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
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
База знаний Яндекс Директа
Что такое воронка продаж и как её создать
Воронка продаж — это последовательность действий клиента на пути от знакомства с товаром до его приобретения. Рассказываем, из каких этапов состоит воронка, в какой последовательности они идут, а также на примере разбираем, как построить воронку для вашего…
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
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
Блог Kaiten
Когортный анализ (исследования): что это в маркетинге, как провести, примеры
Разбираемся в когортах, изучаем и прогнозируем поведение клиентов, создаем и тестируем идеальную кампанию
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.
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
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
YouTube
Павел Левчук. Теория и практика прогнозирования LTV клиента
— почему не существует сильной LTV модели на уровне клиента;
— почему часто достаточно сильной модели на уровне когорты;
— как изменяется вероятность оттока при увеличении количества покупок на клиента;
— почему классификация высокодоходных клиентов может…
— почему часто достаточно сильной модели на уровне когорты;
— как изменяется вероятность оттока при увеличении количества покупок на клиента;
— почему классификация высокодоходных клиентов может…
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.
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
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
YouTube
11-08 Метрики для АБ тестирования
71 likes. "11-08 Метрики для АБ тестирования"
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
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.
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/
https://towardsdatascience.com/14-ways-to-optimize-bigquery-sql-for-ferrari-speed-at-honda-cost-632ec705979/
Medium
14 Best Practices to Tune BigQuery SQL Performance
With big data, querying is no longer just about writing the “correct” syntax, it needs to be cost-effective and fast, too. Here is how…
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
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
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
🔥2
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
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
❤2
Совместное прохождение SQL
Я виже, что немало людей начали проходить 1 главу. В общем, давайте попробуем пройти за эту неделю первую главу, включая тренировочные задания 1.6-1.7 — там самое веселье.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2
Я виже, что немало людей начали проходить 1 главу. В общем, давайте попробуем пройти за эту неделю первую главу, включая тренировочные задания 1.6-1.7 — там самое веселье.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2
❤1
Совместное прохождение SQL
Продолжаем проходить курс-тренажер по SQL. Давайте начнем проходить вторую главу, задания 2.1-2.2. Не страшно, естли вы не прошли 1.6-1.7 — это были задания для закрепления. Нам же пора двигаться дальше.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2
Продолжаем проходить курс-тренажер по SQL. Давайте начнем проходить вторую главу, задания 2.1-2.2. Не страшно, естли вы не прошли 1.6-1.7 — это были задания для закрепления. Нам же пора двигаться дальше.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2
Forwarded from Data&Knowledge
Пять месяцев поиска работы.
Итак, коротко подведу итоги пяти месяцев поиска работы. Все эти пять месяцев я откликался на англоязычные позиции аналитика данных и UX исследователя. Подходящих было совсем мало (22), и по ним я получил ровно ноль приглашений на интервью. На большую часть из них я не получил даже отказов.
Кроме этого, готовы первые результаты эксперимента. Напомню, что я решил проверить, до какого уровня нужно подтянуть язык, чтобы стали чаще приглашать на интервью. Я подготовил резюме для направлений Embedded, Data Analytics и User Research с двумя уровнями языка: B2 и C1. Каждое резюме подогнано под направление. Итоги двух недель эксперимента: 25+ откликов, 6 отказов, 0 (ноль) приглашений на интервью. Особенно я был удивлен отказам в embedded: не помогли ни три года реального опыта, ни две практики в Google Summer of Code, ни диссертация, в которой был разработан модуль ядра Linux.
Что же делать дальше? У меня есть несколько вариантов. Во-первых, я почти закончил писать заявку на грант с одним из профессоров, поэтому есть небольшой шанс на успех через шесть месяцев. Во-вторых, я и дальше буду учить немецкий язык, повторять Python, SQL и embedded-разработку. В-третьих, я начинаю посматривать в сторону стартапов — что интересного я там могу сделать, что могу предложить миру. И есть одна идея.
Идея для стартапа достаточно проста. Есть некоторые отрасли в нашей жизни, в которых доступ в интернет невозможен, равно как и использование мобильного телефона: медицинские ассистенты, девайсы для работы в трудных условиях, устройства для военных. При этом все равно хотелось бы иметь возможность общаться с таким девайсом — давать ему голосовые команды, получать от него простейшие пояснения. Так почему бы не сделать некий прототип, который будет иметь возможность обрабатывать данные с датчиков и иметь встроенную простейшую LLM? И с этим прототипом уже можно будет кататься на всякие хакатоны и искать реальные применения. Заодно и технические скиллы вспомню, и пет-проект появится.
Подведу итог. Вакансий мало. Повышение уровня языка в резюме до свободного пока не дало плодов. Однако у каждой медали есть две стороны. К примеру, отсутствие работы подталкивает делать что-то своё — работы-то по факту почти нет. Поэтому если вы работаете в медтехе или промышленной автоматике — делитесь реальными проблемами, которые я мог бы решить. Если у вас есть идеи, как подойти к поиску работы, тоже делитесь в комментариях :)
Итак, коротко подведу итоги пяти месяцев поиска работы. Все эти пять месяцев я откликался на англоязычные позиции аналитика данных и UX исследователя. Подходящих было совсем мало (22), и по ним я получил ровно ноль приглашений на интервью. На большую часть из них я не получил даже отказов.
Кроме этого, готовы первые результаты эксперимента. Напомню, что я решил проверить, до какого уровня нужно подтянуть язык, чтобы стали чаще приглашать на интервью. Я подготовил резюме для направлений Embedded, Data Analytics и User Research с двумя уровнями языка: B2 и C1. Каждое резюме подогнано под направление. Итоги двух недель эксперимента: 25+ откликов, 6 отказов, 0 (ноль) приглашений на интервью. Особенно я был удивлен отказам в embedded: не помогли ни три года реального опыта, ни две практики в Google Summer of Code, ни диссертация, в которой был разработан модуль ядра Linux.
Что же делать дальше? У меня есть несколько вариантов. Во-первых, я почти закончил писать заявку на грант с одним из профессоров, поэтому есть небольшой шанс на успех через шесть месяцев. Во-вторых, я и дальше буду учить немецкий язык, повторять Python, SQL и embedded-разработку. В-третьих, я начинаю посматривать в сторону стартапов — что интересного я там могу сделать, что могу предложить миру. И есть одна идея.
Идея для стартапа достаточно проста. Есть некоторые отрасли в нашей жизни, в которых доступ в интернет невозможен, равно как и использование мобильного телефона: медицинские ассистенты, девайсы для работы в трудных условиях, устройства для военных. При этом все равно хотелось бы иметь возможность общаться с таким девайсом — давать ему голосовые команды, получать от него простейшие пояснения. Так почему бы не сделать некий прототип, который будет иметь возможность обрабатывать данные с датчиков и иметь встроенную простейшую LLM? И с этим прототипом уже можно будет кататься на всякие хакатоны и искать реальные применения. Заодно и технические скиллы вспомню, и пет-проект появится.
Подведу итог. Вакансий мало. Повышение уровня языка в резюме до свободного пока не дало плодов. Однако у каждой медали есть две стороны. К примеру, отсутствие работы подталкивает делать что-то своё — работы-то по факту почти нет. Поэтому если вы работаете в медтехе или промышленной автоматике — делитесь реальными проблемами, которые я мог бы решить. Если у вас есть идеи, как подойти к поиску работы, тоже делитесь в комментариях :)
❤3
Совместное прохождение SQL
Ставлю цель: нам нужно допройти вместе 2 главу. Поэтому в эту неделю продолжаем проходить курс-тренажер по SQL: задания 2.1-2.3. Это самая база, с ней мы сможем окунуться в то, что сейчас наиболее востребовано.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2
Ставлю цель: нам нужно допройти вместе 2 главу. Поэтому в эту неделю продолжаем проходить курс-тренажер по SQL: задания 2.1-2.3. Это самая база, с ней мы сможем окунуться в то, что сейчас наиболее востребовано.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2
❤3
Совместное прохождение SQL
Чуть не забыл. Проходим задания из 2.4.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2
Чуть не забыл. Проходим задания из 2.4.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2
Как вы пишите SQL запросы? (к примеру, для курса по SQL)
Anonymous Poll
3%
Использую консольные утилиты
7%
Пишу в блокнотике, потом вставляю в форму проверки
50%
Использую IDE
13%
Использую онлайн IDE
30%
Посмотреть ответы
Совместное прохождение SQL
Я вижу, что часть людей активно проходит вторую главу, поэтому в эту неделю проходим задания из 2.4.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2
Я вижу, что часть людей активно проходит вторую главу, поэтому в эту неделю проходим задания из 2.4.
Вступайте в класс, чтобы я мог отслеживать прогресс: https://stepik.org/join-class/ac4adbfbe848a0919b3fa687e1e9ad5be6ff7de2
Совместное прохождение SQL
Пока что приостанавливаем прохождение на пару недель, потому что мне надо подготовиться к интервью. Первому интервью за 6 месяцев рассылок резюме. Интервью на позицию разработчика встраиваемых систем, а я ничего по этой теме не помню. Ну, хотя бы получу практику прохождения интервью🙈
В общем, через две недели вернемся к прохождению курса по sql, чтобы пройти еще два важных раздела.
Пока что приостанавливаем прохождение на пару недель, потому что мне надо подготовиться к интервью. Первому интервью за 6 месяцев рассылок резюме. Интервью на позицию разработчика встраиваемых систем, а я ничего по этой теме не помню. Ну, хотя бы получу практику прохождения интервью🙈
В общем, через две недели вернемся к прохождению курса по sql, чтобы пройти еще два важных раздела.
🙏1
Раз уж меня в чате спросили, по каким направления я подавал резюме, думаю, что и здесь можно поделиться моим экспериментом.