Анализ бизнес-показателей и принятие решений в бизнесе на основе данных
Анализ бизнес-показателей
- Узнайте историю метрик Едадила — сервиса с каталогом скидок в супермаркетах, купонами и кэшбэками. https://youtu.be/qO63yet5wTo
- Лолита Печеркина и Ярослав Семашко из команды Яндекс.Браузера вспомнили, как они сегментировали пользователей для более эффективных рекламных кампаний своего мобильного приложения. https://youtu.be/5shA70Jr-50
- На примере задач, с которыми сталкиваются современные аналитики, Алексей Долотов показал, что далеко не всё под силу компьютеру. https://youtu.be/afJ8X_1-i54
- Как связать все метрики в единую систему CAC/CPC, LTV, Retention и даже счастье пользователей. Analytics Day, Елена Серегина — «Еще одна "Пирамида метрик"/ как навести порядок в числах и бэклоге» https://youtu.be/qIJECUgtfks
- 19 метрик, о которых вы могли и не знать https://habr.com/ru/company/devtodev/blog/293776/
- Видео-лекции, которые помогут влиться в продуктовую аналитику:
- https://www.youtube.com/watch?v=RA-YiItuTe4
- https://www.youtube.com/watch?v=v1S4ikiFAxA
- https://www.youtube.com/watch?v=u68RqMLmab0&t=2s
Принятие решений в бизнесе на основе данных
- Статья «Множественные эксперименты: теория и практика» В статье рассмотрены основные методы расчёта результатов тестов и математические принципы, на которых основаны методы. Отдельный плюс — наличие примеров кода на Python, так что можно смело юзать в своих проектах. Читать статью
- Статья «Как не надо анализировать A/B тесты. Проблема подглядывания» При дизайне, запуске и анализе A/B тестов можно допустить много ошибок, но одна из них особенно коварна. Эта ошибка – побочный эффект проверки результатов A/B теста c готовностью действовать на их основе до его окончания. Ее называют «Peeking problem» или «Проблема подглядывания». Читать статью
- Видеодоклад «Дешёвые и дорогие тесты гипотез», Светлана Аюпова из Skyeng Вы узнаете, как на старте понять, какие гипотезы точно не нужно проверять, как построить цикл проверки гипотез, как шагать от дешёвой проверки с низкой достоверностью к дорогим и очень точным сплит-тестам и многое другое. Смотреть видео
- Презентация «20 simple ways to fuck up your AB testing» Наглядная, но шуточная презентация о том, как можно испортить A/B тестирование. Посмотреть презентацию
- Как это (в общем) делает Нетфликс https://telegraf.design/kak-netflix-provodit-a-b-test
- Как это (технически) делает Нетфликс http://techblog.netflix.com/2016/04/its-all-about-testing-netflix.html
- Если вы не знаете, что тестить: https://www.quicksprout.com/ab-testing-ideas/
- Отличный блог о том, как надо и не надо проводить тесты, а также сотни идей, что и как тестировать https://www.convertize.com/blog/
Следующая подборка будет про визуализацию и как рассказать историю с помощью данных
Анализ бизнес-показателей
- Узнайте историю метрик Едадила — сервиса с каталогом скидок в супермаркетах, купонами и кэшбэками. https://youtu.be/qO63yet5wTo
- Лолита Печеркина и Ярослав Семашко из команды Яндекс.Браузера вспомнили, как они сегментировали пользователей для более эффективных рекламных кампаний своего мобильного приложения. https://youtu.be/5shA70Jr-50
- На примере задач, с которыми сталкиваются современные аналитики, Алексей Долотов показал, что далеко не всё под силу компьютеру. https://youtu.be/afJ8X_1-i54
- Как связать все метрики в единую систему CAC/CPC, LTV, Retention и даже счастье пользователей. Analytics Day, Елена Серегина — «Еще одна "Пирамида метрик"/ как навести порядок в числах и бэклоге» https://youtu.be/qIJECUgtfks
- 19 метрик, о которых вы могли и не знать https://habr.com/ru/company/devtodev/blog/293776/
- Видео-лекции, которые помогут влиться в продуктовую аналитику:
- https://www.youtube.com/watch?v=RA-YiItuTe4
- https://www.youtube.com/watch?v=v1S4ikiFAxA
- https://www.youtube.com/watch?v=u68RqMLmab0&t=2s
Принятие решений в бизнесе на основе данных
- Статья «Множественные эксперименты: теория и практика» В статье рассмотрены основные методы расчёта результатов тестов и математические принципы, на которых основаны методы. Отдельный плюс — наличие примеров кода на Python, так что можно смело юзать в своих проектах. Читать статью
- Статья «Как не надо анализировать A/B тесты. Проблема подглядывания» При дизайне, запуске и анализе A/B тестов можно допустить много ошибок, но одна из них особенно коварна. Эта ошибка – побочный эффект проверки результатов A/B теста c готовностью действовать на их основе до его окончания. Ее называют «Peeking problem» или «Проблема подглядывания». Читать статью
- Видеодоклад «Дешёвые и дорогие тесты гипотез», Светлана Аюпова из Skyeng Вы узнаете, как на старте понять, какие гипотезы точно не нужно проверять, как построить цикл проверки гипотез, как шагать от дешёвой проверки с низкой достоверностью к дорогим и очень точным сплит-тестам и многое другое. Смотреть видео
- Презентация «20 simple ways to fuck up your AB testing» Наглядная, но шуточная презентация о том, как можно испортить A/B тестирование. Посмотреть презентацию
- Как это (в общем) делает Нетфликс https://telegraf.design/kak-netflix-provodit-a-b-test
- Как это (технически) делает Нетфликс http://techblog.netflix.com/2016/04/its-all-about-testing-netflix.html
- Если вы не знаете, что тестить: https://www.quicksprout.com/ab-testing-ideas/
- Отличный блог о том, как надо и не надо проводить тесты, а также сотни идей, что и как тестировать https://www.convertize.com/blog/
Следующая подборка будет про визуализацию и как рассказать историю с помощью данных