​​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

​​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

Доклад Виталия Давыдова CEO Adapty на конференции Матемаркетинг-2020: "Как меняется мобильный маркетинг и как быть с подписками с iOS14?"

https://www.youtube.com/watch?v=4U2rprMzeWg

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

​​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

​​Хороший справочник по A/B-тестированию и выбору критериев с примерами кода на Python.

via @ProductAnalytics

​​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

​​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

​​Статья о том, как развивать аналитические навыки:

https://medium.com/geekculture/how-to-develop-your-analytical-skills-e9ae44d88803

via @ProductAnalytics

​​Вслед за Analytics, Facebook закрывает и текущую версию Attribution, но обещает уже в этом году представить обновленную версию, адаптированную под изменения отрасли трекинга рекламы.

Подробнее: https://bit.ly/3n1a77H

via @WebAnalyst

​​Отличный пример работы с дублированием данных о клиентах с использованием графов и BigQuery Scripting.

@BigQuery

​​Что такое продуктовое мышление.
И почему это так важно в контексте стартапа.

via @ProductAnalytics

Как говорят американцы: Кто SQL не знает, тот всю жизнь в экселе отчеты считает! 😎

Новый курс по SQL от Глеба Михайлова, который уже стал хитом на Udemy, поможет вывести твой SQL на новый уровень.

Это SQL именно для анализа данных, и весь SQL Глеб пишет в Jupyter ноутбуке. Это очень удобный подход, потому что весь код хранится в одном месте. А так же можно быстро досчитать что-то в пандас и построить график.

Этот курс рассчитан на тех, кто уже что-то знает об аналитике и представяет что такое питон. Если ты знаешь SQL, но не знаешь питон — этот курс тоже будет тебе очень полезен. Совсем новички тоже смогут пройти курс — разобраться с питоном и Jupyter можно на ходу.

Ссылка заряжена хорошей скидочкой. Усиль свой SQL! 🔥

​​Отслеживание повторных покупок с помощью Google Data Studio и BigQuery. Руководство по созданию автоматизированной визуализации повторных покупок с примерами SQL-запросов.

@BigQuery

​​Хорошая статья о ценности UX исследований в продукте:

https://uxdesign.cc/ux-research-isnt-a-bottleneck-it-s-a-decanter-2cb3f65ede38

via @ProductAnalytics