​​Your End-to-End Product Analytics Strategy

Why you should prioritize metrics based on the product lifecycle stages?

@ProductAnalytics

​​The main task of any commercial product is to bring profit. To do this, it is necessary that the product has as wide an audience as possible and that users of the product buy from it as often as possible. The task of a product analyst is to constantly observe how profit changes, find the reasons for changes and look for profit growth points. Product metrics help the analyst to do this.

Examples of product metrics and SQL queries for calculating them.

@ProductAnalytics

​​Beyond the limitation of A/B Testing using Causal Inference

In the realm of product management and development, understanding the impact of new campaign (aka treatment) releases on user behavior is crucial. Campaign assessing effect on key performance indicators, such as retention metrics (specifically, Day 1 retention or D1), becomes a pivotal task.

However, this task presents several challenges. While A/B testing is commonly employed to measure such impacts, it is not always a viable option due to ethical, practical, or financial constraints.

@ProductAnalytics

​​Time-Series Market Mix Modeling for Sales Forecasting vs Advertising Expenses using Azure Blob Storage

This market mix modeling is a valuable learning experience, revealing how different advertising expenses impact sales.

@ProductAnalytics

​​Як утримати клієнта при взаємодії з продуктом → підкаже не ваша інтуїція, а глибокий аналіз 📊

Навчіться залучати, утримувати й повертати користувачів за допомогою правильного вибору метрик — на курсі «Продуктова аналітика» від Laba.

За 14 занять ви:
👉 навчитесь обирати метрики для зростання свого продукту
👉 засвоїте статистичний аналіз для виявлення закономірностей і прогнозів
👉 розберетесь, як проводити когортний аналіз для прогнозування поведінки користувачів
👉 зрозумієте, як запускати й аналізувати A/B-тести для ухвалення рішень
👉 налаштуєте аналітику для мобільних і вебпродуктів

Лектори:

Лада Кліщенко - Head of Product Analytics у Kyivstar, керує командою аналітиків у роботі над продуктами, як-от «Мій Київстар», «Київстар ТБ» та низкою B2B-продуктів.

Алекс Баликов - Director of Product and Operations у FuseBase, разом з командою з нуля вибудував продуктову та фінансову аналітику у FuseBase.

📅 Старт - 17 листопада

Детальніше про курс 👈

​​Mastering Dashboard Design: From Good to Unmissable Data Visualizations

A well-designed dashboard is more than just a collection of visuals; it’s a strategic tool for decision-making. By starting with a clear purpose, choosing the right metrics, and structuring your dashboard to guide users logically through the data, you can create visualizations that not only inform but also inspire action.

@ProductAnalytics

​​Ідеї використання UDF-функцій в BigQuery

Підбірка за областю застосування:

- аналіз А/В-тестів,
- робота з текстом та датами,
- робота з параметрами івентів з різними форматами в GA4,
- загальний каталог UDF-функцій.

@BigQuery

​​В Google Analytics 4 стали доступні Benchmarking метрики в форматі 25%, 50% і 75% процентилів. Аккаунти, які входять до порівняльних груп визначаються не тільки категорією, вибраною в налаштуваннях ресурсу #GA4, а комбінацією факторів, в тому числі і з урахуванням схожості URL'ів. Звичайно ж, дані шифруються і агреговуються, і мають певні порогові значення перш ніж візьмуть участь у порівнняні. Детальніше у відео або у документації: https://bit.ly/4f2RWJ1

via @WebAnalyst

​​Establishing Key Metrics and Segments for Airbnb Users

In this data visualization project, the author is analyzing a dataset with Airbnb data from Kaggle for the year 2019 to see what high-level insights and inferences he could derive.

via @ProductAnalytics

​​👉🏼 Опануйте навички, які допоможуть вивести продукт на ринок, знайти Product-Market Fit та забезпечити його масштабування

На курсі Продуктовий маркетинг ви дізнаєтесь, як забезпечити успіх продукту завдяки:

✔️аналізу трендів та конкурентного середовища
✔️розробці ефективної Go-to-Market стратегії
✔️формуванню позиціювання продукту
✔️координації команд з використанням GTM та Lean Canvas

➕отримаєте конспект про алгоритми для сегментації аудиторії & Predictive Analytics та інструменти AI, які допоможуть вирішити ряд завдань

Лектор - Андрій Охота, 13+ років у сфері, реалізує go-to-market стратегії, розробляє маркетингові й цінові стратегії для B2C та оптимізує UX-продукти:
→ у Readdle Ltd збільшив дохід продукту на понад $740.000
→ у Netpeak Ltd досягнув річного прибутку в $120.000 з нуля
→ у Skylum Software Ltd керував бюджетом понад $4 млн та досягнув подвоєного повернення інвестицій

Серед запрошених лекторів - експерти з Uklon, EPAM Systems та MacPaw

Детальніше про курс

​​Google випустив Meridian — open-source інструмент для Marketing Mix Modeling (MMM), який допогамає вимірювати ефект від спільного впливу різних маркетингових каналів (в тому числі і offline каналів). Цей підхід орієнтований на агреговані дані, а не на дані рівня користувача, що дозволяє ним користуватись GDPR compliant компаніям. А те що рішення open-source — дозволяє кастомізувати його під свої потреби і особливості бізнесу. Доречі, у Facebook вже дуже давно є аналогічний open-source інструмент для MMM — Robyn.

Детальніше: https://bit.ly/419arXU

via @MarkeTech

​​How mobile apps secretly collect geolocation data without user consent. Oftentimes, even without developers knowledge.

Detailed a flowchart that includes many of the actors and data collecting so you can see how it's all connected.

@ProductAnalytics

​​🚀Штучний інтелект для продуктивності: приєднуйтеся до оновленого безкоштовного курсу від Google!

Навчіться використовувати нові інструменти ШІ, щоб заощадити до 2 годин щодня в роботі та повсякденному житті.

Що всередині?
• 13 коротких відеоуроків, воркбуки та конструктор ефективних запитів для ШІ
• Тренери з Google, SET University, Beetroot Academy, AI HOUSE тощо
• Вебінари з можливістю поставити питання експертам
• Практикуми зі створення зображень, персонального ШІ-помічника Gemini Gems та чат-ботів для бізнесу на основі Google Cloud
• Навчання відбувається онлайн у гнучкому режимі у зручний для вас час!

🔥 Реєструйтеся за посиланням, аби не пропустити анонсів вебінарів та оновлень.

Привіт. Ми в MacPaw шукаємо продуктового аналітика, який має досвід роботи з мобільними додатками, знає основи веб аналітики та розуміється в трекінгу на iOS платформах.

MacPaw - продуктова ІТ компанія, розробляє macOS/iOS-додатки, продукти якої встановлені на кожному 5-му макбуці світу.

Вакансія за посиланням:

👉 Product Analyst (iOS & Web Analytics)

​​What everyone gets wrong about the Duolingo growth model

The lesson of the Duolingo growth model isn’t that we should all focus on CURR. It is that picking the right north star is essential for growth.

Duolingo saw the signs that the old metrics were becoming less useful. Statistical modeling identified some promising new north stars, which were then validated through experimentation with real users in the product itself.

@ProductAnalytics

​​Як за допомогою BigQueryML можна виявити фактори, які впливають на результати.

Contribution Analysis оцінює вплив окремих категоріальних змінних на зміну метрики. Автор наводить приклад аналізу змін у коефіцієнті конверсії між двома кварталами.

@BigQuery

Google провів онлайн конференцію Think AI 2025, підготовлену спеціально для українського ринку, і розповів про те як AI трансформує маркетинг та відкриває нові можливості для бізнесу. Рекомендую до перегляду:

https://www.youtube.com/watch?v=Oi9nWCjwiCA

via @MarkeTech

📊 Замість «ну, директору ніби подобається» → «працює, маємо +12 % до retention». Замість «запускаємо, а там подивимося» → А/B-тести, гіпотези та чіткі показники.

Навчіться аналізувати продукт комплексно на курсі «Продуктова аналітика»: від метрик до A/B-тестів та гіпотез, від SQL-запитів до наочної візуалізації, актуальні інструменти й курсовий проєкт.

За 24 заняття ви навчитесь:
🔸 формулювати гіпотези, будувати дерево метрик та оцінювати зміни
🔸 використовувати продуктові метрики
🔸 працювати з гіпотезами
🔸 аналізувати юніт-економіку
🔸 працювати з SQL, Amplitude, Firebase, GA4
🔸 візуалізувати дані у Tableau

Курсовий проєкт від продуктової компанії Brainstack — створите аналітичний дашборд, що допоможе виявляти продуктові закономірності, формувати гіпотези та знаходити точки для оптимізації

Лекторка: Юлія Пузанова — Staff Product Analyst у Bolt, очолює аналітику команд, які автоматизують зростання бізнесу та оптимізують розподіл інвестицій.

Старт: 20 серпня

Деталі, програма та реєстрація 🔗

​​Минулого року на конференції Measure Summit Siavash Kanani показав крутий концепт — ✨ Telepathy + Triggers для Looker Studio, який може перетворити простий дашборд в інтерактивний інструмент, що може:

- ✉️ надсилати повідомлення по певним умовам на основі даних,
- 💬 відображати коментарі і чат (як в Google Docs),
- 🚀 запускати різні процеси по API.

Так от, нещодавно Siavash публічно відкрив репозиторій такого рішення, щоб всі бажаючі могли ним 🎁 безкоштовно скористатись та законтріб'ютити: https://github.com/siavak-dev/telepathy

👉 Подивитись повну демонстрацію всіх можливостей: https://www.youtube.com/watch?v=tAoankCaPuI

📌 P.S. Чисто по фану за допомогою цього рішення він побудував повноцінний софт для кав’ярні прямо у Looker Studio — з замовленням, дашбордом для баристи і екраном готових замовлень.

via @WebAnalyst

​​Гарний матеріал про тестування ігор. Стаття пояснює, як грамотно планувати та зупиняти тести, щоб отримати максимум корисних висновків з мінімальними витратами. Коли і на яких стадіях робити тести, і як зрозуміти, що “достатньо”.

Додаткові поради:

- Дешевше зробити ранній тест, ніж відкладати всі проблеми на кінець, коли виправлення дорогі,

- Фокусуйтеся спочатку на ризикових рішеннях (що може піти не так, що найскладніше реалізувати) — саме там тести дають найбільшу віддачу.

@ProductAnalytics

​​Цікавий підхід до аналізу віддотку користувачів. Автор розглядає, як будувати правильний набір даних для аналізу причин відтоку у продуктовій аналітиці. Особлива увага приділяється тому, як вибирати спостереження (дату, точку “зрізу”) як для користувачів, що пішли, так і для тих, що залишилися.

@ProductAnalytics