26 главных вопросов, на которые нужно ответить прежде, чем начать делать дашборд:
https://blog.hubspot.com/marketing/marketing-dashboard-questions

via @ProductAnalytics

​​Записи докладов с конференции Яндекса Data&Science: маркетинг, которая проходила летом 2018 года. Ниже список докладов о том, как машинное обучение помогает в маркетинге и развитии бизнеса.

- Дискуссия «Машинное обучение: как вывести маркетинг на новый уровень»
- ML в реальной жизни маркетолога
- Автотаргетинг в Директе
- «Многорукие бандиты» в рекомендациях
- Заменяем оператора колл-центра искусственным интеллектом: ожидания, практика и перспективы
- Как извлечь из сырых данных пользу для мультиканального ритейла — на примере М.Видео
- Три истории про машинное обучение в офлайн-ритейле

Ну или можете посмотреть полную трансляцию конференции по этой ссылке.

via @MarkeTech

​​Гайд по основным метрикам платного продукта, их иерархия и примеры взаимосвязей:
https://medium.com/googleplaydev/a-kpis-guide-for-google-play-apps-and-games-intro-to-metrics-214da979f5a2

via @ProductAnalytics

Продуктовая аналитика от простого к сложному, Алексей Шелковин, In PM Shoes Meetup #8
https://www.youtube.com/watch?v=Nx145cXix0o

via @ProductAnalytics

​​Как формировать data-informed культуру и почему это важно:
https://hackernoon.com/why-you-should-be-data-informed-and-not-data-driven-76079d187989

via @ProductAnalytics

Подкаст о моделировании поведения пользователей и оценке изменений с Максимом Годзи:
https://soundcloud.com/productsense/make-sense-54

via @ProductAnalytics

Когда все данные собраны и валидированы, sql запросы написаны и проверены, и дело доходит до визаулизации данных, нужно стать немного ux специалистом, чтобы подобрать нужную визаулизации и сделать это красиво и понятно.

Интересный док с принципами и примерами различных визаулизаций для задач:

https://material.io/design/communication/data-visualization.html#behavior

Запись доклада Дмитрия Осиюка, автора канала о маркетинговой аналитике @marketech.
Работа с инструментом визуализации Google Data Studio, какие задачи решает, новые фичи и полезные решения:
https://www.youtube.com/watch?v=T_q3GQ5HSDI

via @ProductAnalytics

​​Паша Кузнецов провел крутой вебинар и поделился опытом построения MarTech'а в Zalando. К слову, Zalando входит в ТОП-10 самых больших ecommerce маркетплейсов в мире и у них весь performance полностью автоматизирован.

Преза: http://bit.ly/2K26jB3

Видео: http://bit.ly/32oKi5K

via @MarkeTech

​​User Retention

Шаблон SQL-запроса для динамического расчета User Retention по неделям отдельно для каждой версии приложения (данные Firebase в BigQuery).

Позволяет оценить как изменения в продукте влияют на возвращаемость пользователей.

via @BigQuery

Что база транзакций может рассказать о здоровье вашего бизнеса?

• как данные из таблицы транзакций могут рассказать о реальном «здоровье» бизнеса
• насколько качество привлечения определяет скорость роста
• как работать со старыми и новыми клиентами
• портрет клиента — миф или реальность
• что важнее: число или динамика

https://www.youtube.com/watch?v=AFkJbhfXyL8

via @ProductAnalytics

​​Отличная возможность для стартапов

Можно подать заявку на бесплатное использование Amplitude на 12 месяцев.

via @ProductAnalytics

Как растили retention и искали retention-драйвер в продукте iFunny, какие A/B-тесты делали и какие результаты получали, Михаил Табунов

https://www.youtube.com/watch?v=UJkXIqSzlAo

via @ABtesting

​​Привлечение и удержание

Второй гайд по метрикам от команды Google. Декомпозиция DAU и рычаги влияния на примерах.

via @ProductAnalytics

Кто ищет решение по самостоятельному импорту данных о расходах в Google Analytics, Дмитрий Осиюк @webanalyst подготовил инструкцию на примере Facebook https://bit.ly/33dYIpO

Прикладной Retentioneering, как работает продуктовая аналитика для сегментации поведения пользователей. Как описывать сегменты пользователей? Как выглядят модели этих пользователей и как применять аналитику.
https://www.youtube.com/watch?v=TCp3a7MV4No

via @ProductAnalytics

Как устроено A/B-тестирование в разных компаниях:

• Stackoverflow - https://stackoverflow.blog/2017/10/17/power-calculations-p-values-ab-testing-stack-overflow/

• Netflix - https://medium.com/netflix-techblog

• Airbnb - https://medium.com/airbnb-engineering/https-medium-com-jonathan-parks-scaling-erf-23fd17c91166

• Uber - https://eng.uber.com/xp/

• Microsoft - https://exp-platform.com/experiments-at-microsoft/

• Avito - https://habr.com/ru/company/avito/blog/454164/

• Yandex - https://habr.com/company/yandex/blog/342704/

via @ProductAnalytics

Статья от Amplitude об ошибках в аналитике:
https://amplitude.com/blog/2017/05/17/twymans-law

via @ProductAnalytics

Калькулятор unit-экономики для мобильных приложений:
https://ltvcalculator.pollen.vc/index.html

• есть возможность выбрать нишу (games, travel, health & fitness, etc);
• есть возможность сравнить с бенчмарком ниши;
• есть возможность оценить LTV, payback period и ещё получить ряд полезных статистик и рекомендаций.

via @ProductAnalytics

O балансе игровой экономики с цифрами, скринами, скриптами на python и графиками:
https://dtf.ru/gamedev/87068-vvedenie-v-balans-ekonomiki

via @ProductAnalytics

Quick Ratio: или как понять растет ли ваш продукт?
https://ecommerce-in-ukraine.blogspot.com/2019/12/quick-ratio.html

via @ProductAnalytics