Пробуем Looker Studio

Чтобы попробовать Looker Studio, можно импортировать этот набор данных:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sns7is56QWKMO3XGy40b92xs0I_RY4bC4I6aqeqkCV4/edit?usp=sharing
И поиграть с ним! Обратите внимание, что в этом файле есть несколько рабочих листов - на каждом свой датасет.
Сам я набросал простенький репорт для датасета Top movies 2019:
https://lookerstudio.google.com/reporting/8c93559c-b62c-4f7c-940a-8a8f5d923d8a

Power BI

Еще один популярный инструмент для аналитики данных от Майкрософт. Вот неплохое обучающее видео:
https://www.youtube.com/watch?v=jcBEdmD5MCU

Tableau

Последний инструмент, с которым мы познакомимся для визуальной аналитики данных - это табло. Ничего более свежего на русском языке не нашел, поэтому, если есть хорошие видео по теме, кидайте их в комментарии.
https://www.youtube.com/watch?v=gcRKayBhHAQ

А/Б-тестирование

Один из важных инструментов проверки гипотез для исследователя пользователей - А/Б-тестирование. Этот инструмент позволяет понять, принесет ли изменение, которое мы хотим внедрить, положительный эффект. В ходе такого тестирования мы выделяем две группы пользователей: одной даем старую версию продукта, другой — новую. Для каждой группы вычисляем некоторую метрику (удобство использования, число переходов по ссылке, конверсия в покупку) и статистически проверяем, принесло ли наше изменение положительный эффект. Если эффект положительный, то внедряем эту фичу для всех пользователей.
Однако, у А/Б-тестирования есть несколько тонких моментов. Вот плейлист с неплохим объяснением от ВШЭ:
https://www.youtube.com/watch?v=D81kNptqPiw&list=PLCf-cQCe1FRx6vgs5NHWKzOL5RSyWiiuW

Метрики: CAC (Customer Acquisition Cost)

Это метрика, которая описывает, сколько денег бизнес тратит на маркетинг и продажи, чтобы получить нового покупателя. Переводится с английского как «стоимость привлечения клиента». Очевидно, что нам хотелось бы привлекать клиентов за меньшие деньги, поэтому это одна из начимых метрик.

Ознакомиться с примерами можно по следующим ссылкам:
https://www.bitrix24.ru/journal/cac/
https://www.carrotquest.io/blog/customer-acquisition-cost/

Метрики: ROAS, ROI, ROMI

Для того, чтобы измерить эффективность рекламной кампании или работы отдела маркетинга, можно использовать перечисленные метрики. На картинке — небольшая шпаргалка. А подробнее можно почитать тут:
https://timeweb.com/ru/blog/authors/ajshe/articles/chto-takoe-roas-formula-rascheta-i-primery/
https://www.carrotquest.io/blog/formula-roi/
https://www.carrotquest.io/blog/romi/
https://yandex.ru/adv/edu/materials/romi
Интересно, что разные источники определяют ROMI слегка по-разному. Буду рад, если кто-то с опытом раскажет о ROMI подробнее в комментариях.

Метрики: LTV

LTV (Lifetime Value) — метрика, которая показывает, сколько прибыли приносит компании клиент за определенный промежуток времени. Очевидно, что мы хотим увеличить этот показатель.

В этой статье описывается в общих словах, что же это такое:
https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-ltv-v-marketinge/

А в этой даётся пара дополнительных формул для расчета:
https://romi.center/ru/learning/glossary/ltv/

Совместное прохождение SQL

В общем, через неделю начинаем повторять SQL на прекрасном курсе-тренажере. Одновременно, я буду подкидывать какие-то дополнительные статейки. Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2

Как всё будет проходить
Раз в неделю я буду анонсировать, что мы прошли и что будем проходить. Под постами и в чате в тг можно задавать вопросы по курсу. Официальный старт нашего прохождения — 18 апреля, но желающие могут начать и раньше😏

Customer Journey Map

Customer Journey Map (карта пути клиента) — какой путь проходит пользователь, когда пытается сделать покупку. Мы буквально должны взглянуть глазами пользователя на взаимодействие с компанией, начиная с "точки касания" и заканчивая отзывом о компании.
Хорошее описание можно прочитать здесь:
https://www.bitrix24.ru/journal/customer-journey-map-chto-eto-i-kak-pravilno-sostavit-kartu-puti-klienta/
Больше примеров здесь:
https://blog.eduson.academy/articles/marketing/customer-journey-map/

Воронка продаж (funnel)

Воронка продаж — это маркетинговая модель, которая описывает путь потенциального клиента от первого контакта с вашим продуктом или услугой до момента покупки и далее. Если в карте пути клиент мы смотрели на продукт глазами клиента, то здесь мы анализируем путь клиента глазами компании. Основное, что нужно знать — считается, что клиент проходит 4 этапа (AIDA): Attention, Interest, Desire, Action. И нам нужно уменьшить потерю клиентов между этапами.

Подробнее можно прочитать здесь:
https://direct.yandex.ru/base/articles/chto-takoe-voronka-prodazh-prostym-yazykom

Еще один материал, в котором можно узнать о расширениях AIDA:
https://kontur.ru/articles/5734

Когортный анализ.

Когортный анализ позволяет нам разделить наших клиентов на группы по их поведению или по времени и проанализировать эти группы (почему покупают, почему уходят, сколько тратят и т.д.). Не стоит путать с сегментированием, где мы разделяем на группы по таким произнакам, как пол, возраст, интересы и т.д.
По этим ссылкам можно прочитать подробнее:
https://kaiten.ru/blog/kogortnyj-analiz-i-issledovanie/
https://marketolog.mts.ru/blog/kogortnii-analiz-v-marketinge-chto-eto-i-kak-provesti

Метрики: Retention Rate.

Retention Rate (коэффициент удержания клиентов) — это показатель удержания клиентов, который информирует, какой процент людей от общего числа пользователей возвращается за повторными покупками и/или продолжает пользоваться коммерческими продуктами бренда. Я сделал небольшую картинку с формулой для расчета, в сети же часто можно увидеть слегка измененную формулу.

Метрики: pLTV (Predictive Customer Lifetime Value)

Недавно мы поговорили о метрике Lifetime Value (LTV). Это ретроспективная метрика, которая показывает , сколько прибыли приносит компании клиент за определенный промежуток времени. Но нам ведь интересно узнать, сколько денег еще принесет клиент, сколько продуктов купит и с какой вероятностью он останется с нами (нужно ли тратить на его удержание деньги). Для этого и сущестует pLTV. Чтобы его рассчитать, можно использовать несколько методов и эвристик.
О паре таких методов говорится в этом видео: https://www.youtube.com/watch?v=HgQ1TbgCI3Y

Совместное прохождение SQL

Напоминаю, что сегодня мы начинаем повторять SQL на прекрасном курсе-тренажере. Одновременно, я буду подкидывать какие-то дополнительные статейки. Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2

Как всё будет проходить
Раз в неделю я буду анонсировать, что мы прошли и что будем проходить. Под постами и в чате в тг можно задавать вопросы по курсу.

Свойства метрик.

Прежде я выкладывал ссылку на плэйлист по AB-тестированию и несколько постов про метрики. Первый плейлист я все так же рекомендую. А вот одно видео оттуда по свойствам метрик: https://youtu.be/tLYfYliU6oU?si=I1dgdiUd-xv6mxB3

BigQuery

BigQuery — это облачное хранилище данных (Data Warehouse) от Google, предназначенное для хранения и анализа больших объемов информации (петабайты) с помощью обычного SQL. С помощью BigQuery мы можем делать эффективные запросы выборки данных и строить модели анализа данных.

Вот плейлист с доступным объяснением на английском:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLJnkyVAO-LM7D_9kbeI47P7hJ0SjHj1VQ

Опрос

А каких AI-помощников вы используете для написания кода? Или для аналитики данных? Как вы их используете? Сколько они стоят?

Пишите в комментариях, а я попробую за пару недель протестировать разные решения и написать небольшой пост о своем опыте.

Пост на английском про оптимизацию запросов для больших данных:
https://towardsdatascience.com/14-ways-to-optimize-bigquery-sql-for-ferrari-speed-at-honda-cost-632ec705979/

Совместное прохождение SQL

Последний раз напоминаю, что мы начинаем повторять SQL на курсе-тренажере. Проходим до конца этой недели главы 1.1-1.3, а потом пойдем дальше и добиваем первую главу.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2

Совместное прохождение SQL

Началась новая неделя, а это значит, что мы продолжаем проходить наш SQL тренажере. Проходим до конца этой недели главу 1.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2

Совместное прохождение SQL

К классу присоединились новые люди, поэтому проходим до конца этой недели главу 1. Для тех, кто не начиал — отличная возможность нагнать. SQL требуется практически везде.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2