Data Heroes с Александром Шестопаловым из BBE
В новом выпуске пообщались с коммерческим директором Bang Bang Education — онлайн-школы для дизайнеров, аниматоров, монтажеров и вот с недавних пор аналитиков.

У Саши интересный опыт: он в эдтехе с 2017, работал как в крупных, массовых проектах, так и в нишевом BBE, где с нуля выстроил инхаус-команду аркетинга. Так что он видел сферу со всех сторон, и рассказал, как в ней все устроено.

Много говорили про внутренние процессы в эдетехе: про найм, маркетинг и, конечно, аналитику. Дашборды и графики обсудили особенно подробно, так что если интересна эта тема — слушайте вот здесь: Яндекс Музыка, Apple Podcasts, Spotify. ⚡️

Как мы аналитику Refocus’у строили
У меня новая статья — подробно рассказываю про аналитику, которую мы в Valiotti Analytics сделали для Refocus.

Один материал на эту тему уже есть, но он больше для технарей. Эта статья — для предпринимателей и руководителей. Я в ней рассказываю про проблемы, с которыми сталкивается бизнес, и решения, которые предлагает аналитика.

Технические детали в ней тоже есть, но без духоты.

▶️ Читайте и комментируйте на vc.ru.

Аналитика в телекоме
Продолжаю серию постов про использование аналитики на практике. Первый был про эдтех, а сегодня — про телеком.

Рассказываю во многом из личного опыта работы в Yota, конкретные примеры кейсов.

🔵 Расчет нагрузки на оборудование. Компании собирают данные, сколько у них пользователей живет в определенном районе и сколько трафика они генерят. Потом на картах отмечают, где стоят базовые станции, какая нагрузка на них приходится, есть ли перегруженные/недогруженные трафиком. Если есть — их перемещают так, чтобы они справлялись с нагрузкой и создавали максимально широкое покрытие.
🔵 Прогнозирование оттока клиентов. Компании собирают данные о поведении абонентов, анализируют их и выявляют закономерности. Например: человек за последние 30 дней заходил в интернет 5 раз и скачал меньше 500 МБ — высока вероятность, что он уйдет.

Что это значит? Значит, надо с ним связаться, предложить новый тариф или бонус. Таким образом удается сохранить около 30% клиентов. 📶

🔵 Таким же образом, кстати, можно предсказывать поведение и своих сотрудников — например, на основе активности и вовлеченности рассчитать вероятность увольнения и принять меры (если хочется).

Как всегда — надеюсь, что было интересно и жду ваших вопросов! ❗️

Почему люди выбирают работу у нас в компании?
Недавно мы в Valiotti Analytics провели опрос среди коллег, чтобы узнать, почему им нравится у нас работать.

▶️ Зачем? Интересно стало, да и на hh.ru такой список хорошо смотрится. Спасибо всем, кто откликнулся, набрали аж 20 пунктов. Они все на картинке к посту.

Для меня в нем ничего неожиданного не оказалось — я же знаю свою компанию и наши сильные стороны. Но было важно услышать (или скорее прочитать, потому что опрос был письменный) это именно от команды. Круто, что все усилия не напрасны и оценены.

А что для вас ценно в работе? На какие условия обращаете внимания, а без чего точно работать не будете?

Data Heroes: 4 выпуск 4 сезона — с Марией Бородецкой
Новый эпизод подкаста уже ждет вас на канале!

Поговорили с Машей Бородецкой из «Синхронизации» про любовь к маркетингу, рынок саморазвития, будущее онлайн-образования и сложности выхода на международный рынок. Про аналитику тоже не забыли и очень подробно обсудили, как в «Синхронизации» работают с данными.

▶️ Надеюсь, выпуск вам понравится — жду ваших комментариев здесь и на ютубе!

Как я искал оппонентов по теннису 🎾
Я привез в Чили мою любимую теннисную ракетку — Yonex Ezone 100 (название написал, просто чтобы повыпендриваться). И сразу, как приехал, я начал искать оппонентов и как поиграть с кем-нибудь в теннис. Задача была решена ровно через месяц — оппонента нашел, в теннис сыграл. Фото-пруф прилагается.

Моя последовательность действий:
1️⃣ Нашел русскоязычные чаты в телеге на местности и написал там. Результат: получил приглашение в чат моего района где живу + приглашение в чат игроков по паделю.
2️⃣ В чате по паделю спросил про наличие теннисистов — конечно же, их там не оказалось.
3️⃣ Увидел падел-корт в доме, где я живу, и начал донимать консьержей, где найти хотя бы оппонентов по паделю, ответа не получил.
4️⃣ Пришел на падел-корт, где играют падельщики и спросил, можно ли с ними. Получил контакт тренера по паделю.
5️⃣ Написал тренеру и попал в домовой чат игроков по паделю.
6️⃣ Спросил в чате есть, ли там теннисисты — конечно же, их там не оказалось!
7️⃣ Проехался по теннисным кортам и нашел телефоны тренеров.
8️⃣ Договорился с англоязычным тренером о тренировке.
9️⃣ Попросил у него контакты оппонентов, но получил только одного, который все еще собирается поиграть.
1️⃣0️⃣ С самого начала рисечил способы поиска матчей и оппонентов и нашел сайт с довольно стремным названием — easycancha.com.

И спустя 3 недели на этом сайте случилось чудо — мне ответила девушка-чилийка и мы сыграли с ней матч! ⚡️ Я отправил порядка 20 заявок и не получал ответа, возможно, потому что они не пользуются этим приложением, а возможно, потому что шли дожди.

Как же классно поиграть в теннис с кем-то, кто умеет! 🎾

Что дает аналитика retail и ecommerce
Начну с кейса из своего опыта. Кейсу много лет, но актуальности он не потерял.

Когда я работал в «Ленте», мы на 30% увеличили прибыль благодаря сегментированию клиентов. Как мы это сделали?

Сначала, собственно, сегментировали покупателей по категориям товаров, которые они чаще всего приобретали. Выделили хозяев животных, любителей выпить, ЗОЖников и так далее. Затем сформировали и разослали персонализированные предложения с их любимыми товарами.

📶 Результат я уже проспойлерил — +30% к прибыли. Рассказал очень кратко, если хотите, в следующих постах распишу подробнее. Это все не так просто провернуть, как может показаться из пары предложений, но это того стоит. Как видите, результат, очень даже ощутимый.

▶️ Что еще можно делать с помощью аналитики?
🔵 Управлять запасами, прогнозировать спрос на товары, чтобы усилить работу закупа.
🔵 Оптимизировать цепочки поставок и расположение складов. Кстати, такое мы с командой тоже делали — только не ритейлу, а телекому. Помогли выбрать локации для складов, чтобы ускорить доставку.
🔵 Оперативно корректировать цены на основе спроса, условий на рынке, конкуренции и других данных, которые система аналитики собирает в реальном времени.
🔵 Ну и неспецифичные для сферы, но всем нужные вещи — построить воронку и посмотреть, на каком этапе покупатели отваливаются, оцифровать маркетинг и провести какой-нибудь там A/B-тест.

Хотите про что-нибудь расскажу поподробнее? Пишите в комментах, буду рад ответить.