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

Решил сделать единую статью-инструкцию, которая объединит все нужные материалы по работе с Google Tag Manager в одном месте.

При любом вопросе, касающимся менеджера тегов, в этой статье вы найдете ответ. От самых базовых вещей (что такое GTM, какие бывают типы триггеров и т.д) до работы с dataLayer, CSS-селекторами.

Сгруппировал информацию в статье максимально удобным образом.
Начинающий специалист сможет легко и структурированно изучить все тонкости работы с GTM, а опытный специалист может использовать статью, как справочник и обращаться к ней при необходимости.

Приятного изучения!)

Большая подборка материалов для изучения Google Tag Manager

Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому может быть интересна статья.

Всем знаний!

Новая статья на GoPractice!

“Рост через создание новых продуктов для текущей аудитории компании”

В прошлой статье цикла мы обсудили один из путей развития и роста сформировавшейся компании или продукта – выход на новые рынки через движение в смежные зависимые сегменты по цепочке создания ценности. Сегодня речь пойдет про еще один возможный путь развития и роста – создание новых продуктов для наработанной базы пользователей.

Мы обсудим ряд примеров, где компании успешно и не очень использовали этот путь развития, а также определим набор вопросов, которые помогут принимать более осознанное решение о целесообразности данного вектора развития для конкретной компании.

https://gopractice.ru/growth-new-products-same-audience/

Обсудить прочитанное можно в чате Ask Kevin! https://news.1rj.ru/str/askkevin

​​Данные – это три кита, на которых держится любой бизнес, и от того, насколько грамотно эти данные обращаются в системах, зависят рост и успех компании.

В новой статье мы рассмотрим основные технологии обмена данными, пережившие эволюцию и доказавшие свою состоятельность в бизнесе.

The Hook Model – инструмент удержания и вовлечения

Американский исследователь и предприниматель Нир Эяль предложил интересный способ повысить вовлеченность пользователей в продукт.

«Модель крючка» – это четыре фазы взаимодействия между пользователем и продуктом, регулярное повторение которых приводит к возникновению привычки.

1. Триггер

Формирование привычки начинается с внешнего или внутреннего триггера.

Внутренние триггеры – это мысли и эмоции людей, которые они связывают с вашим продуктом. Скука, одиночество, разочарование провоцируют дискомфорт и приводят к неосознанным действиям.

Задача команды: выявить внутренние переживания пользователей и связать их с продуктом. Так, чтобы при возникновении соответствующей эмоции пользователю в первую очередь приходил на ум именно ваш продукт.

Внешние триггеры – сенсорные раздражители, окружающие пользователя. Это информация, которую нужно донести, чтобы инициировать действие.

Внешние триггеры могут быть нескольких видов:

Платные триггеры – привлечение внимания через платные рекламные каналы (контекст, таргетированная реклама и тд).

Бесплатные триггеры – информация о вашем продукте в СМИ, блогах и сообществах.

Триггеры отношений – рекомендации людей и упоминания вашего продукта в личном или виртуальном общении.

Внедренные триггеры – элементы окружения пользователя, которые часто попадаются на глаза (иконка приложения, e-mail, пуш-уведомление, сообщение в мессенджер).

Именно внедренные триггеры обеспечивают постоянное обращение пользователей к продукту, что ведет к формированию привычки.

Задача команды: придумать, настроить и оптимизировать внедренные триггеры, которые будут инициировать совершение действия в продукте.

2. Действие

За каждым триггером должны следовать реакции пользователей, направленные на совершение действий в продукте.

Вероятность совершения действий напрямую зависит от их сложности. Чем больше усилий требуется от пользователя, тем меньше вероятность, что действие будет выполнено.

Задача команды: упрощать продукт, чтобы для совершения действий требовалось как можно меньше усилий.

3. Переменное вознаграждение

Действия пользователей должны вести к получению переменного вознаграждения одного из трех типов:

Вознаграждение племени – социальное вознаграждение за счет связи пользователя с другими людьми, чувства востребованности, важности и привлекательности в глазах общества.

Вознаграждение добычей – материальные блага, информация или контент, которые пользователи могут получить, совершив действие.

Внутреннее вознаграждение – чувство удовлетворения, возникающее при полном выполнении задачи.

Задача команды: определить один или несколько типов переменного вознаграждения, характерных для продукта, которые можно использовать в качестве наживки в формировании привычки.

4. Инвестиция

Чем больше времени и сил пользователи инвестируют в продукт, тем больше они его ценят.

На этапе инвестиций пользователи должны совершать действия, которые приведут к получению переменного вознаграждения в будущем.

Инвестиции позволяют накапливать ценность в форме контента, личных данных, аудитории, репутации или навыков, а также инициировать новые триггеры.

Задача команды: создавать и развивать механики инвестиций в продукт, связывать их с получением переменного вознаграждения в будущем.

Заранее неизвестно, что лучше сработает на каждом из этапов модели, применяемой к вашему продукту. Потребуется провести не один эксперимент, чтобы найти оптимальные решения.

Опыт десятков популярных продуктов, использующих модель крючка, говорит о том, что эти усилия окупаются.

Удержание и вовлеченность – фундаментальные метрики. Вырастив их за счет создания привычки, вы сможете сделать рост бизнеса долгосрочным и управляемым.

Y Combinator опубликовал гайд о том, как правильно поднимать раунд серии А. Гайд — концентрация опыта YC за несколько лет работы с успешными и не очень стартапами. Про правильный питч и прочее почитайте сами, а мы расскажем о самом интересном — о цифрах, которые интересны инвесторам.

Тактика на старте

За 6-12 месяцев до даты подъема раунда А необходимо решить, чем вы будете удивлять потенциальных инвесторов. Нужно выбрать себе цели и тут же начать их трекать, чтобы в день Х у вас уже были красивые графики того, как эти цели были достигнуты. Если понимания, к чему вы стремитесь, нет, то можно их копипастнуть (с умом, разумеется) в предложенных YC бенчмарках — это наборы параметров, средние для стартапов YCombinator за 5 лет в разных областях. Например, для Usage Based / B2B компании ключевой метрикой будет ARR (Annual Recurring Revenue — годовой повторяющийся доход), который в день презентации должен достигнуть $1.3-6.1M, а для маркетплейсов такой метрикой будет GMV (Gross Merchandise Value) в $4.8-63.2M.
Помимо ключевой метрики YCombinator советует стремиться к конкретным цифрам по росту продаж, размеру раунда, dilution и post money.

За два месяца до раунда А необходимо задуматься о целях раунда B, чтобы в раунде А поднять столько денег, чтобы этих целей достичь. В среднем, нужно планировать увеличить показатели текущих метрик в 3-5 раз. Посчитайте, сколько на это нужно средств, и это и будет минимальная сумма успеха раунда А.
Второй очень важный момент — необходимо спланировать план Б. Денег, поднятых на раунде А, должно хватить на то, чтобы при плохом сценарии развития событий и вашего проекта, вы все равно смогли бы хотя бы выйти на самоокупаемость, чтобы протянуть до того времени, когда метрики достигнут достаточной величины для подъема раунда B или хотя бы моста.

Как определить дату Х?

Как понять, что стартап "готов"? На самом деле, универсального ответа на этот вопрос или правила не существует.
Есть высказывания, которые можно принять за истину. Например, говорят, что SaaS компания готова к раунду A как только пересекает величину $1m по метрике ARR. Однако YCombinator видел достаточно компаний, поднявших А, чей ARR варьировался от $200k до $9m, и более того, многие из них все равно сгорели.
YCombinator предлагает следующий лайфхак. Начинайте регулярно встречаться с потенциальными инвесторами уже сразу после поднятия сида. Если им интересно с вами выпить кофе раз в месяц-два, если они воодушевленно следят за вашим прогрессом, то дождитесь момента, когда они захотят познакомить вас с друзьями-инвесторами — это и есть сигнал к раунду А. Если же инвесторы на вас подзабили — это сигнал к тому, чтобы напрячься в сторону развития бизнеса, а до раунда пока что далеко.

Три грани успешного раунда

Чтобы поднять деньги, а не пролететь мимо них, необходимо сфокусироваться на трех вещах: истории, связях и метриках.

История ваших планов должна напугать инвестора. Он должен бояться того, что вы вырастете до невообразимых размеров, захватите рынок, а инвестора оставите на обочине. Как и в сиде, в А веру инвесторов нужно подкреплять именно эмоционально.

Устанавливайте новые связи, поддерживайте теплыми старые, рассказывайте всем о вашем продукте, пусть о нем говорят или хотя бы имеют представление. Всегда четко озвучивайте дату предстоящего раунда А. Одна из частых ошибок — "фишка" некоторых стартаперов, когда они начинают делать вид, что у них все так хорошо, что раунд А они брать как бы и не собираются. Опыт YCombinator'а говорит, что почти всегда это провал.

@internetanalytics

Третья грань

YCombinator говорит, что нет волшебного набора метрик, которые наколдуют вам успех в раунде А. В первую очередь, нужно очень хорошо знать свой проект, чтобы понимать, какие именно показатели докажут инвестору, что у вас есть необходимый прогресс. Если инвестор заподозрит, что вы не шарите за product-market fit, пиши пропало.

Показатели должны быть целостными и подробными. Так, если ваш график показывает стабильный рост на 25% в месяц в течение 6 месяцев — все супер, все прогнозируемо. Если ваш график — пила со взлетами и падениями, которая в среднем дает рост в 25% за 6 месяцев, и эта картина не объясняется разумно (например, сезонностью) — вам скажут идти работать дальше.

Три главных косяка с данными, которые помешают взять раунд:
— недостаточность (если вы запустились 2 месяца назад, нет смысла показывать тренд инвестору, даже если там экспонента, т.к. два месяца — это ничто),
— противоречивость (в среднем рост показателя высокий, а в действительности сильные колебания),
— ошибки прошлого (за несколько лет существования стартапа график дернулся вверх только в последние несколько месяцев).

Инвесторы не любят графики с накоплением и не любят подмены понятий (например, представления GMV как прибыли).

Инвесторы любят видеть изменения показателей последовательно по месяцам, кварталам и годам.

Убедитесь, что помните, как считали каждую метрику и какие принимали допущения, а главное, знаете, как изменятся показатели, если эти допущения не брать. Например, если "пользователь" это человек, который логинится раз в месяц, прикиньте изменения метрик в случае, если за "пользователя" принять человека с ежедневным логином.

@internetanalytics

Вот такие метрики YCombinator предлагает отслеживать и демонстрировать инвесторам при поднятии раунда серии А для следующих категорий компаний:

Enterprise

Total customers
Bookings
Revenue
Revenue CMGR
Gross margin
Customer LTV / paid CAC
Burn rate / runway

(Пример компании: Scale)


SaaS

Total customers
Bookings
Monthly recurring revenue (MRR)
Revenue CMGR
Gross margin
Gross account churn
Net dollar churn
Customer LTV / paid CAC
Quick ratio: a measure of a company’s short term liquidity
Секретная метрика: эффективность продаж, то есть какой объем годового роста дохода приходится на каждый доллар, потраченный на продажи и маркетинг
Burn rate / runway

(Пример компании: Slack)


Usage-Based

Monthly revenue
Revenue CMGR
Gross margin
Dollar-based net expansion
Customer LTV / paid CAC
Burn rate / runway

(Пример компании: Twilio)


Subnoscription

Total subscribers
Trial conversion (if applicable)
Monthly recurring revenue (MRR)
Revenue CMGR
Gross margin
Gross user churn
Customer LTV / paid CAC
Burn rate / runway

(Пример компании: Netflix)


Transactional

Gross transaction volume (GTV)
Net revenue
Net revenue CMGR
Take rate (net revenue as % of GTV)
Gross margin
User retention
User transaction frequency
Customer LTV / paid CAC
Burn rate / runway

(Пример компании: PayPal)


Marketplace

Gross merchandise value (GMV)
Net revenue
Net revenue CMGR
Take rate (net revenue as % of GMV)
Gross margin
Contribution margin per order
Customer retention
Seller retention
Transactions frequency
Average transaction value
Customer LTV / paid CAC
Seller LTV / paid SAC
Burn rate / runway

(Пример компании: Airbnb)


E-Commerce

Total visits
Total unique visitors
Total customers
Conversion rate
Total registered accounts
Revenue
Revenue CMGR
Gross margin
Customer retention
Order frequency
Average order value
Customer LTV / paid CAC
Net working capital as % of change sales
Burn rate / runway

(Пример компании: Bonobos)


Advertising

Total visits (if applicable)
Page views (if applicable)
Unique visitors (if applicable)
Minutes per session
Daily active users (DAU)
Monthly active users (MAU)
Percent logged-in
Downloads / installs (if applicable)
Mobile usage share
Impressions per user
Average cost-per-impression (CPM)
Average click-through-rate (CTR)
Revenue
Revenue CMGR
User retention
User LTV / paid CAC
Burn rate / runway

(Пример компании: Twitter)


Hardware

Total units sold
Average unit price
Revenue
Revenue CMGR
Gross margin
Average transaction value
Customer LTV / paid CAC
Net working capital as % of change in sales
Burn rate / runway

(Пример компании: GoPro)


Moonshots / Hard Tech / Biotech

Technical milestones accomplished
Total subject matter experts (FTEs)
Net working capital as % of change sales
Burn rate / runway

(Пример компании: Boom Supersonic)


@internetanalytics