Forwarded from BigQuery Insights
Отслеживание повторных покупок с помощью Google Data Studio и BigQuery. Руководство по созданию автоматизированной визуализации повторных покупок с примерами SQL-запросов.
@BigQuery
@BigQuery
Хорошая статья о ценности UX исследований в продукте:
https://uxdesign.cc/ux-research-isnt-a-bottleneck-it-s-a-decanter-2cb3f65ede38
via @ProductAnalytics
https://uxdesign.cc/ux-research-isnt-a-bottleneck-it-s-a-decanter-2cb3f65ede38
via @ProductAnalytics
Как лучше организовать аналитическую работу внутри продуктовой компании и как взаимодействовать с аналитиками:
https://www.productandsystems.com/p/product-analytics-series-who-should
via @ProductAnalytics
https://www.productandsystems.com/p/product-analytics-series-who-should
via @ProductAnalytics
Product and Systems
Why Product Managers should drive analytics
In this post I'll be sharing how to best structure analytics capabilities within a product company and how to collaborate better with analysts
Культура визуализации данных в Spotify:
https://medium.com/spotify-insights/visual-analytics-at-spotify-3d4221d8686
+ несколько полезных советов по созданию дашбордов.
via @ProductAnalytics
https://medium.com/spotify-insights/visual-analytics-at-spotify-3d4221d8686
+ несколько полезных советов по созданию дашбордов.
via @ProductAnalytics
CSAT (customer satisfaction score) - метрика, которая показывает, насколько клиенты довольны продуктами и/или услугами вашей компании. Тогда как Net Promoter Score (NPS) измеряет лояльность клиентов к компании.
В Microsoft описали как работать с метрикой, в том числе с ее статистической обработкой.
via @ProductAnalytics
В Microsoft описали как работать с метрикой, в том числе с ее статистической обработкой.
via @ProductAnalytics
Принципы работы с данными от Uber:
https://eng.uber.com/ubers-journey-toward-better-data-culture-from-first-principles/
via @ProductAnalytics
https://eng.uber.com/ubers-journey-toward-better-data-culture-from-first-principles/
via @ProductAnalytics
Что замедляет работу пользователя при использовании продукта. Типы препятствий. И как продуктовая аналитика помогает их устранять.
via @ProductAnalytics
via @ProductAnalytics
Forwarded from BigQuery Insights
Пример игровой аналитики с использованием Data Studio и общедоступного набора данных игры Flood it в BigQuery.
@BigQuery
@BigQuery
Жизненный цикл пользователя в приложении. Пример с описанием от команды Google Play.
via @ProductAnalytics
via @ProductAnalytics
Хороший пример оптимизации отклика на рекламные активности через анализ результатов A/B-тестирования от Starbucks.
Описание решения с примерами кода на Python.
via @ProductAnalytics
Описание решения с примерами кода на Python.
via @ProductAnalytics
Любите инновационные продукты и прорывные бизнес-модели? Тогда рекомендуем подписаться на Disruptors🚀
Консультант по стратегии разбирает кейсы роста, стартапы с незаурядными фичами, технологические и отраслевые тренды и многое другое. С примерами, простым языком и с юмором
Подписывайтесь на @disruptors_only
Консультант по стратегии разбирает кейсы роста, стартапы с незаурядными фичами, технологические и отраслевые тренды и многое другое. С примерами, простым языком и с юмором
Подписывайтесь на @disruptors_only
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Apple все больше и больше ограничивает работу first-party cookie. В браузерах Safari c ITP2.2 (на macOS 10.14.5+ и на iOS13+) все cookie поставленные через Javascript метод
-
- В конечном URL есть URL-параметры (например:
То есть, если пользователь браузера Safari вернулся к вам на сайт спустя 24 часа с момента последнего рекламного визита — у вас в системе аналитики появляется новый пользователь и все конверсии будут атрибутироваться другому источнику трафика. Это касается как новых, так и старых пользователей.
Решение проблемы: установка cookie через
via @WebAnalyst
document.cookie
ограничиваются во времени хранения на 24 часа, если при переходе на сайт соблюдаются два условия:-
HTTP Referrer
содержит домен трекинговой системы (например: google.com, facebook.com и тд)- В конечном URL есть URL-параметры (например:
gclid
, fbclid
, utm_source
).То есть, если пользователь браузера Safari вернулся к вам на сайт спустя 24 часа с момента последнего рекламного визита — у вас в системе аналитики появляется новый пользователь и все конверсии будут атрибутироваться другому источнику трафика. Это касается как новых, так и старых пользователей.
Решение проблемы: установка cookie через
Set-Cookie
в HTTP response headers, то есть переход на Server-side трекинг, например через GTM.via @WebAnalyst
Руководство по удержанию клиентов:
https://neemz.medium.com/a-guide-on-customer-retention-efforts-40a6efbd5db1
via @ProductAnalytics
https://neemz.medium.com/a-guide-on-customer-retention-efforts-40a6efbd5db1
via @ProductAnalytics
Forwarded from A/B testing
Хороший пример моделирования спроса на продуктовые "бандлы" и выгоды от подобных предложений.
via @ProductAnalytics
via @ProductAnalytics
Как посчитать выгоду от изменений пользовательского опыта?
Примеры расчета ROI в UX в зависимости от внедренных решений.
via @ProductAnalytics
Примеры расчета ROI в UX в зависимости от внедренных решений.
via @ProductAnalytics
Актуальное и полезное обсуждение о решениях ограничения трекинга.
За круглым столом: Павел Мрыкин (Calltouch), Дмитрий Осиюк (MacPaw, автор канала @WebAnalyst), Алексей Никушин (Матемаркетинг, автор канала @internetanalytics), Игорь Селицкий (SegmentStream) и Алексей Бирюков (Андата, Цифровой паспорт).
via @ProductAnalytics
За круглым столом: Павел Мрыкин (Calltouch), Дмитрий Осиюк (MacPaw, автор канала @WebAnalyst), Алексей Никушин (Матемаркетинг, автор канала @internetanalytics), Игорь Селицкий (SegmentStream) и Алексей Бирюков (Андата, Цифровой паспорт).
via @ProductAnalytics
Forwarded from BigQuery Insights
В сети появился небольшой каталог полезных SQL-запросов и функций, его обещают дополнять новыми фрагментами кода.
@BigQuery
@BigQuery
Интересно о распределении временных интервалов между покупками с примерами кода на R.
via @ProductAnalytics
via @ProductAnalytics