Модель Кано позволяет компаниям классифицировать функции своих продуктов на основании их ценности для пользователей. Полный гайд по модели (en): https://foldingburritos.com/kano-model/

Еще одна заметка и чарт с моделью Kano адаптированной для анализа и приоритезации продуктовых фич:

https://www.reforge.com/brief/the-kano-model-measuring-product-investment-vs-customer-satisfaction

Суть модели в том, что существуют 3 вида фич:
(а) Performance payoff
(b) Basic expectations
(c) Excitement generators

Как расширить и попробовать использовать знания о воронках продукта:
https://www.youtube.com/watch?v=C6dHFBX5Ig8&feature=youtu.be&t=2274

Analytics Day Осень 2018: https://www.youtube.com/watch?v=6GSj8N507sA

Методики тестирования аналитических отчетов: https://www.notion.so/25d7141deb33452c9008a3a08d451895

Об аналитиках и зачем они нужны: https://hbr.org/2018/12/what-great-data-analysts-do-and-why-every-organization-needs-them

О скилах аналитика и как их развивать: https://blog.modeanalytics.com/how-to-develop-the-five-soft-skills-that-will-make-you-a-great-analyst/?fbclid=IwAR1xJwKG-3RE5J376w0cQf1JqOvUiQwI3qAXMJuS4jFte2SsgXaqCNj5I6U

Подборка Телеграм-каналов о продуктовой аналитике и продуктовом менеджменте:
https://medium.com/@aleksandrosiyuk/подборка-телеграм-каналов-о-продуктовой-аналитике-и-продуктовом-менеджменте-d58aced28181

Немного об аналитической культуре:
https://datarootlabs.com/data-driven-decisions-full-guide/

Концепция взаимодействия рекламных каналов и ее применение на практике:
https://m.habr.com/company/maxilect/blog/435000/

Aha-момент или как понять, что клиент готов быть регулярным пользователем вашего продукта:
https://ecommerce-in-ukraine.blogspot.com/2019/01/aha-moment.html

From Data Analyst to Data Scientist: https://towardsdatascience.com/from-data-analyst-to-data-scientist-f67a724ea265

Находим Aha-момент в продукте, еще один хороший пример: https://apptimize.com/blog/2016/02/this-is-how-you-find-your-apps-aha-moment/

Системный подход к АВ-тестированию в Uber https://eng.uber.com/xp

Tableau за 10 минут: https://datascience-school.com/blog/tableau-in-10-minutes-step-by-step-guide/

SaaS Metrics 2.0 - руководство по измерению и улучшению: https://www.forentrepreneurs.com/saas-metrics-2/

​​Простые способы строить продуктовые воронки на сырых данных. Основные примеры SQL-запросов.

via @BigQuery

Анализ сетей (network analysis) - метод, который использует теорию графов, чтобы смоделировать и понять наблюдаемые явления.

В своем последнем проекте при помощи этого метода я изучал как паттерны в общении людей влияют на освоение Wrike. Результатом я доволен, буду развивать.

С “теорией” у теории графов проблем нет. Эту науку давно изучают, есть много учебных материалов. А вот с примерами прикладного характера встречаешься не часто. Не всегда очевидно, как интерпретировать какую-нибудь “метрику центральности” графа на реальную жизнь.

Вот материалы, которые помогли с “практикой”:
1. All about Network Effects — презентация на SlideShare (он заболочен в РФ, но я верю, что вы сможете туда зайти), где c теорией и продуктовыми примерами рассказывают про полезность сетей. Тут расскажут, что такое “сетевой эффект” и чем это отличается от “виральности”. Обязательно к просмотру.
2. The Dynamics of Network Effects - эта статья “шлифует” теорию (закон Меткалфа) из предыдущей ссылки и указывает на ее ограничения.
3. Two Powerful Mental Models: Network Effects and Critical Mass - для тех, кто хочет глубже проникнуться основными понятиями.
4. 16 Ways to Measure Network Effects - хватит теории! Вот как замерять сетевые эффекты в реальных продуктах.
5. Better People Analytics: Measure Who They Know, Not Just Who They Are — поведенческие экономисты описали подход к анализу отношений внутри компании.

Ну и для тех, кто хочет углубиться в техническую составляющую, рекомендую курс Stanford CS224W: Analysis of Networks (Autumn 2018). Его ведет Chief Data Scientist из Pinterest. Видео и презентации в свободном доступе.

#ссылки_недели @product_science

7 воронок конверсии продукта: https://blog.appsee.com/7-essential-conversion-funnels-for-mobile-product-managers/?cpnid=7010N000000hdSV