Пример вдогонку. Представим, что к нам пришёл клиент, у которого есть запрос на разработку веб-сервиса.

Контекст и проблема. Компания запускает сеть складов с боксами для хранения вещей. Нужна платформа, через которую можно бронировать боксы. Сейчас клиенты бронируют боксы по телефону, и это не удобно.

Как формулирует задачу клиент. Давайте сделаем мобильное приложение для бронирования боксов.

Как можно решить задачу. С ходу видим минимум три решения:

🔹Телеграм-бот. Если это сервис для людей до 35 лет, он скорее всего часто используют Телеграм. Можно запустить бота, добавить туда тарифы, несколько видов боксов, подключить оплату и протестировать, есть ли спрос на такой сервис.

🔹Сайт. Если это сервис для бизнеса, то лучше сделать сайт. Дяди из больших компаний не доверяют Телеграму, им важно, чтобы всё было надёжно, по старинке. Хорошим решением может быть быть сайт с личным кабинетом пользователя, где можно управлять своими бронированиями и подпиской.

🔹Приложение. Клиент уже протестировал рынок и планирует расширение: запуск сервиса на три новых города. В таком случае оправдано разработать мобильное приложение, оно позволит выйти на федеральный уровень.

#объяснялка #дизайн

Статья Алексея Куличевского «Прогнозируем LTV в Экселе или «Машинное обучение на коленке»

Алексей пишет что, главная проблема LTV в том, что на сбор данных требуется время, которого, обычно, нет. Например, вы в течение месяца тестировали новый рекламный канал, и теперь вам нужно решить, продолжать или нет. За месяц покупок было немного, канал еще далек от точки безубыточности, но вы готовы вкладывать, если будете знать, что за год клиенты окупятся.

В статье рассказывает как прогнозировать годовую выручку когорты по первому месяцу её существования. Для прогноза будем использовать линейную регрессию.

Прогнозируем LTV в Экселе или «Машинное обучение на коленке»

Еще одна база знаний по комьюнити-менеджменту

https://www.notion.so/daryasteel/8e82c066cc9a4d41b4aae292b867d5cd

Про вашу уникальность, от Максима Ильяхова

Сколько просить бабла на собеседованиях? Выжимаем из работодателя максимум.
— выпуск подкаста Глеба Кудрявцева и Леси Набоковой.

Начали с того, сколько денег просить на собеседовании, а потом пошло поехало.

Осторожно в выпуске мат.

https://www.youtube.com/watch?v=KWU0dIWlCiI

Новый выпуск подкаста Ильяхова

Залезть в голову: о полезном действии, общении с клиентом и непредсказуемой картине мира

Важнейший выпуск для всех, кто занимается текстом профессионально (и не только текстом). Здесь рассказываю о том, как залезть в голову клиенту и потом не переделывать по десять раз.

Слушайте в приложении «Строки»: https://stroki.mts.ru/book/94364?active=audio

В майндбоксе вышла статья «Как объективно измерить эффект маркетинга с помощью эконометрики. Колонка экс-диджитал-директора SberDevices»

Статья большая.

— Почему модели атрибуции — спекуляция
— Чем заменить модели атрибуции
— чек-лист для эконометрического анализа маркетинга

Вывод статьи:
Собирайте данные минимум 36 недель. Этого будет достаточно, но оптимальный период сбора данных — 159 недель. В этом случае модель получится максимально качественной и подробной.

https://mindbox.ru/journal/experts/econometrics/

Много примеров использования функции QUERY в гугл таблицах.

QUERY. Функция для создания запросов в Google-Таблицах

Модифицировал таблицу по мотивации сейлза от Влада Савина, добавив данные о продажах, все данные генерируются случайно.

Если поменять данные в цветных ячейках, таблица все пересчитывает.

Интересно наблюдать как меняется заработок сейлза

Описание: https://blog.fossko.ru/all/motivaciya-dlya-seylza-v-gugl-tablicah/

Итоговая таблица: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-ZVLHzXStOBFMuE78w5_kdyx_JdWi9Qn5E3PgCd09h0/edit#gid=0

Оригинальный пост и таблица Влада Савина: https://t.me/vladsavin_govoril/406