Product Analytics – Telegram
Product Analytics
6.02K subscribers
6 photos
1 file
337 links
Шпаргалка продуктового аналітика, актуальні матеріали закладок аналітиків

Автор: @osiyuk
Download Telegram
Forwarded from BigQuery Insights
​​В сети появился отличный пример рассчета уровня значимости результатов A/B-тестирования в BigQuery с применением user-defined functions.

@BigQuery
​​О Кривой развлекательной ценности и об успехах TikTok:
https://www.reforge.com/blog/entertainment-value-curve

via @ProductAnalytics
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
​​Google представил базовый вводный онлайн-курс по #GA4. Он короткий, бесплатный, на русском языке и в виде интерактивной инфографики. Подойдет для всех, кто хочет начать изучение возможностей системы и отличий от предыдущих версий.

https://bit.ly/37uVUc6

via @WebAnalyst
​​Один из способов оценки нового функционала продукта:
https://rama-moyano.medium.com/measuring-feature-success-kpi-definition-for-product-managers-c9fc9cf569da

via @ProductAnalytics
Forwarded from BigQuery Insights
​​Пример сегментации пользователей на основе их кликов с использованием BigQuery ML.

@BigQuery
Forwarded from BigQuery Insights
​​Хорошее руководство по работе с данными Google Analytics 4 или Firebase с примерами SQL-запросов.

@BigQuery
​​Как замерять производительность продукта:
https://blog.amplitude.com/getting-your-product-team-to-a-growth-mindset-requires-kdis-not-kpis

"If you empower your team to learn as opposed to always hitting numbers, you are well on your way to a growth mindset."

via @ProductAnalytics
Forwarded from BigQuery Insights
​​Как объединить общедоступные глобальные данные о погоде и данные Google Analytics в BigQuery, примеры SQL-запросов для Firebase (GA4) и Universal Analytics (GA 360).

@BigQuery
​​Analytics Engineering в Spotify. Кто они такие и какая их роль.

via @ProductAnalytics
​​Как получить больше ценности от продуктовой аналитики, набирает популярность новая роль в больших продуктовых командах (ProductOps).

via @ProductAnalytics
​​Основные задачи и компетенции ProductOps по ссылке.

via @ProductAnalytics
Forwarded from MarkeTech
​​Кажется, Google нашел способ, как показывать рекламу по интересам не нарушая приватность пользователей. Новое решение называется — Federated Learning of Cohorts (FLoC), которое подразумевает, что ваши данные не будут отправляться на сервера, а будут обрабатываться локально на устройстве и подмешиваться в сегменты пользователей с похожими интересами. Google уже проводил эксперименты и утверждает, что новая технология способна обеспечить почти такое же количество конверсий от рекламы (95%), как и технология с использованием 3-party cookie. Я нашел хорошую статью с объяснением того, как работает FLoC и с примером Python-кода, который воспроизводит логику на демонстрационных данных.

via @MarkeTech
Forwarded from MarkeTech
​​Вчера прошла онлайн-конференция по рекламным технологиям — AdTalks. Там было много интересных докладов, но сейчас я бы хотел обратить ваше внимание на классный доклад про то, как подготовить ваш рекламный аккаунт в Facebook к выходу новой версии iOS, в которой будет несколько изменений по трекингу, влияющих всю индустрию мобильной рекламы (об этом я уже писал здесь).

Смотреть здесь: https://youtu.be/LF82ehkXkIA?t=5496

Так же, можете посмотреть еще один доклад на тему трекинга мобильной рекламы в iOS14.5 от AppsFlyer: https://www.bigmarker.com/appsflyer/IOS-14

via @MarkeTech
​​Способ оценки функционала продукта путем его сегментации, поможет понять, что нужно улучшать, а от чего лучше отказаться.

via @ProductAnalytics
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
​​Facebook объявил о закрытии продукта Facebook Analytics. После 30 июня 2021 года он больше не будет доступен. Пока еще есть время сохранить исторические данные по вашим проектам, экспортировав данные в CSV. Данные по эффективности рекламы, а так же по событиям по прежнему будут доступны в других инструментах, таких как: Facebook Business Suite, Ads Manager, Events Manager.

Подробнее: https://bit.ly/2PJohhk

via @WebAnalyst
​​Что такое деревья KPI, зачем они и как их строить:

https://medium.com/@ilnem/growing-product-with-kpi-trees-34d91f49671b

Во второй части наиболее популярный шаблон дерева KPI и пример использования для приоритезации.

via @ProductAnalytics
​​5 навыков аналитика от Паши Левчука:

1/ business needs understanding
Часто аналитику говорят как дедать, а не что. И в результате решается другая задача. А значит нужно погружаться и задавать вопросы. В конечном итоге задача должна быть перефразированна и подтверждена клиентом.

2/ knowledge of infrastructure
Знание источников данных, потоков обработки, и конкретных таблиц является залогом того, можно ли сразу, на совещании, ответить на вопрос если у нас данные для поиска ответа.

3/ engineering skills
Даже с DWH, данные крайне редко находятся в нужном виде. А значит трансформация данных и написание эффективного кода определяют как быстро вы можете приблизиться к ответу, как легко сможете воспроизводить анализ и вносить правки для будущих нужд.

4/ summary/visualization skills
Хороший отчёт или исследование это всегда структура и стройность мысли, понятное введение и поддерживающие таблицы и графики. Если этого нет, то результ часто обречен быть непонятым и не рассмотренным серьезно.

5/ recommendations skills
Даже если отчёт удачно сложен, рекомендации это первое что попросит у вас заказчик. Если их нельзя синтезировать, то работа сделана лишь наполовину.

via @ProductAnalytics