Всем привет, на связи Константин!
Иногда мы слышим: “Навыки работы с данными продактам не нужны! Есть же специально обученные аналитики и data scientists!”
Я с этим категорически не согласен.
Строить какие-то супер-сложные предсказательные модели – это, конечно, задача не для продакта. Но понимать базовые принципы анализа данных и получать инсайты – вполне доступно каждому. И на практике это экономит кучу времени.
История из той самой практики. На одном из предыдущих мест работы мы выгружали данные из маркетинговой аналитики по закупленному трафику. Из соцсеточек, рекламных сетей и прочих источников. И всё бы ничего, но оказалось, что наши собственные отчеты, разбитые по странам, сильно не сходятся с такими же отчетами на основе внешних данных. Неувязочка! И, конечно же, все аналитики заняты более важными задачами.
Пользуясь базовыми навыками SQL, я довольно быстро обнаружил, что часовой пояс (и, соответственно, страна) у части наших пользователей регулярно меняется.
Аж у ~15% пользователей страна не совпадает с той страной, которую определяем мы 🤨. Это такие “перелетные птицы”, которые активно путешествуют, регулярно меняют локацию или активно пользуются VPN. Учитывали мы их явно по-разному.
Быстрое продуктовое решение: чтобы наши цифры сходились с цифрами маркетинговой аналитики, мы приняли их источник по странам за основной в случае таких расхождений.
Долгосрочное решение: аналитикам и инженерам поставили задачу найти более правильный выход из ситуации (если таковой найдется).
Очень часто минимальных навыков работы с данными достаточно, чтобы быстро идентифицировать проблему. И не ждать, пока освободится нужный тебе аналитик и сможет посвятить этому время.
На курсе “Аналитика и SQL для продакта” мы разбираем подобные случаи, учим как работать с метриками, как сегментировать данные и получать быстрые инсайты с помощью базовых навыков SQL. Очередной поток стартует уже 31 января. Записывайся по ссылке!
Иногда мы слышим: “Навыки работы с данными продактам не нужны! Есть же специально обученные аналитики и data scientists!”
Я с этим категорически не согласен.
Строить какие-то супер-сложные предсказательные модели – это, конечно, задача не для продакта. Но понимать базовые принципы анализа данных и получать инсайты – вполне доступно каждому. И на практике это экономит кучу времени.
История из той самой практики. На одном из предыдущих мест работы мы выгружали данные из маркетинговой аналитики по закупленному трафику. Из соцсеточек, рекламных сетей и прочих источников. И всё бы ничего, но оказалось, что наши собственные отчеты, разбитые по странам, сильно не сходятся с такими же отчетами на основе внешних данных. Неувязочка! И, конечно же, все аналитики заняты более важными задачами.
Пользуясь базовыми навыками SQL, я довольно быстро обнаружил, что часовой пояс (и, соответственно, страна) у части наших пользователей регулярно меняется.
Аж у ~15% пользователей страна не совпадает с той страной, которую определяем мы 🤨. Это такие “перелетные птицы”, которые активно путешествуют, регулярно меняют локацию или активно пользуются VPN. Учитывали мы их явно по-разному.
Быстрое продуктовое решение: чтобы наши цифры сходились с цифрами маркетинговой аналитики, мы приняли их источник по странам за основной в случае таких расхождений.
Долгосрочное решение: аналитикам и инженерам поставили задачу найти более правильный выход из ситуации (если таковой найдется).
Очень часто минимальных навыков работы с данными достаточно, чтобы быстро идентифицировать проблему. И не ждать, пока освободится нужный тебе аналитик и сможет посвятить этому время.
На курсе “Аналитика и SQL для продакта” мы разбираем подобные случаи, учим как работать с метриками, как сегментировать данные и получать быстрые инсайты с помощью базовых навыков SQL. Очередной поток стартует уже 31 января. Записывайся по ссылке!