Всем привет! На связи дуэт Маши и Лады. Работа это, конечно, хорошо, но как насчёт отдыха? 🤪
Неделю назад мы собрались погрумить идеи постов и придумали новую рубрику.
🥳 #АА — Активности Авито, в которой будем обозревать и оценивать внерабочие плюшки.
У Авито таких программ много: от массажа в офисе до волонтёрских поездок в приюты. И эта рубрика — мотивация, чтобы лучше изучить доступные активности, а также поработать над своим work-life balance!
💘 💘 💘 💘
Для старта рубрики начнём с популярной среди коллег программы — оффлайн-йоги в атмосферной студии в Москве🧘♀️
Кстати, летом тренеры приезжают к нам в офис, и с утра перед работой проводят занятия на веранде (шик-блеск!💅)
💘 💘 💘 💘 💘 💘 💘 💘 💘
У нас есть 10 бесплатных занятий в месяц, можно выбрать любое направление, например:
🧘♀️ умеренную хатху, чтобы расслабиться после стандартного рабочего дня.
💪 жёсткую аштангу, чтобы разжечь «огонь в глазах» и настроиться на разрывающий мозг ресёрч (или выпустить пар после работы над ним) 😁
💆♀️ soundhealing-медитацию с поющими чашами, чтобы отпустить сложные ситуации и взглянуть на них более спокойно.
Мы выбрали хатху(фотки прилагаются!)
💘 💘 💘 💘 💘
😀 Лада — 10/10.
😎 Маша — 10/10.
Итоговая оценка: 10/10!
❤️ — если интересно узнать про другие плюшки в Авито.
#АА
#Новик
#Лада
Неделю назад мы собрались погрумить идеи постов и придумали новую рубрику.
🥳 #АА — Активности Авито, в которой будем обозревать и оценивать внерабочие плюшки.
У Авито таких программ много: от массажа в офисе до волонтёрских поездок в приюты. И эта рубрика — мотивация, чтобы лучше изучить доступные активности, а также поработать над своим work-life balance!
Для старта рубрики начнём с популярной среди коллег программы — оффлайн-йоги в атмосферной студии в Москве🧘♀️
Кстати, летом тренеры приезжают к нам в офис, и с утра перед работой проводят занятия на веранде (шик-блеск!💅)
У нас есть 10 бесплатных занятий в месяц, можно выбрать любое направление, например:
🧘♀️ умеренную хатху, чтобы расслабиться после стандартного рабочего дня.
💪 жёсткую аштангу, чтобы разжечь «огонь в глазах» и настроиться на разрывающий мозг ресёрч (или выпустить пар после работы над ним) 😁
💆♀️ soundhealing-медитацию с поющими чашами, чтобы отпустить сложные ситуации и взглянуть на них более спокойно.
Мы выбрали хатху
В работе, где ты бесконечно работаешь мозгами, физическая активность просто необходима. Выбор студии отличный!1️⃣ Близко к офису.2️⃣ Умиротворённая спокойная атмосфера. Место действительно настраивает на отключение от работы (после занятия можно посидеть на красивом подоконничке, попивая травяной чай).3️⃣ 10 занятий в месяц — более чем достаточно! Нет необходимости себя ужимать.
Плюшку однозначно рекомендасьон ❤️
Это была первая нерабочая активность, которую я попробовала в Авито. Первый раз сходила 3 года назад и продолжаю до сих пор. Отличный способ переключиться и настроиться на спокойный вечер. Мой фаворит — вечерние занятия в студии, а вот утренняя йога на веранде не моё, но сильно уважаю тех, кто может приехать на неё к 8:00 утра.
Итоговая оценка: 10/10!
❤️ — если интересно узнать про другие плюшки в Авито.
#АА
#Новик
#Лада
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤31🔥13👎1😍1💘1
Как выбесить аналитика: инструкция для заказчиков
Всем привет! Сегодня оподгоревшем наболевшем. Несколько случаев на работе вдохновили меня написать вредные советы по взаимодействию с аналитиками — ниже 6 примеров, как делать не надо.
1️⃣ Приходите с запросом в последний момент. Выгрузка данных нужна в пятницу? В следующем месяце нужен дашборд? Незачем тревожить аналитика заранее — напишите запрос накануне вечером. Возможно, аналитик будет думать о вас по ночам — это романтично.
2️⃣ Не пишите аналитику первым. В вашем направлении поменялась бизнес-логика, и это влияет на данные? Не предупреждайте аналитика — пусть сам ищет причину проблемы — это же интересно.
3️⃣ Не обозначайте настоящие приоритеты. К любой просьбе добавляйте, что это супер критично и очень срочно, даже если это не так. Так аналитик всегда будет в тонусе.
4️⃣ Постоянство — это скучно. Аналитик подготовил дашборд ровно по ТЗ? Передумайте и поменяйте требования. Это весело и не даст заскучать.
5️⃣ Игнорируйте встречи. Аналитик хочет согласовать что-то по процессу или показать промежуточный результат? Не надо, ведь тогда вы убьёте загадку и интерес к вашей персоне. И не сможете выполнить п.4.
6️⃣ Не давайте контекст. Аналитик пытается выяснить, какую задачу вы решаете и для чего нужны данные? Он явно вам не доверяет — это повод обидеться. Молчите и держите интригу.
Аналитики, а у вас было что-то из этого списка?
🔥 - да, иногда подгорало
❤️ - нет, у меня всегда идеальные заказчики
#МашаАн
Всем привет! Сегодня о
Аналитики, а у вас было что-то из этого списка?
🔥 - да, иногда подгорало
❤️ - нет, у меня всегда идеальные заказчики
#МашаАн
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥115🤣28❤13😢2👎1💔1🗿1
Привет! Это Таня, и сегодня я подготовила бинго аналитика с ситуациями, которые знакомы многим из нас.
Делайте скриншот, заполняйте бинго и скидывайте в комментарии — я своё уже прикрепила.
Ставьте реакции, сколько пунктов у вас совпало:
🐳 1–5 — у меня всё впереди
😎 6–10 — я уже опытный аналитик
🗿 11–15 — я всё повидал и меня уже ничем не удивить
#Таня
Делайте скриншот, заполняйте бинго и скидывайте в комментарии — я своё уже прикрепила.
Ставьте реакции, сколько пунктов у вас совпало:
🐳 1–5 — у меня всё впереди
😎 6–10 — я уже опытный аналитик
🗿 11–15 — я всё повидал и меня уже ничем не удивить
#Таня
🗿35😎22🐳16❤8👎5🌚1
Презентация результата
👋 Привет! С вами Женя, преподаватель ААА. На прошлой неделе я проводила занятие о презентации результата работы для наших студентов. Сегодня хочу поделиться небольшой частью.
Презентация результата исследования или эксперимента — это отдельный скил. Нужно ёмко описывать, что получил за дни, недели или целый месяц работы.
Собрать основную информацию поможет фреймворк What → So what → Now what.
✔️ What — факт, что произошло.
✔️ So what — как этот факт влияет на наши знания или на нас.
✔️ Now what — как новая информация повлияет на наши действия.
What. Проводили эксперимент: изменили флоу подачи заявки и получили зелёные результаты.
So what. Добавление геймификации на флоу повысило мотивацию пользователя заполнить форму до конца, и наша конверсия выросла.
Now what. Будем масштабировать эксперимент.
Этот фреймворк — хороший помощник, если труды большой работы нужно собрать в рассказ на демо или шапку вашего исследования.
❤️ — если полезно и хотите серию постов про презентацию результата.
#ЖеняМур
👋 Привет! С вами Женя, преподаватель ААА. На прошлой неделе я проводила занятие о презентации результата работы для наших студентов. Сегодня хочу поделиться небольшой частью.
Презентация результата исследования или эксперимента — это отдельный скил. Нужно ёмко описывать, что получил за дни, недели или целый месяц работы.
Собрать основную информацию поможет фреймворк What → So what → Now what.
✔️ What — факт, что произошло.
✔️ So what — как этот факт влияет на наши знания или на нас.
✔️ Now what — как новая информация повлияет на наши действия.
What. Проводили эксперимент: изменили флоу подачи заявки и получили зелёные результаты.
So what. Добавление геймификации на флоу повысило мотивацию пользователя заполнить форму до конца, и наша конверсия выросла.
Now what. Будем масштабировать эксперимент.
Этот фреймворк — хороший помощник, если труды большой работы нужно собрать в рассказ на демо или шапку вашего исследования.
❤️ — если полезно и хотите серию постов про презентацию результата.
#ЖеняМур
❤60🔥8😍2🦄2😴1
👋 Привет! На связи Армен, старший аналитик в CRM. Недавно словил дежавю: менеджерам нужны «цифры к вечеру и решение», а мне — понимание, почему это вообще работает. Аналитики любят смыслы, консистентность и причинно-следственные цепочки. Менеджеры — рост метрик, желательно быстро. Сегодня делюсь своими мыслями, как аналитику разрешать такие противоречия.
Представим бегуна-марафонца, который то ускоряется, то сбавляет темп, подстраиваясь под рельеф и дистанцию. Также и аналитик: в работе мы постоянно переключаемся между быстрым и глубоким темпами. И от того, насколько осознанно мы это делаем, зависит и скорость, и качество решений.
🏃 Первый темп — быстрый
Цель — снять неопределённость и помочь команде быстро принять решение «идём или не идём». Такие задачи часто выглядит как классический адхок — «выгрузи», «прикинь». Но при правильной постановке и параллельном переходе к глубокому анализу задача может стать вкладом в стратегию, а не бессмысленным подсчётом.
Быстрый темп — это реакция на срочность, когда от аналитика ждут скорости, а не полного исследования. Здесь важны ясные допущения, чёткие границы уверенности и умение быстро показать, что реально изменится в бизнесе.
Главный риск — застрять в этом темпе навсегда. Если всё время бежать быстро, но не в ту сторону, до финиша мы не добежим.
🏋️ Второй темп — глубокий
Цель — подтвердить или опровергнуть гипотезу без костылей, понять причинность, подготовить масштабирование и автоматизацию. Такие задачи становятся частью стратегии аналитики и позволяют принимать решения, которые могут кардинально менять продукт.
Глубокий темп — это не «медленно». Это осмысленно: план, последовательность гипотез, эксперименты, автоматизация. Глубокий темп помогает ускорить развитие, потому что создаёт базу для будущих быстрых решений. Когда данные стабильны, эксперименты воспроизводимы, а метрики определены однозначно — скорость принятия решений в будущем растёт сама собой.
Аналитику важно понять, в какой момент переключиться, чтобы сберечь нервы и силы.
Если ошибка дешёвая, а бизнес ждёт решения сейчас — выбираем быстрый.
Если видим системную закономерность или крупный эффект — включаем глубокий.
💬 Как объяснить эту логику команде?
Вот мой личный пример сообщения менеджеру:
«Собрал быстрый срез по [фиче]: основной драйвер — [метрика/сегмент]. При допущениях A/B ожидаем +X% к [целевой метрике] за N дней. Риск — [R]. Предлагаю: сегодня — вариант A (контролируем через [А/Б]). Параллельно нужно сделать глубокий разбор по риску R, результаты — к [дата]».
Такой подход помогает менеджеру понимать, что аналитик работает и в моменте, и на перспективу.
Желаю всем добегать марафоны! Если бы пришлось выбирать, ставьте:
🤓 — если вы за смысл,
⚡ — если за скорость,
💡 — свой вариант в комментариях.
#АрменЕс
Представим бегуна-марафонца, который то ускоряется, то сбавляет темп, подстраиваясь под рельеф и дистанцию. Также и аналитик: в работе мы постоянно переключаемся между быстрым и глубоким темпами. И от того, насколько осознанно мы это делаем, зависит и скорость, и качество решений.
🏃 Первый темп — быстрый
Цель — снять неопределённость и помочь команде быстро принять решение «идём или не идём». Такие задачи часто выглядит как классический адхок — «выгрузи», «прикинь». Но при правильной постановке и параллельном переходе к глубокому анализу задача может стать вкладом в стратегию, а не бессмысленным подсчётом.
Быстрый темп — это реакция на срочность, когда от аналитика ждут скорости, а не полного исследования. Здесь важны ясные допущения, чёткие границы уверенности и умение быстро показать, что реально изменится в бизнесе.
Главный риск — застрять в этом темпе навсегда. Если всё время бежать быстро, но не в ту сторону, до финиша мы не добежим.
🏋️ Второй темп — глубокий
Цель — подтвердить или опровергнуть гипотезу без костылей, понять причинность, подготовить масштабирование и автоматизацию. Такие задачи становятся частью стратегии аналитики и позволяют принимать решения, которые могут кардинально менять продукт.
Глубокий темп — это не «медленно». Это осмысленно: план, последовательность гипотез, эксперименты, автоматизация. Глубокий темп помогает ускорить развитие, потому что создаёт базу для будущих быстрых решений. Когда данные стабильны, эксперименты воспроизводимы, а метрики определены однозначно — скорость принятия решений в будущем растёт сама собой.
Аналитику важно понять, в какой момент переключиться, чтобы сберечь нервы и силы.
Если ошибка дешёвая, а бизнес ждёт решения сейчас — выбираем быстрый.
Если видим системную закономерность или крупный эффект — включаем глубокий.
💬 Как объяснить эту логику команде?
Вот мой личный пример сообщения менеджеру:
«Собрал быстрый срез по [фиче]: основной драйвер — [метрика/сегмент]. При допущениях A/B ожидаем +X% к [целевой метрике] за N дней. Риск — [R]. Предлагаю: сегодня — вариант A (контролируем через [А/Б]). Параллельно нужно сделать глубокий разбор по риску R, результаты — к [дата]».
Такой подход помогает менеджеру понимать, что аналитик работает и в моменте, и на перспективу.
Желаю всем добегать марафоны! Если бы пришлось выбирать, ставьте:
🤓 — если вы за смысл,
⚡ — если за скорость,
💡 — свой вариант в комментариях.
#АрменЕс
🤓45⚡9🔥8👍5
👋 Привет! С вами Маша, и я взяла интервью у Кати Нестеровой. Раньше она работала тимлидом в Get Delivery, а теперь — руководитель направления аналитики Auto PRO X в Авито.
Изначально в её команде было 4 человека, но за год сотрудников стало в 2,5 раза больше. В какой-то момент Катя стала выполнять обязанности division leadтимлида тимлидов и через полгода произошло повышение. Я решила узнать, как ей удалось этого достичь. Основное интервью — в тексте, а бонусные вопросы — в карточках.
Как ты росла в Авито?
Это был бурный рост, который, наверное, не случился бы без внешних факторов: развития нашей команды и рынка, а также поддержки моих первых подчинённых и текущей команды.
Как тебе удалось собрать такую дружную команду с комфортной атмосферой?
Я изначально пришла в команду, которая покорила меня открытостью, добротой, поддержкой, желанием менять наш продукт, а также интересом к сложным новым задачам. Поэтому я поставила себе задачу не разрушать эту атмосферу.
Ты ищешь какие-то определённые качества при найме?
Каждый раз, когда я приглашаю нового человека в нашу команду, пытаюсь представить, как эти люди будут ощущать себя вместе. Смогут и захотят ли они пойти вместе в бар? Будет ли им о чём поболтать за кофе? Потому что мы очень много времени проводим на работе, и если наше взаимодействие заканчивается только формальными запросами, задачами и обсуждением границ ответственности, то такая команда далеко не убежит.
Хочется, чтобы команда больше походила на компанию хороших знакомых, которым приятно проводить время вместе, а значит, и помогать друг другу.
Были у тебя провалы в твоей работе?
Да, их было достаточно. Наверное, самые болезненные, которые я всегда буду хорошо помнить, — неудачные случаи найма, когда не получилось на старте выровняться между ожиданиями: моими от сотрудника, компании от роли и кандидата от позиции. Первое очарование после собеседований и испытательного срока быстро проходит, и дальше мы сталкиваемся с реальностью.
Я легко очаровываюсь людьми, и главный урок, который я вынесла из ошибок в найме — умение откидывать первое вдохновение новым человеком. Это навык рациональной оценки: я пытаюсь понять, что меня так воодушевило с точки зрения опыта, навыков и мотивации кандидата? В общем, человеческие ошибки — самые болезненные, потому что это люди, которых мы можем потерять, не нанять или не дать им возможность развиваться. Количество таких случаев хочется минимизировать.
Как ты начинаешь свой рабочий день?
Очень по-разному. В идеальном сценарии я выспалась, встала по будильнику, погуляла с собакой и приготовила завтрак. А ещё у меня есть хотя бы полчаса, чтобы быстро сформировать фокус на день. В реальности бывает по-разному: например, дни, когда с 8 или 9 утра стоят внезапные созвоны. Тогда я менее эффективна: всё идёт наперекосяк и нет времени подумать о том, что сегодня действительно важно.
Какие скилы ты планируешь прокачивать дальше?
С профессиональным ростом сотрудников становится сложнее приносить им пользу, потому что они сами по себе уже очень мощные специалисты и зрелые люди. Так что ты можешь дать человеку, если сам находишься на недостаточном уровне взрослости или опыта? Поэтому я ищу различные способы управления своими эмоциями, создания продуктивной и открытой атмосферы в команде.
Как сфокусироваться на самых важных задачах?
Вторая зона моего постоянного роста — приоритизация. Мне очень понравилась метафора нашего руководителя. Он сказал, что сильный менеджер — это не тот человек, который умеет жонглировать 10 шарами одновременно, а тот, кто понимает, какие шары нельзя уронить.
На меня постоянно давят запросы от бизнеса и команды, дедлайны, изменяющиеся фокусы и нехватка ресурсов. Поэтому остаётся полагаться на интуицию и опыт, чтобы быстро принимать решения о том, какие шары можно уронить. Это нормально: потом мы разберёмся с последствиями, что не сделали какие-то задачи и нарушили некоторые обещания. Главное — понять, какие шары нужно удержать, и сделать это.
Изначально в её команде было 4 человека, но за год сотрудников стало в 2,5 раза больше. В какой-то момент Катя стала выполнять обязанности division lead
Как ты росла в Авито?
Это был бурный рост, который, наверное, не случился бы без внешних факторов: развития нашей команды и рынка, а также поддержки моих первых подчинённых и текущей команды.
Как тебе удалось собрать такую дружную команду с комфортной атмосферой?
Я изначально пришла в команду, которая покорила меня открытостью, добротой, поддержкой, желанием менять наш продукт, а также интересом к сложным новым задачам. Поэтому я поставила себе задачу не разрушать эту атмосферу.
Ты ищешь какие-то определённые качества при найме?
Каждый раз, когда я приглашаю нового человека в нашу команду, пытаюсь представить, как эти люди будут ощущать себя вместе. Смогут и захотят ли они пойти вместе в бар? Будет ли им о чём поболтать за кофе? Потому что мы очень много времени проводим на работе, и если наше взаимодействие заканчивается только формальными запросами, задачами и обсуждением границ ответственности, то такая команда далеко не убежит.
Хочется, чтобы команда больше походила на компанию хороших знакомых, которым приятно проводить время вместе, а значит, и помогать друг другу.
Были у тебя провалы в твоей работе?
Да, их было достаточно. Наверное, самые болезненные, которые я всегда буду хорошо помнить, — неудачные случаи найма, когда не получилось на старте выровняться между ожиданиями: моими от сотрудника, компании от роли и кандидата от позиции. Первое очарование после собеседований и испытательного срока быстро проходит, и дальше мы сталкиваемся с реальностью.
Я легко очаровываюсь людьми, и главный урок, который я вынесла из ошибок в найме — умение откидывать первое вдохновение новым человеком. Это навык рациональной оценки: я пытаюсь понять, что меня так воодушевило с точки зрения опыта, навыков и мотивации кандидата? В общем, человеческие ошибки — самые болезненные, потому что это люди, которых мы можем потерять, не нанять или не дать им возможность развиваться. Количество таких случаев хочется минимизировать.
Как ты начинаешь свой рабочий день?
Очень по-разному. В идеальном сценарии я выспалась, встала по будильнику, погуляла с собакой и приготовила завтрак. А ещё у меня есть хотя бы полчаса, чтобы быстро сформировать фокус на день. В реальности бывает по-разному: например, дни, когда с 8 или 9 утра стоят внезапные созвоны. Тогда я менее эффективна: всё идёт наперекосяк и нет времени подумать о том, что сегодня действительно важно.
Какие скилы ты планируешь прокачивать дальше?
С профессиональным ростом сотрудников становится сложнее приносить им пользу, потому что они сами по себе уже очень мощные специалисты и зрелые люди. Так что ты можешь дать человеку, если сам находишься на недостаточном уровне взрослости или опыта? Поэтому я ищу различные способы управления своими эмоциями, создания продуктивной и открытой атмосферы в команде.
Как сфокусироваться на самых важных задачах?
Вторая зона моего постоянного роста — приоритизация. Мне очень понравилась метафора нашего руководителя. Он сказал, что сильный менеджер — это не тот человек, который умеет жонглировать 10 шарами одновременно, а тот, кто понимает, какие шары нельзя уронить.
На меня постоянно давят запросы от бизнеса и команды, дедлайны, изменяющиеся фокусы и нехватка ресурсов. Поэтому остаётся полагаться на интуицию и опыт, чтобы быстро принимать решения о том, какие шары можно уронить. Это нормально: потом мы разберёмся с последствиями, что не сделали какие-то задачи и нарушили некоторые обещания. Главное — понять, какие шары нужно удержать, и сделать это.
❤38🔥12👍3👎3😱1😴1🤪1
Привет! Это Армен, старший аналитик в CRM. В Авито я повышаю эффективность массовых рассылок с помощью оптимизации алгоритмов отправки. Сегодня расскажу, как случайность помогла значимо улучшить метрики и найти закономерности в хаосе.
💼 Что за продукт. Балансировщик маркетинговых рассылок — это продукт команды CRM, который позволяет управлять трафиком коммуникаций на пользователя в течение дня.
Он помогает решить три задачи:
➡️ Ранжирует доступные пользователю коммуникации, чтобы выбрать самую релевантную в конкретный день.
➡️ Управляет количеством коммуникаций в день на пользователя, чтобы снижать негатив от рассылок.
➡️ Подбирает оптимальное время отправки для конкретной кампании, чтобы попасть в прайм-тайм пользователя.
🤔 С чего всё началось. Мы захотели быстро проверить, насколько изменения в ранжировании коммуникаций влияют на продуктовые метрики. На тот момент у нас ещё не было ни одного эксперимента — нужно было понять, как именно система реагирует на сдвиги в довольно хаотичной логике.
Раньше маркетологи задавали приоритет кампаний вручную — через время отправки. Самые лучшие кампании, проверенные на А/Б, ставились утром, а менее «аплифтовые» — к вечеру. Это помогало избежать пересечений между рассылками одной вертикали.
🔀 Что сделали. Чтобы измерить влияние и найти закономерности, мы добавили контролируемую случайность: часть трафика распределяли по рандомной эвристике вместо фиксированных правил. Мы не пытались улучшить метрики — хотели просто увидеть, как система ведёт себя без человеческого паттерна и собрать более сбалансированные данные для дальнейшего анализа.
🥇 Что вышло на А/Б.Рандом не просто выстоял — он значимо улучшил продуктовые метрики, включая сделки на Авито, по сравнению с экспертной логикой. Случайность помогла системе выйти из локальных оптимумов и выявить неочевидные точки роста.
😎 Итог. Мы не заменяли экспертность алгоритмом вслепую, а провалидировали ее на данных. Эксперимент показал, что случайные распределения помогают увидеть, где текущая логика действительно работает, а где мы переоцениваем собственные решения. Иногда именно рандом делает систему устойчивее, честнее и проще — а значит, помогает принимать более надёжные продуктовые решения.
Ставьте ❤️, если вы тоже за интересные эксперименты, которые приносят инсайты
#АрменЕс
💼 Что за продукт. Балансировщик маркетинговых рассылок — это продукт команды CRM, который позволяет управлять трафиком коммуникаций на пользователя в течение дня.
Он помогает решить три задачи:
🤔 С чего всё началось. Мы захотели быстро проверить, насколько изменения в ранжировании коммуникаций влияют на продуктовые метрики. На тот момент у нас ещё не было ни одного эксперимента — нужно было понять, как именно система реагирует на сдвиги в довольно хаотичной логике.
Раньше маркетологи задавали приоритет кампаний вручную — через время отправки. Самые лучшие кампании, проверенные на А/Б, ставились утром, а менее «аплифтовые» — к вечеру. Это помогало избежать пересечений между рассылками одной вертикали.
🔀 Что сделали. Чтобы измерить влияние и найти закономерности, мы добавили контролируемую случайность: часть трафика распределяли по рандомной эвристике вместо фиксированных правил. Мы не пытались улучшить метрики — хотели просто увидеть, как система ведёт себя без человеческого паттерна и собрать более сбалансированные данные для дальнейшего анализа.
🥇 Что вышло на А/Б.
😎 Итог. Мы не заменяли экспертность алгоритмом вслепую, а провалидировали ее на данных. Эксперимент показал, что случайные распределения помогают увидеть, где текущая логика действительно работает, а где мы переоцениваем собственные решения. Иногда именно рандом делает систему устойчивее, честнее и проще — а значит, помогает принимать более надёжные продуктовые решения.
Ставьте ❤️, если вы тоже за интересные эксперименты, которые приносят инсайты
#АрменЕс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤36🔥6💅3
Недавно на канале Avito Team вышло интервью с Димой Бодуновым — руководителем аналитики Customer Decision (опыт покупателя, маркетинг, коммуникации, вот это всё). Дима мой руководитель, поэтому я не смог пройти мимо. Ведь Дима мой любимый руководитель, я счастлив работать под его началом.
Ладно, со мной всё понятно, но вам то зачем слушать его интервью? А вот:
✔️ Во-первых, хобби Димы довольно специфичны, интересно было о них узнать.
✔️ Во-вторых, у него витиеватый карьерный путь. Наука, ритейл, консалтинг... При этом до Авито не было ни одного классического бигтеха. Сквозь всё интервью красной нитью проходит идея «фазовых переходов», которые переживал Дима, когда менял сферу деятельности или грейд. Я сам неоднократно проходил через подобное, поэтому тема мне очень откликнулась. Думаю, многим из вас тоже будет интересно. Более опытные сравнят ощущения со своими. А еще только планирующие стать аналитиками (или менеджерами) узнают, что их ждёт.
✔️ В-третьих, в подкасте рассказывают про серьёзный факап, а про чужие ошибки всегда слушать интересно (как же я рад, что Дима выбрал факап не моей команды).
Интервью можно посмотреть на ютуб-канале AvitoTeam или послушать в ВК.
Ладно, со мной всё понятно, но вам то зачем слушать его интервью? А вот:
Интервью можно посмотреть на ютуб-канале AvitoTeam или послушать в ВК.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Всем привет! Сегодня расскажу про два подхода к коммуникации — top down и bottom up.
📎 Top down — подход от общего к частному. Незаменимый помощник на любых встречах, где за малое время нужно донести коллегам, руководителям и топам компании суть проекта или задачи. Мы начинаем с главного: «Наша идея X приносит +5% к выручке». А дальше раскрываем: за счёт чего всё происходит, как мы посчитали или как к этому пришли. Объём объяснений зависит от доступного времени на встрече и вопросов аудитории.
📎 Bottom up — объяснение от частного к общему. Отлично подходит, чтобы рассказать слушателям о новой важной теме, в которой нужно разобраться. В этом подходе мы поэтапно рассказываем о проблеме, что помогает собрать общую картинку. К таким коммуникациям можно отнести почти всё обучение или погружение коллеги в новый продукт. На выходе человек получит последовательные знания, которые потом сможет использовать в работе.
Что случится, если не обращать внимания на подход к коммуникации? Рассказывая топ-менеджеру о проекте, потратите всё время на детали, но потеряете главную мысль, с которой нужно уйти со встречи. А если студенты услышат про интегралы через топ-даун подход, они унесут мысль, что интегралы полезны и нужны. А вот дальше будет сложно выстроить структурный рассказ, чтобы ребята действительно овладели инструментом.
❤️ — чтобы вся коммуникация складывалась хорошо!
Что случится, если не обращать внимания на подход к коммуникации? Рассказывая топ-менеджеру о проекте, потратите всё время на детали, но потеряете главную мысль, с которой нужно уйти со встречи. А если студенты услышат про интегралы через топ-даун подход, они унесут мысль, что интегралы полезны и нужны. А вот дальше будет сложно выстроить структурный рассказ, чтобы ребята действительно овладели инструментом.
❤️ — чтобы вся коммуникация складывалась хорошо!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤38🔥10❤🔥4🙏1
Привет! Ловите новый выпуск «Диванной аналитики» со Стешей Чупрыгиной, тимлидом команды Monetization Efficiency.
💗 Видео про сплит-тесты. Вы же знаете, что A/B подходит не всегда, вот мы и рассказали, как проводим сплит-тестирование новых алгоритмов ранжирования объявлений.
О чём рассказывает Стеша:
📢 как устроено монетизационное ранжирование на Авито,
📢 что такое автобиддинг,
📢 как сплит-тесты помогают нам улучшать алгоритмы.
Смотрите, где больше нравится:
➡️ Youtube
➡️ RuTube
➡️ VK Видео
О чём рассказывает Стеша:
Смотрите, где больше нравится:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥25❤7
Всем привет! На связи Армен из CRM. Сегодня поговорим о том, как не стоит учить менеджеров запускать А/Б-тесты.
Ежегодно мы в Авито запускаем около 6000 экспериментов, при этом 40% из которых связаны с CRM-коммуникациями. Чтобы держать такой темп, часть запуска и первичный разбор делают маркетологи. Поэтому в продвинутом курсе для буткемперов в ААА мы уделяем время отдельной лекции по CRM-экспериментам: методологии, дизайну, интерпретации и процессам. Подробнее про то, как мы проводим А/Б-тесты с рассылками, можно прочесть в статье.
А теперь — к вредным советам. Если хотите, чтобы эксперименты были невоспроизводимыми, а команда спорила дольше, чем шёл тест — действуйте так:
1️⃣ Делайте вид, что А/Б — это кнопка.
Не объясняйте, что тест — это про корректный дизайн: как формируются группы, какое окно анализа берём, в каком разрезе смотрим метрики. Пусть каждый увидит свою истину в отчёте с метриками.
2️⃣ Убирайте контекст метрик.
Не закрепляйте список целевых, прокси и контр-метрик. Пускай uplift интерпретируют по вдохновению: один смотрит на покупателей, другой — на клики, третий — на отписки, и все по-своему правы.
3️⃣ Не уделяйте время математике.
Статистическая мощность, уровень значимости, множественные сравнения — «слишком академично». Всегда ведь найдётся аналитик, который вручную разбирает по три теста в день и объясняет, почему выводы противоречат друг другу.
4️⃣ Шаблоны резолюций не нужны.
Пусть итоги теста пишут в свободной форме: без явной формулировки гипотезы, без фиксированного окна и разреза, без ссылок на конкретные отчёты. Поиск по истории экспериментов превратится в квест, а повторное использование знаний — в приключение.
5️⃣ Избегайте сложных случаев.
Не обсуждайте ограничения в А/Б-тестах, не рассказывайте про каннибализацию метрик и долгосрочные эффекты. Лучше их не учитывать, ведь так проще принимать решения.
Аналитики, а что у вас встречается чаще?
🔥 — видели такие подходы вживую
❤️ — процесс А/Б-тестирования уже формализован и предсказуем
#АрменЕс
Ежегодно мы в Авито запускаем около 6000 экспериментов, при этом 40% из которых связаны с CRM-коммуникациями. Чтобы держать такой темп, часть запуска и первичный разбор делают маркетологи. Поэтому в продвинутом курсе для буткемперов в ААА мы уделяем время отдельной лекции по CRM-экспериментам: методологии, дизайну, интерпретации и процессам. Подробнее про то, как мы проводим А/Б-тесты с рассылками, можно прочесть в статье.
А теперь — к вредным советам. Если хотите, чтобы эксперименты были невоспроизводимыми, а команда спорила дольше, чем шёл тест — действуйте так:
Не объясняйте, что тест — это про корректный дизайн: как формируются группы, какое окно анализа берём, в каком разрезе смотрим метрики. Пусть каждый увидит свою истину в отчёте с метриками.
Не закрепляйте список целевых, прокси и контр-метрик. Пускай uplift интерпретируют по вдохновению: один смотрит на покупателей, другой — на клики, третий — на отписки, и все по-своему правы.
Статистическая мощность, уровень значимости, множественные сравнения — «слишком академично». Всегда ведь найдётся аналитик, который вручную разбирает по три теста в день и объясняет, почему выводы противоречат друг другу.
Пусть итоги теста пишут в свободной форме: без явной формулировки гипотезы, без фиксированного окна и разреза, без ссылок на конкретные отчёты. Поиск по истории экспериментов превратится в квест, а повторное использование знаний — в приключение.
Не обсуждайте ограничения в А/Б-тестах, не рассказывайте про каннибализацию метрик и долгосрочные эффекты. Лучше их не учитывать, ведь так проще принимать решения.
Аналитики, а что у вас встречается чаще?
🔥 — видели такие подходы вживую
❤️ — процесс А/Б-тестирования уже формализован и предсказуем
#АрменЕс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥26❤3🤔3🗿2
Привет! Сегодня хочу поговорить про поиск задач — навык, который позволяет показать свой интерес к улучшению продукта.
Где находить задачи?
Я пользуюсь следующими источниками:
💡Задача пришла сама. Метрика ведёт себя странно, а обычные объяснения не подходят — повод копнуть поглубже.
🤓Адаптация нового метода для своего продукта. Если другая команда внедрила новый подход к сегментации пользователей или вы увидели статью на Хабре про новые аналитические инструменты, можно узнать, как это работает и прокачать харды.
🔍Личный опыт. Когда вы используете свой продукт или решение конкурентов, можете заметить, что именно хотите улучшить в пользовательском пути. Дальше можно поисследовать, сколько пользователей сталкиваются с похожей проблемой и придумать решение.
⚡️Собственный интерес. Иногда задачи приходят внезапно: вы задаётесь вопросом, какие именно фичи влияют на ретеншен пользователей. Дальше начинаете изучать данные и находите интересные инсайты, которые приносите бизнесу.
А как вы находите задачи?
#Таня
Где находить задачи?
Я пользуюсь следующими источниками:
💡Задача пришла сама. Метрика ведёт себя странно, а обычные объяснения не подходят — повод копнуть поглубже.
🤓Адаптация нового метода для своего продукта. Если другая команда внедрила новый подход к сегментации пользователей или вы увидели статью на Хабре про новые аналитические инструменты, можно узнать, как это работает и прокачать харды.
🔍Личный опыт. Когда вы используете свой продукт или решение конкурентов, можете заметить, что именно хотите улучшить в пользовательском пути. Дальше можно поисследовать, сколько пользователей сталкиваются с похожей проблемой и придумать решение.
⚡️Собственный интерес. Иногда задачи приходят внезапно: вы задаётесь вопросом, какие именно фичи влияют на ретеншен пользователей. Дальше начинаете изучать данные и находите интересные инсайты, которые приносите бизнесу.
А как вы находите задачи?
#Таня
🔥23❤2⚡1
Всем привет! Я Армен, старший аналитик в CRM. Сегодня рассказываю, как мы оптимизируем алгоритмы для массовых рассылок от Авито с помощью ML.
Немного контекста: в Авито запускается более 900 маркетинговых CRM-кампаний каждый день и отправляется более 5 миллиардов коммуникаций в месяц. Одна из задач аналитиков в CRM — помогать отправлять рассылки наиболее эффективным образом: улучшать покрытие пользователей, не спамить их неинтересными коммуникациями и, главное, отправлять самое релевантное, делая опыт покупателей и продавцов на площадке максимально комфортным и предвосхищая их потребности.
Чтобы поделиться нашим опытом решения такой нетривиальной задачи, записали выпуск «Диванной аналитики». В нём я подробно рассказываю:
— Про CRM в целом, какие рассылки отправляем и зачем.
— Про то, как мы строим ML модели ранжирования коммуникаций на пользователя по степени их релевантности и какие подходы для этого используем.
— Про ключевые различия между задачей ранжирования рассылок и классическими рекомендациями в поиске и ленте объявлений Авито.
Полный выпуск смотрите по ссылкам:
📌 YouTube
📌 VK
📌 Rutube
Ставьте 🔥, если любите получать только самые нужные уведомления — и хотите узнать, как мы делаем это под капотом.
Пишите вопросы в комментариях — с удовольствием отвечу!
#АрменЕс
Немного контекста: в Авито запускается более 900 маркетинговых CRM-кампаний каждый день и отправляется более 5 миллиардов коммуникаций в месяц. Одна из задач аналитиков в CRM — помогать отправлять рассылки наиболее эффективным образом: улучшать покрытие пользователей, не спамить их неинтересными коммуникациями и, главное, отправлять самое релевантное, делая опыт покупателей и продавцов на площадке максимально комфортным и предвосхищая их потребности.
Чтобы поделиться нашим опытом решения такой нетривиальной задачи, записали выпуск «Диванной аналитики». В нём я подробно рассказываю:
— Про CRM в целом, какие рассылки отправляем и зачем.
— Про то, как мы строим ML модели ранжирования коммуникаций на пользователя по степени их релевантности и какие подходы для этого используем.
— Про ключевые различия между задачей ранжирования рассылок и классическими рекомендациями в поиске и ленте объявлений Авито.
Полный выпуск смотрите по ссылкам:
📌 YouTube
📌 VK
📌 Rutube
Ставьте 🔥, если любите получать только самые нужные уведомления — и хотите узнать, как мы делаем это под капотом.
Пишите вопросы в комментариях — с удовольствием отвечу!
#АрменЕс
🔥22❤6