Решила создать канал, куда буду структурированно (через теги) писать заметки или интересные мысли, то что внезапно ко мне прилетает. Всё будет касаться сферы ИТ и построения, развития бизнеса.

Теги:
#books - книги, которые рекомендуют эксперты
#мояполка - то что читаю, или читала ранее сама,
#системныйаналитик #системныйанализ - про анализ,
#мойопыт #историиизжизни - делаю выводы по своему опыту,
#управление - про менеджмент
#рассуждения - когда нужно переварить информацию,
#психология - про базу психологии, Которая помогает мне в жизни,
#цитаты - интересные фразы, которые меняют взгляд,
#продукт - то что касается развития или создания программного продукта,
#метрики - интересные метрики продукта,
#чужойопыт - то, что кто-то рассказал,
#lifehack - вы не знали, что так можно,
#инсайт - открытия для меня, я не знала и вот картина сложилась)
#метрики - эти прекрасные числа на которые смотрит product manager
#капитаннеочевидность - для кого-то очевидно, для меня нет
#ИТбайки - смешные истории из жизни

#инсайт #чужойопыт #метрики
Tinder - dating сервис известный многим. Как померить его успешность? Какую ввести метрику? Количество совпавших пар? Длина чата? Количество смайлов в чате?) Что ещё?

Оказывается ребята ввели ключевую метрику - успешности пар, которая показывает сколько пар обменялись телефонами. То есть вы думаете, что такие хитрые перешли общаться в WhatsApp, а на самом деле вы повысили успешность сервиса))) Если хотя бы один телефон появляется в чате, то уже успех. Для меня это открытие было внезапностью! Спорить можно сколько угодно, но команда сервиса рада, когда пользователи уходят в другие каналы общаться, значит они выполнили своё предназначение))) Но с другой стороны они так волнами подбирают пары, чтобы ты смотрел рекламу и давал денюжку сервису) Раньше подбор пар был реализован на основе общих интересов, которые подтягивались со страницы в Facebook, сейчас вообще не поддается логики. А я думала там искусственный интеллект 😂😂😂 если бы он там был, то пользователь минимально бы сидел на тиндере, что невыгодно.

#моемнение #какработает #метрики #аналитикпродукта
Аналитик продукта или продуктовая аналитика. Кратко, что это такое?

Вот честно говоря, каким-то чутьем всегда понимала, что такое продуктовая аналитика, но для меня это направление оставалось не до конца понятным. И как живёт этот зверь, мне тоже было не совсем понятно. Точнее понятно, но как взгляд сбоку)))

Наш преподаватель - Елена Серегина всё показала на примерах (если кому любопытно, говорят в интернете есть записи её занятий и выступлений, рекомендую).

Мой вывод следующий - аналитик продукта работает с метриками продукта и анализирует какая ситуация, как повлияла на ту или иную метрику, почему метрика изменилась. Метрика, также как температура тела человека, показывает состояние продукта, но с точки зрения бизнеса. Для чего это всё нужно? Для развития бизнеса и принесения денег. То есть аналитик продукта ищет пути изменения фич продукта таким образом, чтобы эти изменения дали прибыль. Принятие решения о внедрении изменений или о добавлении новых фич за Product Manager (или ещё за кем, в каждой организации свои правила). То есть аналитик продукта это правая рука product manager (а иногда product manager сам себе аналитик).

Ещё раз скажу, что бизнес и продукт бизнеса - это про деньги. На самом деле всё про деньги и как их приумножить. Даже образование - это про деньги, что для меня не совсем было очевидно. Для государства вложение в образование даёт результат через минимум 10 лет, квалификацией сотрудников на предприятиях, промышленности и т.п. На эту тему существования связи есть куча работ и доказательств.

Вернёмся к метрикам. Мой вывод: начиная измерять жизнь продукта в метриках, стоит посмотреть на то, как шаблонно это делают ваши конкуренты. То есть есть, с моей точки зрения, стандартный набор метрик, можно его взять, потом добавить своих, специфичных и посмотреть на графиках, диаграммах как и что меняется. Для Анализа данных по метрикам советуют использовать приложение Tableau. Немного его потрогали ручками и мне очень понравилось. Крутить данные в этой прилажухи очень интересно. Проведу очень грубую аналогию, что Tableau это адовая смесь Excel, средой работы с базами данных с возможностью даже самого простого программирования, для запуска процессов обработки данных. Мы работали со списком данных в csv, добавляли формулы вычислений и смотрели на каких графиках видны тенденции изменений.

Отправляю вам ссылку на интересную статью на habr про метрики. В статье есть ссылка на список основных метрик, или те которые чаще всего используются.
https://m.habr.com/ru/company/devtodev/blog/293776/

#метрики #аналитикпродукта #чужойопыт
Честно говоря, все эти метрики и циферки это не про меня:) Но без них никак! Я люблю структурную информацию, поэтому "Пирамида метрик", о которой рассказывает Елена Серегина отлично легла в моей голове. На просторах youtube я нашла её выступление на Analytics Days, вот Вам ссылка - https://youtu.be/qIJECUgtfks

Вкратце расскажу, что все метрики Лена делит на несколько уровней:
- Бизнес,
- Экономика,
- Продукт,
- Интерфейс ( и тут рядом Маркетинг).

#капитаннеочевидность #теория #метрики #аналитикпродукта

Я теперь понимаю как взорвать аудиторию, нужно вам рассказать что-то неоднозначное и больное))) Не думала, что так много поклонников магазина озон и многие дружно побегут со мной обсуждать эту тему) Честно неожиданно! Вот что поистине тема-хайп!)))

Но все таки попробую вернуть канал в направление аналитики и немного структурирую информацию и свои выводы.

Тема с метриками продукта для меня оказалась очень интересной, незнакомой и живой. Я долго думала, почему же я на своей практике не видела метрики? И пришла к выводу, что я их видела, но они скорее были только на техническом уровне работы программного продукта. То есть, что всё хорошо работает, "красная" лампочка не горит у администратора системы. Но никто не проводил анализ информации с точки зрения бизнеса. Все это потому что в тех проектах и компаниях, в которых я работала не было нужного уровня зрелости и культуры работы с метриками и данными по ним.

Есть три стадии развития отношений компании к данным:

1. Первая стадия, когда компания только зарождается и на опыте, харизме лидера компания идёт туда, куда хочет директор. Стадия под названием "да, я сам лучше знаю". Действительно топ-менеджмент знает рынок лучше и данные в компании собираются хаотично, культуры работы с ними нет, есть главный лозунг - "нам бы хоть что-то сделать для начала".

2. Вторая стадия. Есть гипотезы развития продукта из разряда "мы думаем, что если добавить вот эту фичу, всё станет лучше и наш клиент будет рад". Фича запускается и проводится анализ когорт пользователей, А/В тестирование и анализ их поведения после запуска. На эту стадию достаточно сложно выйти, если внутри компании огромное количество информационных систем и они все разроненные, данные могут дублироваться и другие технические проблемы, которые просто мешают адекватному, чистому сбору данных. Тут появляется Excel, графики и возможно что-то более мощное, например инструмент Tableau. Это в идеале. Даже на этот уровень достаточно сложно выйти, потому что бизнесу будет нужна своя среда для сбора данных, руководство должно понимать, для чего и зачем нужен такой Анализ и готово выделять средства элементарно даже для поддержания копии среды, где бизнес сам будет формировать запросы к БД и делать выводы.

3. Третья стадия. Когда уровень продуктов очень высокий, и уже из данных по метрикам можно брать идеи и делать выводы по развитию бизнеса. На таком уровне зрелости компания может себе позволить ухудшающий эксперимент, то есть посмотреть кто реально какими фичами пользуется и если убрать кнопку, насколько это будет плохо для программы.

Мой вывод такой, что большинство компаний и проектов, где я работала застряли на второй стадии развития и то, что я видела это максимум графики в Excel, теперь я понимаю, что это очень даже неплохо, чем ничего :))))

#советскийстартап #продукт #метрики #история #рассуждения #примеризжизни

Я всегда и много, и часто вписывалась в стартапы. Одно время думала, что со мной что-то не так))

А тут поняла, что это семейное. Моя мама из Чернигова, Украинская ССР, будем честными, она переехала в Москву в 70-х. Но участвовала в строительстве первого экспериментального торгового центра СССР в городе Чернигов, под названием Дружба. Вроде официально он был ГУМ местного значения.
Так вот, вполне себе Стартап в рамках СССР.
Я нашла видео рекламу Дружбы. Послушайте, буквально 5 минут. Это реально продуктовый Стартап с чёткими метриками, и расчётом пропускной способности магазина из теории массового обслуживания.

Год написан 1982, неуверена, что именно в этом году открыли, строили и рассчитывали концепцию явно задолго до. При этом я помню этот магазин из своего детства. Я типичный ребёнок СССР, который летом уезжал к родственникам в УССР.
Пишу этот пост не для того, чтобы поднять тему политики, и всей нашей ситуации. А для того, чтобы показать клёвый пример советского стартапа)))
Для меня это практически #шокконтент

https://youtu.be/6TZhedYwfrs