​​Пример прогнозирования позитивных или негативных настроений отзывов пользователей с помощью BigQuery ML и новой функции ML.NGRAMS.

via @BigQuery

Статья с интересными примерами использования pandas для тестирования алгоритмов сбора и обработки данных

https://habr.com/ru/post/486756/

Руководитель аналитики С2С кластера в Авито — о том, кто такие аналитики, в чём разница между BI и Data Scientist, какая карьерная траектория у аналитиков и какие навыки нужны на каждом этапе от Junior до Senior +

https://www.youtube.com/watch?v=uh5nyhABxjg

via @ProductAnalytics

Открылась запись на курс «Аналитический маркетинг» 11 и 12 апреля.
https://brainwashing.pro/marketing

Я бы выстраивал маркетинг так, чтобы зарабатывать больше денег. То есть начал бы с продаж.

Например, предположим, что ваша воронка продаж выглядет так:
1) потенциальные заказчики находят вас в интернете и приходят на сайт
2) некоторые из них оставляют заявку
3) с потенциальным клиентом связывается пре-сейл, чтобы уточнить возможность и проверить, есть ли у клиента бюджет
4) если все ок, с клиентом встречается продавец/аккаунт чтобы утчонить техническое задание
5) на основе технического задания вы готовите и отправляете предложение
6) клиент тогруется, за несколько встреч продавец утрясает условия сделки
7) договор подписан, аванс получен

Если так, то, точки для улучшения:
- больше потенциальных заказчиков заходит на сайт
- большая конверсия из посетителей в заявки
- лучше качество заявок
- лучшая конверсия из заявок в договор

По идее, маркетинг отвечает за все, что происходит до момента поступления заявок. Дальше — работа продавцов.

Теперь разберемся, как сделать, чтобы потенциальных заказчиков было больше, они были лучше и с большей вероятностью к вам обращались. Общая логика такая:
- вот есть весь рынок (все потенциальные заказчики)
- этот рынок можно как-то поделить на сегменты
- вы уже обслуживаете какие-то сегменты
- а еще какие-то не обслуживаете

Как расти:
- лучше обслуживать уже существующие сегменты
- выходить в новые сегменты

Как лучше обслуживать существующие сегменты
Понять, что именно хотят клиенты оттуда и адаптировать предложение прям под них. Чтобы понять, надо идти и с разговаривать с теми, кто у вас купили (что хотели? почему выбрали вас? довольны?) и с теми, кто не купили (что хотели? кого выбрали? чего не хватило нам?). Проведите 20-30 интервью и станет гораздо понятнее, где нужно улучшать.

Как выходить в новые сегменты
Я пока ни слова не сказал о том, как именно мы поделили рынок на части. Что это за сегменты такие? Мне удобнее всего делить потенциальных покупателей по тому, какую работу они хотят получить от вас. Под работой я имею в виду не «сделайте нам интерфейс», а на шаг или два глубже.

Например, есть банки, которые хотят интерфейс мобильного приложения, чтобы клиентам было удобно, и они чаще подключали банковские сервисы. А еще есть те же банки, которые хотят улучшить интефейс внутреннего портала для сотрудников, чтобы те, ну не знаю, быстрее находили шаблоны документов. Это разные работы.

В ходе интервью тех клиентов, которые у вас не купили, вы можете заметить те работы, с которыми вы пока не справляетесь. Может быть вам нужно сделать специальный оффер для какой-то услуги? Может быть вы слишком дорогие? Или все ок, просто клиенты не поняли, что вы это умеете. Сделаете промо-страницу, дадите рекламу — и полетит.

Подборка цифр и исследований e-commerce

E-commerce Report 2019: аналитика по центральной и восточной Европе. Международное маркетинговое агентство Promodo провело исследование интернет-магазинов Центральной и Восточной Европы (проанализировано 292 магазина из 16-ти стран)
- европейский рынок e-commerce за год вырос на четверть в доходе
- скорость роста среднего чека онлайн-ритейлеров превысила уровень инфляции
- по количеству сеансов десктоп проигрывает мобильным устройствам больше чем в 2 раза.
- в 2020 впервые количество транзакций и дохода с мобильных устройств превысит показатели десктопа.

Онлайн-платежи: главные тенденции 2019 года
Assist проанализировал изменения в сфере онлайн-платежей в 2019 году. Количество платежей, совершенных с мобильных устройств, достигло 47% от общего числа, их рост значительно опережает рост десктопных платежей. Все больше увеличивается доля платежей с кредитных карт — в минувшем году их объем составил уже 60% в рублях. Москвичи и петербуржцы совершают основную часть платежей в интернете — 43% и 15% соответственно. Владельцы карт «Мир» в среднем совершают платеж на 2656 рублей, Visa — 3240 рублей, MasterCard — 3442 рубля. Средняя величина одного онлайн-платежа по pay-сервисам выросла на 14%, тогда как по банковским картам — на 2%.

Исследование Яндекс.Кассы: бесконтактные платежи влияют на средний чек. Бесконтактную оплату через Apple Pay и Google Pay на сайтах или в приложениях принимают 19% компаний, использующих Яндекс.Кассу. В Москве самый высокий средний чек при бесконтактных платежах был в 2019 году на сайтах и в приложениях из сферы туризма и отдыха (19 900 рублей).

Фарма готова к онлайну: аналитика рынка от Data Insight. Объём онлайн-заказов в сегменте "лекарственные средства" вырос в деньгах за год сразу на 83%. Сейчас он составляет 83 млрд рублей.
Источник

Банк Русский Стандарт изучил общие тенденции внесения наличных средств на карты сторонних банков в его сети АТМ. Исследование показало, что в 2019 году количество и объем (общая сумма) таких операций увеличились на 20,51% (по сравнению с 2018 годом).

Сбербанк в рамках проекта «СберДанные» проанализировал развитие безналичных платежей в России. Более половины товаров и услуг в нашей стране впервые были оплачены безналично (доля расчетов составила 50,4% от общих расходов)

@internetanalytics

Более чем на 763 млн мобильных устройств во всём мире заблокирована реклама, причём в основном с помощью мобильных браузеров с блокировкой по умолчанию.

Общее число приверженцев блокировки мобильной рекламы выросло на 64% с декабря 2016 года.


Источник
Полный отчет

@internetanalytics

Статья, в которой автор Fareed Mosavat (ex. Dir of Product в Slack) рассказывает о разнице между хорошими и плохими тестами:

https://www.reforge.com/blog/good-experiment-bad-experiment

via @ABtesting

У гугла есть такой продукт, Cloud Vision API - эта штука позволяет сторонним разработчикам распознать содержимое картинки. По сути это доступ к обученной гуглом нейронной сети, которая размечает тегами фотографию, говоря что на ней самолет, пляж, и с вероятностью 84 процента по пляжу бежит собака.

Так вот, вчера разработчики разослали предупреждение, что Cloud Vision API больше не будет навешивать тэги "мужчина" или "женщина" на фотографии людей, потому что, цитирую "невозможно определить пол человека исключительно по его внешнему виду". Решение крайне интересное, теперь если вы хотите вернуться к традиционному определению пола и возраста с использованием Cloud Vision API, придется делать это как живым людям - например предполагая что если на человеке есть тэг "платье" - вероятно это женщина.

https://www.businessinsider.com/google-cloud-vision-api-wont-tag-images-by-gender-2020-2?op=1

DevPractice выпустили бесплатную книгу по Matplotlib. В этой книге в форме уроков дана обширная информация, которая поможет решить большую часть задач при построении графиков.

https://devpractice.ru/matplotlib-book/

​​В Google Analytics App+Web всем пользователям стал доступен отчет по когортному анализу. В нем появились более гибкие настройки, чем в Universal Analytics. Например, теперь можно выбирать типом когорты не только дату первой сессии, но и дату первой транзакции (Cohort Inclusion) и смотреть все эти данные в разных разбивках (Breakdown).

via @WebAnalyst

Обзор нескольких новых функций в Pandas 1.0: конвертация датафрейма в markdown-формат; универсальная константа pd.NA (вместо np.nan, None или pd.NaT); строковый тип данных (вместо универсального object).

https://towardsdatascience.com/top-3-new-features-in-pandas-1-0-4a92d98a9a8f

​​User Retention & HyperLogLog++

Шаблон SQL-запроса для расчета User Retention по дням с использованием алгоритма HyperLogLog++, который используется в интерфейсе Google Analytics и позволяет значительно увеличить скорость расчета результатов незначительно уменьшая их точность, что важно для BI-инструментов.

via @BigQuery

Почему так важно работать над воронкой продаж?

Чтобы повышать продажи, не обязательно растить рекламный бюджет. На примере абстрактного среднего бизнеса покажу, как часто подходят к вопросу повышения продаж и как стоит это делать. Читайте внимательно.

Выручка с заказов с сайта/по телефону 20 млн в месяц. 30% продаж приходит с рекламного трафика, остальное от не рекламных каналов. Тратится на рекламу 1 млн. рублей. Конверсия из трафика в заказ 2,2%, а из заказа в продажу 30%.

Руководство ставит задачу в новом году расти +30%. Те кто стоит над маркетингом обычно забывают, что не все заказы с сайта идут с рекламы. И они думают, что эффект от рекламы надо увеличить на 30%, и аналогично вырастет выручка. И соглашаются повысить бюджет на рекламу на 30%. На самом деле доля рекламного трафика всего 30%, и в таком случае эффект от рекламы надо увеличить ровно в 2 раза, а чтобы это сделать, надо увеличить бюджет в 2,5-3 раза, т.к. сильно увеличивая бюджет, оставить такой же ROI нереально.

А что если не повышать рекламный бюджет, а попробовать поработать над воронкой? Если конверсию на сайте повысить с 2,2% до 2,57%, а из заказов в продажу с 30% в 33,9%, то вы получите увеличение продаж на 30% без повышения расходов на рекламу. Да, повышать коэф. конверсии не так просто, но выполнимо, если сфокусироваться на этом и делать правильную аналитику.

Курс по библиотеке pandas для начинающих.

https://youtu.be/yzIMircGU5I

Создание простого веб-приложения с использованием Flask и MongoDB.

https://morioh.com/p/9451f1260fe2

Важно понять, что ваш маркетинг — это не цепь случайных событий, а последовательный путь, который подвержен логике

Директор по развитию Smart Analytics Кирилл Баскаков о философском переосмыслении моделирования атрибуции, причинах, по которым старые модели стали недееспособны, и как новый инструмент - омниканальные пользовательские цепи - помогает бизнесу и маркетингу сегодня.👇

https://www.comagic.ru/blog/posts/feb/kak_vybrat_nuzhnuyu_model_atributsii_slovo_ekspertam/?fbclid=IwAR1spR1CyrH_rUePGUWcnxsAvGT5xkylT9w032p1tHtyFk-IW9V1m_is2FY