Для бизнеса на определенном уровне развития работа с существующей базой становится не просто более доходной, но и жизненно необходимой.
Но, казалось бы, лежащее на поверхности решение «давайте предсказывать уход клиента и предотвращать его» сталкивается с множеством проблем. Это и сложившиеся бизнес-процессы, компетенции исполнителей, условия работы предсказательных моделей и т.д.
Саша рассказывает, почему эта идея не взлетала несколько раз в разных продуктах и что можно сделать, чтобы взлетела. Работа с оттоком не зависит только от маркетинга, продукта или аккаунт-команды. Это комплексный процесс, который требует внедрения в каждой из частей бизнеса.
Слушатели в ходе доклада подумают о том, могут ли они сейчас начать такое внедрение или же понять, что сейчас не хватит сил и возможностей. Аудитория сможет увидеть способы не наступить на грабли, на которые попали другие компании.
Дмитрий Некрасов
«Чему хороший специалист по BI-системам может научить продуктового аналитика»
Мы не раз говорили, что дашборды должны быть actionable и в своем докладе Дима объясняет как следить за здоровьем продукта с помощью дашбордов и контролировать основные метрики продукта в Power BI – возможно, самом популярном BI-инструменте.
Наглядная демонстрация готового дашборда реального проекта даст понимание, какими могут быть (или должны) дашборды, на которые смотрит продакт и продуктовый аналитик и добиться того, чтобы это были не просто графики, а прибор, который помогает управлять продуктом.
Денис Ефремов
«Каким образом динамика когорт влияет на оценку стартапа»
Денис представляет инвестиционный фонд. Чем более качественными и проработанными являются проекты, попадающие к ним фонд, тем лучше.
В связи этим Денис рассказывает о взгляде на продуктовую аналитику с позиции инвестора. В его понимании, когорты должны объяснять динамику активности пользователей/клиентов, должны помогать прогнозировать будущее и помогать оценивать затраты на привлечение пользователей.
Слушатели поймут, каким образом предоставить продуктовые метрики инвесторам, чтобы они им были максимально понятны и релевантны.
Слушатели лекции задумаются о том, как поведение клиентов влияет на бизнес, на прогнозирование и стратегию. После прослушивания лекции, они смогут быть более уверенными в разговоре с инвесторами.
Эдриан Грегори
«Как использовать продуктовую аналитику для увеличения продаж и лояльности в e-commerce»
E-commerce компаниям стоит относиться к сайту, приложению и самому онлайн-магазину как к продуктам. И чтобы узнать о продуктах и пользователях больше — что и почему они делают, в чем для них ценность — важно объединять данные о поведении пользователей из всех каналов и делать их понятными.
Решение — продуктовая аналитика, которая позволяет проследить и проанализировать весь путь пользователя. Это помогает генерировать гипотезы о том, что нравится (и не нравится) пользователям и как они могут вести себя в будущем.
На лекции вы узнаете, как использовать продуктовую аналитику:
- Для улучшения монетизации, увеличения повторных покупок и подписок. Определите, какие ключевые действия мотивируют пользователей сделать их первую покупку, а затем покупать еще и еще. - Для выстраивания долгосрочных отношений с пользователями. Чтобы закрывать самые разные потребности своих пользователей, персонализируйте их опыт в продукте. - Для роста через оптимизацию каждого канала продвижения. Создайте стратегию омниканального маркетинга, чтобы автоматически стимулировать повторные и перекрестные покупки, а также увеличивать средний чек.
Глеб Сологуб
«Как анализировать данные из базы в Amplitude»
Глеб Сологуб, старший менеджер продукта в Яндексе и ex-Head of analytics SkyEng показывает, как анализировать данные из базы в Amplitude.
В чем проблема? Традиционно для анализа данных из базы используются BI-инструменты, которые принципиально почти не изменились за последние годы. Между тем для событийной аналитики уже давно придумали инструменты типа Amplitude, заточенные на анализ сегментов, когорт и воронок.
Глеб рассказывает, как аналитику подружить их с базой и обрести «god's power». Слушатели научатся анализировать данные из базы, обогатят свой инструментарий и упростят работу в ряде регулярных кейсов.
Андрей Кузнецов
«Почему регрессионные модели в а/б-тестах — это супер полезно»
Андрей Кузнецов, Head of Analytics ВКонтакте, готовит лекцию на тему «Почему регрессионные модели в а/б-тестах — это супер полезно».
Суть: линейные модели дают более высокую чувствительность в экспериментах; линейные модели позволяют разбить общий эффект на эффект выборки и эффект от тестируемой фичи; линейные модели позволяют оценить, насколько наблюдаемые изменения объясняются дизайном эксперимента; линейные модели позволяют оценить неравномерность эффекта по выборке.
Слушатели в итоге поймут, как использовать линейные модели в экспериментах чаще и смогут получать более надежные и понятные результаты тестов.
Ксения Байдина
«Что делать, когда воронки не работают: анализ пути пользователя с помощью графов»
Воронки предполагают, что все пользователи решают свою проблему, используя стандартный путь. Но такое упрощение несправедливо для сложных продуктов: у пользователей может быть множество способов прийти в целевое состояние. В таком случае для анализа их пути больше подходят графы.
Слушатели перестанут фокусироваться на построении воронок для пользователей и перейдут к более глубокому анализу пользовательского пути
Анастасия Балтач
«Хак для CJM-анализа: как заменить тысячи часов в вебвизоре на 10 минут аналитики»
Построение графов с помощью Python и R с последующей визуализацией в Gephi имеет несколько проблем: долго и невоспроизводимо другими членами команды без участия аналитика.
Насте удалось адаптировать для CJM-анализа сервис для моделирования бизнес-процессов Celonis, который позволяет загрузить лог любых событий и максимально просто визуализировать пути пользователя, частотность, отклонение от “моделируемой” CJM, bottle-нэки и т.д.
Сервис оказался удобным для использования широким кругом членов продуктовой команды за счет отсутствия необходимости кодить, приятного интерфейса и значительно возрастающей скорости принятия решений на основе выполненного анализа.
Анна Бочканова и Вячеслав Жуков
« E-commerce аналитика на основе циклов принятия решений»
Сегодняшний подход к веб-аналитике основан на сессиях и пользователях. Большинство расчетов выполняется на основе этих сущностей. При этом при принятии решении о покупке/не покупки большая доля пользователей посещает сайт несколько раз и часто в разные дни. В eCommerce на вероятность покупки влияют большое кол-во распродаж и акций, что всегда искажает реальную картину поведения и усложняет принятие продуктовых решений.
Мы предлагаем перейти на уровень выше и группировать поведение в циклы принятия решений. По сути аналог сессии, но на макро уровне. Цикл может длиться 1, 2, 3 и больше дней. Фактом окончания цикла является покупка или бездействие более 30 дней (данное ограничение можно определять в зависимости от типа бизнеса). Данный метод позволяет невелировать факторы внешний среды при анализе данных и нормировать особенности поведения разных сегментов аудитории.
Сергей Товмасян
«Как продуктовому аналитику подходить к процессу составления структур данных»
Сергей Товмасян, СРО Ultimate Guitar и ex-Head of Analytics ВКонтакте, расскажет о том, как продуктовому аналитику подходить к процессу составления структуры данных для каждого отдельного сервиса или продукта в целом.
Сергей убежден, что качественная продуктовая аналитика не ограничивается «рисованием графиков» – она помогает по-настоящему вникнуть в продукт, взглянув на него из данных, найти точки боли пользователей, и, конечно же, существенные точки роста.
Будучи технарем и математиком, Сергей делает акцент на инфраструктурных решениях и настаивает на том, что грамотный продуктовый аналитик должен разбираться в широкой сфере областей
Иван Черевко
«Инкогнито: подводные камни в работе с анонимными данными»
Мы зачастую работаем с чувствительными пользовательскими данными, а закон, GDPR, собственные принципы или конкурентная среда заставляют нас работать исключительно с деперсонализованными или анонимными данными. На самом деле, эта задача намного тяжелее, чем кажется.
Иван отвечает на важные вопросы: когда данные можно считать анонимными и как эту анонимность может нарушить буквально один лишний джойн; как отвечать на вопросы бизнеса, работая исключительно с анонимными данными; как делиться данными с внешним миром, чтобы не нарушить ничью приватность?
Иван разбирает популярные ошибки, best practices, живые примеры, реальный код. Слушатели после лекции перестанут считать свои анонимные данные анонимными – ведь в 99% случаев это не так (!) А когда вернутся к рабочему ноутбуку, то довольно резко поменяют принципы доступов, анализа и выдачи наружу данных в своей компании.
Задача доклада – дотянуть людей, которые никогда не думают о privacy, до сегодняшнего state of the art.
Даниил Ханин
«Как получить значение метрик unit-экономики в когортах»
Последнее время юнит-экономика стало привычным инструментом. Все научились сравнивать LTV и CAC, однако мало кто можно детально рассказать не только как считать эти самые LTV и CAC, но и как именно это сделать в конкретном проекте. По этому, за частую, юнит-экономика остается просто красивым словом без реальной практики. Я постараюсь рассказать как собираются метрики из фиксации бизнес данных. Мы разберем как формируется модель, что такое когорты и как их понимать, и главное как получаются значения
Роман Поборчий
«Этапы эволюции in-house системы экспериментов в любой компании»
Компании приходится разрабатывать собственную систему метрик и экспериментов, как только её продукт становится сложнее лендинга с одной кнопкой «Купить». Опыт работы с несколькими компаниями в качестве сотрудника и консультанта говорит, что все проходят на этом пути через одни и те же этапы и совершают на них одни и те же ошибки. Результат — случайные решения по итогам экспериментов. Эти типовые ошибки хочется подсветить и кого-то, возможно, от них уберечь.
На первом этапе все совершают детские ошибки в математике и постановке (зависимые измерения, peeking problem, разные по скорости эксперимент и продакшн). Когда все детские ошибки исправлены, оказывается, что для результативных экспериментов не хватает пользователей.
Дальше происходят долгие поиски серебряной пули: перебор метрик и статистических критериев, многорукие бандиты вместо AB-тестов, многомерная схема, когда каждый пользователь участвует во многих экспериментах, машинно-обученные метрики. У всех этих подходов есть свои (зачастую фатальные) недостатки, которые мы разберем
В конце обсудим несколько работающих подходов по увеличению пропускной способности системы экспериментов и поймём, по каким критериям отличить вроде бы работающий подход от точно не работающего.
Глеб Тертычный
«Управление процессом развития продакта: ритуалы, артефакты, метрики»
Глеб в своей лекции рассматривает следующие вопросы: - Как сейчас измеряют эффективность продакта - Какой процесс для развития продакта используем мы - Какие признаки (качественные) успешности этого процесса - Какие метрики (численные) процесса развития - Как эти данные применять
Юрий Зыцар
«Воронка активации: пошаговая инструкция»
- Что такое активация пользователя? - Из каких шагов состоит воронка активации? - Как определить шаги (моменты) воронки в вашем продукте? - Как найти точки роста, используя воронку активации?
Тимур Исмагилов и Дима Лунин
«Avito way of conducting experiments»
Аналитики из Авито - Тимур Исмагилов и Дима Лунин в формате мастер-класса «Avito way of conducting experiments» научат слушателей следующим операциям: увеличение чувствительности AB-тестов, синтез state-of-the-art практик в единый фреймворк, валидация методов на исторических и модельных данных.
На выходе вы сможете избежать типичных ошибок в проведении экспериментов и в разы лучше «дизайнить» эксперименты.
Мастер-класс, по сути, словно бы мини-курс позволит слушателям обрести системный взгляд на AB-тестирование, как сам процесс, так и на разработку собственных модификаций/прокси-метрик.
Вадим Шестаков
«Оптимизация конверсии с помощью инструментов Amplitude»
Аудитория научится находить возможности для увеличения конверсии через глубинный анализ поведения пользователей в продукте.
Основные темы мастер-класса: 1. Расчет конверсии. Как считать конверсию (в покупку, регистрацию или целевое действие) с помощью сервиса Amplitude. 2. Драйверы конверсии. Как определить драйверы конверсии — действия пользователей, заметно влияющие на конверсию, и использовать их в оптимизации. 3. Обновление продукта. Как оценить влияние обновлений в продукте на конверсию. 4. Предиктивные конверсии. Как определить и использовать предрасположенность пользователей к конверсии на основе big data и машинного обучения.
Мария Мансурова, Сергей Жданов
«Как построить продвинутую продуктовую аналитику в Яндекс.Облаке»
По итогам воркшопа аудитория: 1. Получит готовый дашборд, для отслеживания ключевых продуктовых метрик на данных Метрики 2. Познакомится с возможностями построения продвинутой продуктовой аналитики на базе Метрики и Облака и сможет в дальнейшем свободно использовать эту связку 3. Познакомится с функционалом Облака в целом: для участников воркшопа мы предоставляем бесплатный тестовый доступ