This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😁32❤14😍9
Как избавиться от адхоков в работе аналитика?
К сожалению, никак. 🙈DIRECTED BY ROBERT B. WEIDE
Привет! Я Юля Голубева, старший аналитик монетизации Авито. Наверное, как и многие, я не люблю внезапные адхоки.
Жить совсем без адхоков вряд ли возможно, ведь нельзя всё предусмотреть заранее. Но если они занимают более 10–20% вашего рабочего времени, у меня есть хорошие новости: скорее всего, вы можете значительно сократить их количество!
Однажды у меня стало слишком много адхоков — тогда я работала над разными стримами сразу с тремя продактами. Хаоса и переключений между задачами было так много, что от этого страдало и качество, и моя мотивация.
Я решила организовать ретро, куда позвала всех причастных к адхокам в аналитике. К моей радости, это принесло плоды: оказалось, страдаю не только я, но и заказчики. Мы увидели слабые места, учли их в планировании, грумингах и (ре)приоритезации задач и сократили количество адхоков вдвое уже в первый месяц!
💡 Если тоже захотите провести ретро на эту тему, ловите примерный список вопросов для подготовки — по ним лучше пройтись заранее, чтобы не тратить время на ретро:
💡 Рефлексия по незапланированным задачам поможет команде увидеть реальную картину процессов, выделить слабые места и выработать action-план по оптимизации. Обязательно зафиксируйте договоренности и назначьте повторное ретро, чтобы ваши изменения прижились.
А у вас в работе часто встречаются незапланированные задачки? Отвечайте в реакциях и делитесь вашими лайфхаками в управлении адхоками в комментариях!
❤️ без адхоков никуда
😎 познал дзен и живу без адхоков
#ЮляГол
К сожалению, никак. 🙈
Привет! Я Юля Голубева, старший аналитик монетизации Авито. Наверное, как и многие, я не люблю внезапные адхоки.
Жить совсем без адхоков вряд ли возможно, ведь нельзя всё предусмотреть заранее. Но если они занимают более 10–20% вашего рабочего времени, у меня есть хорошие новости: скорее всего, вы можете значительно сократить их количество!
Однажды у меня стало слишком много адхоков — тогда я работала над разными стримами сразу с тремя продактами. Хаоса и переключений между задачами было так много, что от этого страдало и качество, и моя мотивация.
Я решила организовать ретро, куда позвала всех причастных к адхокам в аналитике. К моей радости, это принесло плоды: оказалось, страдаю не только я, но и заказчики. Мы увидели слабые места, учли их в планировании, грумингах и (ре)приоритезации задач и сократили количество адхоков вдвое уже в первый месяц!
💡 Если тоже захотите провести ретро на эту тему, ловите примерный список вопросов для подготовки — по ним лучше пройтись заранее, чтобы не тратить время на ретро:
1. В чём заключалась задача?
2. Что бы изменилось, если бы задача была сделана позже?
3. Можно ли было запланировать задачу? Что для этого понадобилось бы?
4. Сколько времени ожидалось потратить на задачу и сколько реально ушло?
5. Нужно ли выполнять задачу регулярно?
6. Можно автоматизировать или делегировать задачу? Как это сделать?
7. Как снизить вероятность подобных адхоков в будущем?
💡 Рефлексия по незапланированным задачам поможет команде увидеть реальную картину процессов, выделить слабые места и выработать action-план по оптимизации. Обязательно зафиксируйте договоренности и назначьте повторное ретро, чтобы ваши изменения прижились.
А у вас в работе часто встречаются незапланированные задачки? Отвечайте в реакциях и делитесь вашими лайфхаками в управлении адхоками в комментариях!
❤️ без адхоков никуда
😎 познал дзен и живу без адхоков
#ЮляГол
❤57✍20🔥12👍6
Харды в аналитике переоценены
Теперь, когда я привлёк ваше внимание, поговорим про главную цель в работе аналитика.
Меня зовут Минаков Артём, я аналитик в команде монетизации. Основная цель аналитика в моей картине мира — влияние на бизнес-метрики. И да, ни слова про навыки из описания вакансий, как же так?
Поставим себя на место владельца бизнеса. Пусть у нас в компании работают 2 аналитика: Петя и Вася.
🤠 У Пети потрясающая математическая подготовка, он пришёл в команду и бросил все усилия на внедрение последовательного тестирования, чтобы ускорить принятие решений в экспериментах. Благодаря этому за полгода он с командой протестировал на одну гипотезу больше, но это так и не позволило окупить затраты на разработку.
👽 Вася не так подкован в статистике, зато понимает, что можно по-разному влиять на продукт. Вася внедрил оценку гипотез, что повлияло на приоритеты в бэклоге команды. Дизайны его тестов не были идеальны, но качественные гипотезы показали аплифты и большой потенциал, что привело к расширению команды.
Уверен, что вы уже поняли, к чему я клоню.
Крупные точки роста продукта могут лежать ближе, чем кажется. Чтобы их найти, нужно вовлекаться в принятие решений, не бояться доносить идеи и брать ответственность.
Сложность в том, чтобы найти в бизнесе зоны, где нужны сильные стороны Васи и Пети, ведь они оба классные аналитики. Хотя в моей компании я бы отметил и поощрил именно Васю 👻
Резюмируя: приносите компании ценность и будет вам счастье.
🐳 — если разделяете мой майндсет
🤯 — «Я Петя, и ты неправ»
#ТёмаМинаков
Теперь, когда я привлёк ваше внимание, поговорим про главную цель в работе аналитика.
Меня зовут Минаков Артём, я аналитик в команде монетизации. Основная цель аналитика в моей картине мира — влияние на бизнес-метрики. И да, ни слова про навыки из описания вакансий, как же так?
Поставим себя на место владельца бизнеса. Пусть у нас в компании работают 2 аналитика: Петя и Вася.
🤠 У Пети потрясающая математическая подготовка, он пришёл в команду и бросил все усилия на внедрение последовательного тестирования, чтобы ускорить принятие решений в экспериментах. Благодаря этому за полгода он с командой протестировал на одну гипотезу больше, но это так и не позволило окупить затраты на разработку.
👽 Вася не так подкован в статистике, зато понимает, что можно по-разному влиять на продукт. Вася внедрил оценку гипотез, что повлияло на приоритеты в бэклоге команды. Дизайны его тестов не были идеальны, но качественные гипотезы показали аплифты и большой потенциал, что привело к расширению команды.
Уверен, что вы уже поняли, к чему я клоню.
Крупные точки роста продукта могут лежать ближе, чем кажется. Чтобы их найти, нужно вовлекаться в принятие решений, не бояться доносить идеи и брать ответственность.
Сложность в том, чтобы найти в бизнесе зоны, где нужны сильные стороны Васи и Пети, ведь они оба классные аналитики. Хотя в моей компании я бы отметил и поощрил именно Васю 👻
Резюмируя: приносите компании ценность и будет вам счастье.
🐳 — если разделяете мой майндсет
🤯 — «Я Петя, и ты неправ»
#ТёмаМинаков
🐳83🤯23👍14❤6🤔1
Мама, я влюбился... в аналитику ❤️
Всем привет! На связи Дима Кротов. Сегодня День святого Валентина, и люди признаются в любви вторым половинкам.
Но раз уж сегодня в нашей уютной коммуналке стало уже больше 1 000 (!) человек, это отличный повод признаться в любви к тому, с чем мы с вами проводим как минимум по 40 часов в неделю. Так почему же я люблю свою работу?
❤️ Влияние. Аналитика даёт мне возможность вместе с командой создавать классные продукты и сервисы, которыми пользуются миллионы людей. Я вижу, как мои инсайты напрямую влияют на решения: новые фичи, изменение интерфейса. Классно осознавать, что ты можешь улучшить жизнь большого количества пользователей.
💚 Головоломки. Аналитика постоянно подкидывает открытые и нестандартные вопросы, и меня это очень драйвит. Как вырастить конверсию? Как снизить отток пользователей? А задачки по расследованию аномалий в метриках — так это вообще почти детектив, их я обожаю особенно! Это не рутина, а постоянное исследование, открытие нового.
💜 Общение с профессионалами из разных сфер. Аналитика — это не только про цифры, но и про защиту идей, презентацию решений, сбор проблем и болей. Например, я постоянно общаюсь с разработчиками, дизайнерами, маркетологами, менеджерами из бизнеса и продукта. Это помогает развивать навыки коммуникации, аргументации и просто дарит классные новые знакомства.
💙 Погружение в бизнес-контекст. Мне важно видеть связь цифр с реальными процессами. Аналитика не только предоставляет возможность, но и обязывает детально разбираться в бизнесе, с которым работаешь. А это знание превращает тебя из человека-калькулятора в эксперта.
❓ А за что вы любите аналитику? Что вас мотивирует и вдохновляет оставаться и развиваться в этой сфере? Ждём ваши мысли в комментариях — думаю, мои коллеги тоже присоединятся ↓
#ДимаКр
Всем привет! На связи Дима Кротов. Сегодня День святого Валентина, и люди признаются в любви вторым половинкам.
Но раз уж сегодня в нашей уютной коммуналке стало уже больше 1 000 (!) человек, это отличный повод признаться в любви к тому, с чем мы с вами проводим как минимум по 40 часов в неделю. Так почему же я люблю свою работу?
❤️ Влияние. Аналитика даёт мне возможность вместе с командой создавать классные продукты и сервисы, которыми пользуются миллионы людей. Я вижу, как мои инсайты напрямую влияют на решения: новые фичи, изменение интерфейса. Классно осознавать, что ты можешь улучшить жизнь большого количества пользователей.
💚 Головоломки. Аналитика постоянно подкидывает открытые и нестандартные вопросы, и меня это очень драйвит. Как вырастить конверсию? Как снизить отток пользователей? А задачки по расследованию аномалий в метриках — так это вообще почти детектив, их я обожаю особенно! Это не рутина, а постоянное исследование, открытие нового.
💜 Общение с профессионалами из разных сфер. Аналитика — это не только про цифры, но и про защиту идей, презентацию решений, сбор проблем и болей. Например, я постоянно общаюсь с разработчиками, дизайнерами, маркетологами, менеджерами из бизнеса и продукта. Это помогает развивать навыки коммуникации, аргументации и просто дарит классные новые знакомства.
💙 Погружение в бизнес-контекст. Мне важно видеть связь цифр с реальными процессами. Аналитика не только предоставляет возможность, но и обязывает детально разбираться в бизнесе, с которым работаешь. А это знание превращает тебя из человека-калькулятора в эксперта.
❓ А за что вы любите аналитику? Что вас мотивирует и вдохновляет оставаться и развиваться в этой сфере? Ждём ваши мысли в комментариях — думаю, мои коллеги тоже присоединятся ↓
#ДимаКр
💘45❤26❤🔥10👍2
Мои ошибки
Всем привет! Я Женя Мурзаева, и в одном моём посте мы уже обсуждали ошибки хороших аналитиков. В этот раз расскажу про два важных для меня кейса на разных уровнях ответственности.
Кейс 1 — джун. 2020 год, я уже 3 месяца работаю аналитиком в банке. Моя задача — запустить A/B-тест, используя внутренний конструктор сайтов.
Перед запуском оказывается, что мы не учли одну техническую деталь. Я не сдаюсь и презентую продакту костыль, который поможет не откладывать запуск. Костыль одобрен, в 18:57 я включаю тест и радостно ухожу в вечер
В 20:47 мне звонит продакт и говорит, что половина топов нашего продукта пытаются понять, что с сайтом, и не мы ли виноваты. Спойлер: мы.
💡 Несколько выводов:
1. Запуски за 3 минуты до конца рабочего дня — не лучшая идея.
2. Если делаете что-то рисковое, нужно предупредить всех заинтересованных. Они могут отговорить или подсказать решение, а если выстрелит проблема, не будут тратить время на поиски причины.
3. Ошибаться нормально. Главное — брать ответственность и принимать меры, чтобы проблемы больше не повторялись. Так, у нас появился канал с анонсами, а идеи костылей я аппрувлю со всеми владельцами знаний по ним.
Кейс 2 — миддл. 2022 год, я уже отвечаю за два продукта. С первым я работала всё время, полностью выстроила процессы и аналитику. На втором пока нет ничего, и моя задача — наладить всё так же, как и на первом.
Тут я попала в ловушку. На втором продукте меня ждали десятки «важных и срочных» адхок-задач по запросу продакта. Пока мы делали одну, прилетало ещё три. Как результат — два месяца попыток переделать все адхоки и принятый оффер в Авито.
💡 Важный урок: если попали в хаос, важно сначала построить систему, в которой адхоки будут решаться автоматически, например, дашбордами, авторассылками и доками.
В той ситуации мне был бы очень полезен пост Юли о том, как менеджерить адхоки!
✨А чему вас научили ваши ошибки?
#ЖеняМур
Всем привет! Я Женя Мурзаева, и в одном моём посте мы уже обсуждали ошибки хороших аналитиков. В этот раз расскажу про два важных для меня кейса на разных уровнях ответственности.
Кейс 1 — джун. 2020 год, я уже 3 месяца работаю аналитиком в банке. Моя задача — запустить A/B-тест, используя внутренний конструктор сайтов.
Перед запуском оказывается, что мы не учли одну техническую деталь. Я не сдаюсь и презентую продакту костыль, который поможет не откладывать запуск. Костыль одобрен, в 18:57 я включаю тест и радостно ухожу в вечер
В 20:47 мне звонит продакт и говорит, что половина топов нашего продукта пытаются понять, что с сайтом, и не мы ли виноваты. Спойлер: мы.
💡 Несколько выводов:
1. Запуски за 3 минуты до конца рабочего дня — не лучшая идея.
2. Если делаете что-то рисковое, нужно предупредить всех заинтересованных. Они могут отговорить или подсказать решение, а если выстрелит проблема, не будут тратить время на поиски причины.
3. Ошибаться нормально. Главное — брать ответственность и принимать меры, чтобы проблемы больше не повторялись. Так, у нас появился канал с анонсами, а идеи костылей я аппрувлю со всеми владельцами знаний по ним.
Кейс 2 — миддл. 2022 год, я уже отвечаю за два продукта. С первым я работала всё время, полностью выстроила процессы и аналитику. На втором пока нет ничего, и моя задача — наладить всё так же, как и на первом.
Тут я попала в ловушку. На втором продукте меня ждали десятки «важных и срочных» адхок-задач по запросу продакта. Пока мы делали одну, прилетало ещё три. Как результат — два месяца попыток переделать все адхоки и принятый оффер в Авито.
💡 Важный урок: если попали в хаос, важно сначала построить систему, в которой адхоки будут решаться автоматически, например, дашбордами, авторассылками и доками.
В той ситуации мне был бы очень полезен пост Юли о том, как менеджерить адхоки!
✨А чему вас научили ваши ошибки?
#ЖеняМур
👍39❤29🔥13👌1
Привет! Я Рома Клочко, аналитик в Авито Доставке. Сегодня хочу рассказать, какая задача стала для меня настоящим вызовом.
👀 За 4 года работы аналитиком я успел немало повидать:
— разрабатывал торговые стратегии в хедж фонде,
— был единственным аналитиком развивающегося B2B-продукта,
— разрабатывал механики для развития селлеров в одном маркетплейсе и впервые познакомился там с продуктовой аналитикой…
— …чтобы сейчас развивать опыт пользователей в Авито Доставке после сделки: когда покупатель ждёт товар, а продавец — деньги.
⚙️ В большинстве задач аналитиков есть техническая сложность. Как-никак, мы работаем с данными, проводим эксперименты, внедряем модели и принимаем решения на основе глубоких расчётов.
🤔 Но есть и другой тип сложности — открытость. Большинство исследований, над которыми аналитики могут работать кварталами, начинаются с размытых формулировок, где и на входе, и на выходе нет готовых метрик.
Иногда задача буквально напоминает известную формулировку из сказок: «поди туда, не знаю куда, принеси то, не знаю что…». Но именно в таких задачах аналитик развивает масштабность мышления — навык абстрагироваться от привычной точки зрения и декомпозировать абстрактные формулировки.
🧠 В конце прошлого года я как раз разбирался с открытой задачей — считаю её самой сложной и наиболее повлиявшей на мой рост как аналитика.
Получил на входе формулировку «а давайте как-нибудь стимулировать логистических партнёров качественнее работать», декомпозировал открытость и проявил технику, а ещё и развил свои навыки коммуникаций:
— чтобы провести A/B-тест,
— чтобы его результаты были презентованы, как выгодные для компании,
— чтобы операционные менеджеры провели встречи с логистическими партнёрами и транслировали наши пожелания о сотрудничестве с ними.
Желаю каждому аналитику чаще задаваться открытыми вопросами, ставить под сомнение привычный подход к решению задач и быть открытым к вызовам!
#РомаК
👀 За 4 года работы аналитиком я успел немало повидать:
— разрабатывал торговые стратегии в хедж фонде,
— был единственным аналитиком развивающегося B2B-продукта,
— разрабатывал механики для развития селлеров в одном маркетплейсе и впервые познакомился там с продуктовой аналитикой…
— …чтобы сейчас развивать опыт пользователей в Авито Доставке после сделки: когда покупатель ждёт товар, а продавец — деньги.
⚙️ В большинстве задач аналитиков есть техническая сложность. Как-никак, мы работаем с данными, проводим эксперименты, внедряем модели и принимаем решения на основе глубоких расчётов.
🤔 Но есть и другой тип сложности — открытость. Большинство исследований, над которыми аналитики могут работать кварталами, начинаются с размытых формулировок, где и на входе, и на выходе нет готовых метрик.
Иногда задача буквально напоминает известную формулировку из сказок: «поди туда, не знаю куда, принеси то, не знаю что…». Но именно в таких задачах аналитик развивает масштабность мышления — навык абстрагироваться от привычной точки зрения и декомпозировать абстрактные формулировки.
🧠 В конце прошлого года я как раз разбирался с открытой задачей — считаю её самой сложной и наиболее повлиявшей на мой рост как аналитика.
Получил на входе формулировку «а давайте как-нибудь стимулировать логистических партнёров качественнее работать», декомпозировал открытость и проявил технику, а ещё и развил свои навыки коммуникаций:
— чтобы провести A/B-тест,
— чтобы его результаты были презентованы, как выгодные для компании,
— чтобы операционные менеджеры провели встречи с логистическими партнёрами и транслировали наши пожелания о сотрудничестве с ними.
Желаю каждому аналитику чаще задаваться открытыми вопросами, ставить под сомнение привычный подход к решению задач и быть открытым к вызовам!
#РомаК
🔥47👍19❤15⚡3🤩1😍1
Привет! Меня зовут Дима Кротов. В Академии Аналитиков Авито я почти полтора года. За это время попробовал себя в разных ролях: от ассистента до руководителя курса, и сегодня поделюсь инсайтами о преподавании.
Учить — значит учиться самому. Эта мысль принадлежит не мне, а мудрым китайцам, но в Академии я осознал её справедливость. Думал, что за годы работы в аналитике я изучил свою область вдоль и поперёк, но когда начал преподавать, студенты стали задавать вопросы, которые ставили меня в тупик. Тогда я понял, что не задумывался о некоторых аспектах и не смотрел на привычные вещи под другим углом.
Важно быть гибким и эмпатичным. Универсального подхода нет, и то, что работает для одной группы, может совершенно не подходить другой. Поэтому нужно учитывать индивидуальные особенности, адаптировать примеры и способы объяснения.
Преподавание — это создание маленького продукта. Работая над курсом или одним занятием, я стал лучше понимать роль продакт-менеджера. В процессе подготовки нужно провести исследование: глубоко изучить боли и задачи будущих студентов, а если над курсом работает команда — построить роадмап, который будет определять стратегию развития, и собрать бэклог с задачами.
Любая обратная связь ценна. Я убедился, что фидбэк — мощнейший инструмент, позволяющий выявить проблемные зоны и наметить пути дальнейшего развития. Я стал принимать любые отзывы с благодарностью, понимая, что даже самая резкая критика способствует росту. Теперь худший исход после завершения курса — отсутствие ответов в форме обратной связи.
Хороший препод = шоумен, а вдохновение заразно. Важно подавать материал ярко и бодро, рассказывать цепляющие истории из практики, чувствовать внимание аудитории, уметь переключать его и разряжать обстановку. Главное — гореть предметом и заражать студентов своим энтузиазмом.
Преподавание — мощный стимул для развития, но решение стать преподавателем должно быть осознанным, иначе есть риск стать тем самым вредным дедом из универа.
Есть ли у вас опыт преподавания? Делитесь историями в комментариях!
#ДимаКр
Учить — значит учиться самому. Эта мысль принадлежит не мне, а мудрым китайцам, но в Академии я осознал её справедливость. Думал, что за годы работы в аналитике я изучил свою область вдоль и поперёк, но когда начал преподавать, студенты стали задавать вопросы, которые ставили меня в тупик. Тогда я понял, что не задумывался о некоторых аспектах и не смотрел на привычные вещи под другим углом.
Важно быть гибким и эмпатичным. Универсального подхода нет, и то, что работает для одной группы, может совершенно не подходить другой. Поэтому нужно учитывать индивидуальные особенности, адаптировать примеры и способы объяснения.
Преподавание — это создание маленького продукта. Работая над курсом или одним занятием, я стал лучше понимать роль продакт-менеджера. В процессе подготовки нужно провести исследование: глубоко изучить боли и задачи будущих студентов, а если над курсом работает команда — построить роадмап, который будет определять стратегию развития, и собрать бэклог с задачами.
Любая обратная связь ценна. Я убедился, что фидбэк — мощнейший инструмент, позволяющий выявить проблемные зоны и наметить пути дальнейшего развития. Я стал принимать любые отзывы с благодарностью, понимая, что даже самая резкая критика способствует росту. Теперь худший исход после завершения курса — отсутствие ответов в форме обратной связи.
Хороший препод = шоумен, а вдохновение заразно. Важно подавать материал ярко и бодро, рассказывать цепляющие истории из практики, чувствовать внимание аудитории, уметь переключать его и разряжать обстановку. Главное — гореть предметом и заражать студентов своим энтузиазмом.
Преподавание — мощный стимул для развития, но решение стать преподавателем должно быть осознанным, иначе есть риск стать тем самым вредным дедом из универа.
Есть ли у вас опыт преподавания? Делитесь историями в комментариях!
#ДимаКр
👍41❤30💯11
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤24🔥10
Как мы учим аналитиков ML
На связи Маша Новикова, старший продуктовый аналитик. На видео выше ↑ я ввожу вас в курс дела, а пока передаю микрофон коллеге: сегодня в коммуналке гостит проджект ↓
«Всем привет! Я Аня Иванова, проджект-менеджер. И да, я понимаю, что это канал про аналитику, но сегодня хочу рассказать, как мы учим аналитиков Авито машинному обучению.
История начинается в 2019 году с создания Академии Аналитиков Авито, о ней рассказали в этом посте. Именно там появился курс по ML.
Перед тем как запускать курс на студентов, мы обкатали программу на наших аналитиках. Получилось так хорошо, что некоторые из них даже перешли в DS-команду 🤭
Дальше всплыла проблема: до конца курса доходили единицы. У студентов проходимость была выше, а вот из наших 50 аналитиков, записавшихся на поток, финальный экзамен сдавали не больше 5.
Как мы улучшали курс. В 2022 году мы решили адаптировать студенческий курс под задачи аналитиков.
Для этого:
👉 Собрали список кейсов, где аналитики реально применяют ML
👉 Сопоставили их с программой курса
👉 Выкинули избыточный блок про нейросети
👉 Добавили модули про метрики качества моделей и прогнозирование (временные ряды)
💡 Результаты сразу улучшились:
— В 2023 году курс до конца прошли 9 аналитиков
— В 2024 году уже 12
Как зародился курс «Прикладной ML». В конце 2023 года инициативная группа аналитиков решила пойти дальше и создать курс «Прикладной ML».
Его цели:
👉 Расширить кругозор аналитиков в применении ML.
👉 Дать прикладные навыки и фреймворки для анализа данных, поиска паттернов, инсайтов и построения аналитических продуктов.
Но это уже совсем другая история 😄 В следующей серии расскажем, как составить программу нового образовательного курса, stay tuned…»
А вы в тренде и применяете хайповый ML в работе? Делитесь своим опытом в комментариях!
#Новик
На связи Маша Новикова, старший продуктовый аналитик. На видео выше ↑ я ввожу вас в курс дела, а пока передаю микрофон коллеге: сегодня в коммуналке гостит проджект ↓
«Всем привет! Я Аня Иванова, проджект-менеджер. И да, я понимаю, что это канал про аналитику, но сегодня хочу рассказать, как мы учим аналитиков Авито машинному обучению.
История начинается в 2019 году с создания Академии Аналитиков Авито, о ней рассказали в этом посте. Именно там появился курс по ML.
Перед тем как запускать курс на студентов, мы обкатали программу на наших аналитиках. Получилось так хорошо, что некоторые из них даже перешли в DS-команду 🤭
Дальше всплыла проблема: до конца курса доходили единицы. У студентов проходимость была выше, а вот из наших 50 аналитиков, записавшихся на поток, финальный экзамен сдавали не больше 5.
Как мы улучшали курс. В 2022 году мы решили адаптировать студенческий курс под задачи аналитиков.
Для этого:
👉 Собрали список кейсов, где аналитики реально применяют ML
👉 Сопоставили их с программой курса
👉 Выкинули избыточный блок про нейросети
👉 Добавили модули про метрики качества моделей и прогнозирование (временные ряды)
💡 Результаты сразу улучшились:
— В 2023 году курс до конца прошли 9 аналитиков
— В 2024 году уже 12
Как зародился курс «Прикладной ML». В конце 2023 года инициативная группа аналитиков решила пойти дальше и создать курс «Прикладной ML».
Его цели:
👉 Расширить кругозор аналитиков в применении ML.
👉 Дать прикладные навыки и фреймворки для анализа данных, поиска паттернов, инсайтов и построения аналитических продуктов.
Но это уже совсем другая история 😄 В следующей серии расскажем, как составить программу нового образовательного курса, stay tuned…»
А вы в тренде и применяете хайповый ML в работе? Делитесь своим опытом в комментариях!
#Новик
❤43🔥26🤓7👍1
Привет! Меня зовут Никита Тугушев, я аналитик в Товарах. Как и многие, я прокачивал навыки интуиции во время шоу «Интуиция», но сегодня хочу показать пример, почему так делать не надо и ещё раз доказать полезность аналитики в бизнесе.
У нас в компании есть продукт — Авито Выкуп. Работает он так: вы выкладываете объявление о продаже, например, телефона на Авито, а наши партнёры отправляют приглашения на выкуп с суммой, которую готовы предложить. Само предложение пользователь видит при подаче объявления или на его карточке.
Казалось бы, отличный продукт — деньги за товар можно получить сразу и без всяких утомительных вопросов. Но мы хотели улучшить процессы и сформулировали «гениальную» гипотезу:
🧠 «А что, если спрятать цену и тем самым не отпугивать людей конкретной цифрой?». На первый взгляд всё выглядит логично: пользователи не видят «слишком низкую» стоимость, не разочаровываются заранее и, казалось бы, охотнее соглашаются на выкуп.
☹️ Но после A/Б-теста, мы увидели противоположный результат: в группе пользователей, где мы убрали цену, метрики пошли вниз. Отсюда сформулировали вывод: даже самая убедительная «интуитивная» гипотеза может разбиться о реальное поведение аудитории.
Напутственные слова:
📌 Не недооценивайте тесты. Ничто не заменит проверку гипотезы на реальных данных. Чем надёжнее эксперименты, тем меньше шансов, что вы примете неверное решение.
📌 Сосредотачивайтесь на бизнес-ценности. Какой смысл в «красивой» идее, если она не приносит пользы продукту и пользователям? Оценивайте гипотезы через призму потенциальной выгоды.
📌 Берите ответственность за рост метрик. Именно аналитик ищет и формирует гипотезы, корректно ставит эксперименты, а потом чётко доносит результаты до команды. Без этого качественный рост продукта невозможен.
Пусть интуиция служит лишь стартовым импульсом, а финальное решение останется за тестами и фактами. В конце концов, цель не в том, чтобы «казалось правильным», а в том, чтобы делать продукт лучше.
🐳 — Катим с А/Б
🌝 — Я так чувствую
#НикиТушев
У нас в компании есть продукт — Авито Выкуп. Работает он так: вы выкладываете объявление о продаже, например, телефона на Авито, а наши партнёры отправляют приглашения на выкуп с суммой, которую готовы предложить. Само предложение пользователь видит при подаче объявления или на его карточке.
Казалось бы, отличный продукт — деньги за товар можно получить сразу и без всяких утомительных вопросов. Но мы хотели улучшить процессы и сформулировали «гениальную» гипотезу:
🧠 «А что, если спрятать цену и тем самым не отпугивать людей конкретной цифрой?». На первый взгляд всё выглядит логично: пользователи не видят «слишком низкую» стоимость, не разочаровываются заранее и, казалось бы, охотнее соглашаются на выкуп.
☹️ Но после A/Б-теста, мы увидели противоположный результат: в группе пользователей, где мы убрали цену, метрики пошли вниз. Отсюда сформулировали вывод: даже самая убедительная «интуитивная» гипотеза может разбиться о реальное поведение аудитории.
Напутственные слова:
📌 Не недооценивайте тесты. Ничто не заменит проверку гипотезы на реальных данных. Чем надёжнее эксперименты, тем меньше шансов, что вы примете неверное решение.
📌 Сосредотачивайтесь на бизнес-ценности. Какой смысл в «красивой» идее, если она не приносит пользы продукту и пользователям? Оценивайте гипотезы через призму потенциальной выгоды.
📌 Берите ответственность за рост метрик. Именно аналитик ищет и формирует гипотезы, корректно ставит эксперименты, а потом чётко доносит результаты до команды. Без этого качественный рост продукта невозможен.
Пусть интуиция служит лишь стартовым импульсом, а финальное решение останется за тестами и фактами. В конце концов, цель не в том, чтобы «казалось правильным», а в том, чтобы делать продукт лучше.
🐳 — Катим с А/Б
🌝 — Я так чувствую
#НикиТушев
🐳65👍11🌚11🔥6❤🔥1❤1👎1🍓1💋1
Привет! Я Лада, аналитик в Рейтингах и Отзывах. Продолжу рассказ Юли Голубевой о том, как избавиться от клопов эдхоков.
В своем посте Юля сказала, что полностью избавиться от эдхоков невозможно, и она права! Но хорошая новость в том, что ими можно управлять.
💡 Кстати, если эдхоки возникают редко, они даже полезны! Это способ переключиться с больших ресёрчей на что-то более понятное и простое, и добавить разнообразия в рабочий процесс.
Но когда их становится слишком много и на другие задачи не остаётся времени, милые задачки превращаются во вредителей. Тогда их уже нужно выводить…
Три простых совета:
1. Купите дихлофос.
2. Выбросьте диван.
…
0️⃣ Ладно, если серьёзно - начать, конечно, нужно с анализа задач и их автоматизации.
🤔 Но что делать, если дашборды есть, алерты работают, а вопросы никак не уменьшаются?
1️⃣ Социализируйте свои наработки. Готовые инструменты не спасут вас от бесконечных вопросов, если никто о них не знает, поэтому:
✔️ Рассказывайте о новых метриках и отчётах на командных встречах
✔️ Кидайте ссылки в общие каналы
✔️ Сделайте и закрепите гайд «куда смотреть»
💅 А ещё дашборд должен быть понятным и красивым. Как сделать его таким, чтобы не возникло 100500 новых вопросов, читайте в посте Маши Аничковой.
2️⃣ Разберитесь, а точно ли это ad-hoc? Иногда кажется, что выполняешь набор разрозненных задач, но потом оказывается, что это части одного большого проекта. В такие моменты полезно задать себе вопрос: «А зачем я вообще это делаю?».
Физически эдхоки останутся, но морально будет легче, потому что появится цельное понимание.
3️⃣ Ну и главное: научитесь говорить «нет» бессмысленным задачам. Если кто-то просит «сделать аналитику на всякий случай» — подышите и отвечайте: «а если найду?».
А какие дихлофосы используете вы, чтобы вывести эдхоки?
#Лада
В своем посте Юля сказала, что полностью избавиться от эдхоков невозможно, и она права! Но хорошая новость в том, что ими можно управлять.
💡 Кстати, если эдхоки возникают редко, они даже полезны! Это способ переключиться с больших ресёрчей на что-то более понятное и простое, и добавить разнообразия в рабочий процесс.
Но когда их становится слишком много и на другие задачи не остаётся времени, милые задачки превращаются во вредителей. Тогда их уже нужно выводить…
Три простых совета:
1. Купите дихлофос.
2. Выбросьте диван.
…
🤔 Но что делать, если дашборды есть, алерты работают, а вопросы никак не уменьшаются?
✔️ Рассказывайте о новых метриках и отчётах на командных встречах
✔️ Кидайте ссылки в общие каналы
✔️ Сделайте и закрепите гайд «куда смотреть»
💅 А ещё дашборд должен быть понятным и красивым. Как сделать его таким, чтобы не возникло 100500 новых вопросов, читайте в посте Маши Аничковой.
Физически эдхоки останутся, но морально будет легче, потому что появится цельное понимание.
А какие дихлофосы используете вы, чтобы вывести эдхоки?
#Лада
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥34❤10👍4✍3
Скучно, но важно. Почему рутина — неизбежная часть работы
Привет, я Настя, старший аналитик в Авито Недвижимости.
В посте расскажу, как прошла все этапы принятия того, что иногда всё идёт не по плану и вместо интересного исследования приходится заниматься монотонными задачами.
😀 Как-то раз нашей продуктовой команде «в наследство» достался проект брендспейсов для крупных застройщиков, который в том числе предполагает отдельный лендинг внутри Авито.
У проекта был огромный денежный потенциал, хотя он уже приносил немалую долю выручки. У меня, как у аналитика, сразу зачесались руки и появилось множество идей для исследований.
🙂 Я расписала план, построила роадмап, выписала методы и технологии, которые буду использовать для реализации. В общем, была очень воодушевлена.
🥲 Но, как вы понимаете, всё пошло не по плану. Про мои этапы принятия неизбежного читайте в карточках и делитесь своими историями подобных ситуаций в комментариях!
#НастяЗв
Привет, я Настя, старший аналитик в Авито Недвижимости.
В посте расскажу, как прошла все этапы принятия того, что иногда всё идёт не по плану и вместо интересного исследования приходится заниматься монотонными задачами.
😀 Как-то раз нашей продуктовой команде «в наследство» достался проект брендспейсов для крупных застройщиков, который в том числе предполагает отдельный лендинг внутри Авито.
У проекта был огромный денежный потенциал, хотя он уже приносил немалую долю выручки. У меня, как у аналитика, сразу зачесались руки и появилось множество идей для исследований.
🙂 Я расписала план, построила роадмап, выписала методы и технологии, которые буду использовать для реализации. В общем, была очень воодушевлена.
🥲 Но, как вы понимаете, всё пошло не по плану. Про мои этапы принятия неизбежного читайте в карточках и делитесь своими историями подобных ситуаций в комментариях!
#НастяЗв
🔥48❤15🥰7👍2🤩2😴1
Матрица компетенций: плюсы, минусы, подводные камни
Привет, на связи Артём Минаков!🫰
Недавно в Авито прошёл процесс Performance Review. В рамках него мы описываем результаты работы и собираем обратную связь, а потом, по результатам ревью и калибровок, руководители принимают решение о карьерном росте специалистов.
Каждый сотрудник получает развёрнутый фидбэк от руководителя и смежных функций.
При написании self-review все аналитики используют матрицу компетенций, о которой я сегодня и предлагаю поговорить.
Что это за матрица и с чем её едят?😋
Определитель матрицы равен… Матрица компетенций — это документ с описанием ожиданий от сотрудников на определённом грейде внутри функции.
Компании вводят матрицы компетенций, чтобы уйти от системы, где решение о росте сотрудников принимается руководителем на основании своих представлений.
→ Матрица Авито на GitHub
Я работал в системах с матрицей и без неё, и вот какие плюсы и минусы такого подхода заметил:
Преимущества🙂
1. Прозрачность требований. Все аналитики знают ожидания от них на текущем уровне и понимают требования для роста на следующий. За это однозначный лайк.
2. Стремление к справедливости. С едиными критериями уменьшается вероятность случая, когда Senior в команде А == Middle в команде Б.
3. Эффективный инструмент мотивации. Допустим, ваши разработчики хотят писать код, но не хотят делиться результатами своей работы и развивать PR-направление. Добавление пункта про необходимость обмена знаниями быстро решит эту проблему.
Недостатки👎
1. Переобучение под критерии. Наличие формальных критериев повышения приводит к ситуациям, когда закрытие компетенций может быть важнее бизнес-результата.
Считаю, что это отчасти способствует появлению сложных и долгих решений там, где в них на самом деле нет необходимости.
2. Края распределения. Уверен, что ожидания в матрице должны быть конкретными, иначе она будет бесполезной. Конкретизируя ожидания, мы рискуем не учесть что-то значимое и помешать развитию нового бизнес-юнита.
Нетривиальная задача — построить систему, которая бы учитывала и калибровала аналитиков, работающих на разных стадиях развития продукта. Кто-то подключается к новому проекту на этапе идеи и расчёта потенциала, а кто-то ищет в зрелом продукте аплифты в доли процентов
3. Влияние внешних факторов. Замечал, что внешние факторы по-прежнему влияют на оценку сотрудника. Например: визабилити команды, идеи продакта или ораторское искусство руководителя.
Резюмируя — даже у матрицы компетенций есть недостатки, но это лучшая система из существующих. На мой взгляд, главный секрет хорошей матрицы — понимание, что система должна быть динамичной, поэтому наша матрица обновляется несколько раз в год.
А что думаете вы?
🐳 — матрица компетенций топ
🌚 — от матрицы больше проблем, чем пользы
✍️ — пишу своё мнение в комментариях
#ТёмаМинаков
Привет, на связи Артём Минаков!
Недавно в Авито прошёл процесс Performance Review. В рамках него мы описываем результаты работы и собираем обратную связь, а потом, по результатам ревью и калибровок, руководители принимают решение о карьерном росте специалистов.
Каждый сотрудник получает развёрнутый фидбэк от руководителя и смежных функций.
При написании self-review все аналитики используют матрицу компетенций, о которой я сегодня и предлагаю поговорить.
Что это за матрица и с чем её едят?
Компании вводят матрицы компетенций, чтобы уйти от системы, где решение о росте сотрудников принимается руководителем на основании своих представлений.
→ Матрица Авито на GitHub
Я работал в системах с матрицей и без неё, и вот какие плюсы и минусы такого подхода заметил:
Преимущества
1. Прозрачность требований. Все аналитики знают ожидания от них на текущем уровне и понимают требования для роста на следующий. За это однозначный лайк.
2. Стремление к справедливости. С едиными критериями уменьшается вероятность случая, когда Senior в команде А == Middle в команде Б.
3. Эффективный инструмент мотивации. Допустим, ваши разработчики хотят писать код, но не хотят делиться результатами своей работы и развивать PR-направление. Добавление пункта про необходимость обмена знаниями быстро решит эту проблему.
Недостатки
1. Переобучение под критерии. Наличие формальных критериев повышения приводит к ситуациям, когда закрытие компетенций может быть важнее бизнес-результата.
Считаю, что это отчасти способствует появлению сложных и долгих решений там, где в них на самом деле нет необходимости.
2. Края распределения. Уверен, что ожидания в матрице должны быть конкретными, иначе она будет бесполезной. Конкретизируя ожидания, мы рискуем не учесть что-то значимое и помешать развитию нового бизнес-юнита.
Нетривиальная задача — построить систему, которая бы учитывала и калибровала аналитиков, работающих на разных стадиях развития продукта. Кто-то подключается к новому проекту на этапе идеи и расчёта потенциала, а кто-то ищет в зрелом продукте аплифты в доли процентов
3. Влияние внешних факторов. Замечал, что внешние факторы по-прежнему влияют на оценку сотрудника. Например: визабилити команды, идеи продакта или ораторское искусство руководителя.
Резюмируя — даже у матрицы компетенций есть недостатки, но это лучшая система из существующих. На мой взгляд, главный секрет хорошей матрицы — понимание, что система должна быть динамичной, поэтому наша матрица обновляется несколько раз в год.
А что думаете вы?
🐳 — матрица компетенций топ
🌚 — от матрицы больше проблем, чем пользы
✍️ — пишу своё мнение в комментариях
#ТёмаМинаков
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐳54👍10❤7🌚4