Топ докладов про управление продуктом на YaTalks
YaTalks, главная конференция Яндекса для разработчиков, прошла в декабре, но пересматривать выступления спикеров можно еще долго. Вот небольшой топ для продактов:
• Как запустить кредитный или банковский продукт с нуля, используя только in-house технологии, Александр Губочкин из Revolut.
• Что нужно, чтобы управлять высокотехнологичными продуктами, дискуссия с ребятами из Flo, Miro, Яндекса и Dbrain.
• Как организовать эффективный подход к работе над продуктом для миллионов, Анна Лазуткина и Михаил Розумянский из Joom.
Другие интересные выступления в полной подборке докладов продуктового трека.
via @ProductAnalytics
YaTalks, главная конференция Яндекса для разработчиков, прошла в декабре, но пересматривать выступления спикеров можно еще долго. Вот небольшой топ для продактов:
• Как запустить кредитный или банковский продукт с нуля, используя только in-house технологии, Александр Губочкин из Revolut.
• Что нужно, чтобы управлять высокотехнологичными продуктами, дискуссия с ребятами из Flo, Miro, Яндекса и Dbrain.
• Как организовать эффективный подход к работе над продуктом для миллионов, Анна Лазуткина и Михаил Розумянский из Joom.
Другие интересные выступления в полной подборке докладов продуктового трека.
via @ProductAnalytics
YouTube
Как запустить кредитный или банковский продукт с нуля, используя только in-house технологии
Компания решила создать новую продуктовую линейку, ваша задача — разработать эти продукты, но помимо названий у вас нет других вводных. Обсудим, с чего начать проект, как собрать команду по спасению мира и вместе довести дело до победного конца. Из доклада…
Google вслед за Apple анонсировали изменения в правилах конфиденциальности в своей операционной системе Android. При первом запуске приложения будет спрашивать готов ли пользователь делиться своими данными. Цель Google – ограничить передачу информации сторонним компаниям, а также уменьшить утечку данных через рекламные платформы. Это может стать катастрофой для Meta(Facebook) и всех ее проектов.
via @ProductAnalytics
via @ProductAnalytics
Пример построения Power User Curve, кривой активности пользователей по количеству дней, в течение которых они были активны за месяц. Ее еще называют «L30», придумана Facebook growth team.
via @ProductAnalytics
via @ProductAnalytics
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
В Google Analytics 4 нет стандартного отчета по Landing Pages (как в Universal Analytics), как и пока что нет возможности исключать отдельные URL-параметры из отчетности (не используя кастомные настройки самого трекинга). Но в #GA4 есть простой способ частично решать эти проблемы и мои коллеги Маша и Леша поделились им в своей статье: https://bit.ly/3ufjsOl
via @WebAnalyst
via @WebAnalyst
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Пост про аналитику, но не про web, а про реальную жизнь. Недавно появилась такая новость от российского государственного информагенства: В ДНР обработано 56,85% протоколов, за вхождение в РФ проголосовали 94,75% жителей, сообщает глава ЦИК региона. А чуть позже — ЦИК Донецкой Народной Республики обработал 82% протоколов, за вхождение в состав России проголосовало 99,06% избирателей. Давайте посмотрим на эти числа чисто аналитически.
Допустим, всего жителей 1 миллион. Если обработано 56.85% протоколов, то это 1000000*0.5685 = 568500 жителей. Из них 94,75% проголосовали за вхождение в РФ, то есть 538654 человека. Значит, проголосовали против 568500 - 538654 = 29846 человек. Запомним это число, мы к нему еще вернемся.
Во второй новости сказано, что уже всего проголосовало 82%, то есть 1000000*0.82 = 820000 жителей, из которых 99,06%, то есть 820000*0.9906=812292 проголосовало за вхождение в состав России. То есть, в этот раз, людей, которые проголосовали против было 820000 - 812292 = 7708. Но ведь когда было обработано 56.85% протоколов, людей проголосовавших против было 29846, что сильно больше чем 7708, когда обработали уже 99.06%. Куда делись хотя бы те бюллетени, которые были посчитаны на первом этапе? Надеюсь, сами люди, голосовавшие против вхождения в РФ не пропали без вести, как эти данные. Не верите в эти расчеты? Повторите сами, выше я сделал активные ссылки на оригиналы публикаций.
Такая дельта в числах с большой долей вероятности говорит о том, что людям нагло ссут в глаза и в уши. А потом отправляют в другую страну убивать и умирать, чтобы захватывать чужие территории. Если вы поддерживаете действия властей РФ в войне с Украиной — навсегда отпишитесь от этого канала.
Допустим, всего жителей 1 миллион. Если обработано 56.85% протоколов, то это 1000000*0.5685 = 568500 жителей. Из них 94,75% проголосовали за вхождение в РФ, то есть 538654 человека. Значит, проголосовали против 568500 - 538654 = 29846 человек. Запомним это число, мы к нему еще вернемся.
Во второй новости сказано, что уже всего проголосовало 82%, то есть 1000000*0.82 = 820000 жителей, из которых 99,06%, то есть 820000*0.9906=812292 проголосовало за вхождение в состав России. То есть, в этот раз, людей, которые проголосовали против было 820000 - 812292 = 7708. Но ведь когда было обработано 56.85% протоколов, людей проголосовавших против было 29846, что сильно больше чем 7708, когда обработали уже 99.06%. Куда делись хотя бы те бюллетени, которые были посчитаны на первом этапе? Надеюсь, сами люди, голосовавшие против вхождения в РФ не пропали без вести, как эти данные. Не верите в эти расчеты? Повторите сами, выше я сделал активные ссылки на оригиналы публикаций.
Такая дельта в числах с большой долей вероятности говорит о том, что людям нагло ссут в глаза и в уши. А потом отправляют в другую страну убивать и умирать, чтобы захватывать чужие территории. Если вы поддерживаете действия властей РФ в войне с Украиной — навсегда отпишитесь от этого канала.
What funnel analysis is and why they are commonly used for product analytics.
via @ProductAnalytics
via @ProductAnalytics
The dark side of product metrics
How not to use product metrics and how to encourage teams to share data more openly.
via @ProductAnalytics
How not to use product metrics and how to encourage teams to share data more openly.
via @ProductAnalytics
The TikTok of Ecommerce
The fastest-growing ecommerce company in the world. It reportedly did almost $10 billion in revenue in 2020, and has grown over 100% for each of the past eight years.
The company's success story
via @ProductAnalytics
The fastest-growing ecommerce company in the world. It reportedly did almost $10 billion in revenue in 2020, and has grown over 100% for each of the past eight years.
The company's success story
via @ProductAnalytics
Notifications: why less is more
How Facebook has been increasing both user satisfaction and app usage by sending only a few notifications
via @ProductAnalytics
How Facebook has been increasing both user satisfaction and app usage by sending only a few notifications
via @ProductAnalytics
How Duolingo reignited user growth
The story behind Duolingo's 350% growth acceleration, leaderboards, streaks, notifications, and innovative growth model.
@ProductAnalytics
The story behind Duolingo's 350% growth acceleration, leaderboards, streaks, notifications, and innovative growth model.
@ProductAnalytics
Forwarded from BigQuery Insights
BigQuery UDF for A/B-testing
Automate the calculations of experimental results in BigQuery via User Defined Function.
@BigQuery.
Automate the calculations of experimental results in BigQuery via User Defined Function.
@BigQuery.
A Periodic Table of Visualization Methods - методи візуалізації на всі випадки в роботі аналітика (адаптовано лише під desctop).
@ProductAnalytics
@ProductAnalytics
