Приглашаем на Cinimex BI Meetup — наш первый офлайн-митап в Воронеже с онлайн-трансляцией. Будем говорить о «внедрении BI: Взгляд глазами бизнеса и технарей».

Встречаемся 21 июня в 18:30 на площадке Saburov Hall.

Также будет онлайн-трансляция на Youtube, зарегистрируйтесь и мы пришлем вам ссылку.

О чем расскажем?

Поговорим о том, как бизнес своими глазами видит внедрение BI-систем и как технические специалисты оценивают и действуют при внедрении BI.
Посмотрим на три варианта внедрения BI и пофилософствуем на тему будущего разделения труда, какие профессии будущего в BI нас уже ждут.

Регистрация по ссылке - https://cinimex.timepad.ru/event/2442809/

Компания: ALEX GROUP COMPANY
Вилка: от 160 000 до 200 000 руб.
Вакансия: Маркетолог-аналитик

AlexGroup - компания занимающаяся созданием и переводом контента на криптовалютную тематику носителями. За 8 лет работы сотни крупнейших компаний стали нашими клиентами. Ищем специалиста для развития нового бизнеса на базе блокчейна.

Обязанности:
— Анализ и интерпретация данных о рынке, потребительском поведении и — эффективности маркетинговых кампаний.
— Проведение исследований рынка и аудитории для выявления новых возможностей и трендов.
— Проектировать и анализировать А/В тесты;
— Оценка эффективности маркетинговых каналов и предложение оптимизаций.
— Создание отчетов и презентаций с аналитическими данными для руководства и команды маркетинга.
— Участие в разработке стратегии маркетинговых кампаний и акций.

Требования:
— Опыт работы в области маркетингового анализа от 3 лет.
— Глубокое знание методов анализа рынка и потребительского поведения.
— Опыт работы с различными инструментами аналитики, включая Google Analytics, Yandex.Metrica, аналитические CRM-системы и другие.
— Умение проводить сегментацию аудитории и проводить анализ конкурентной среды.
— Опыт создания отчетов и презентаций с аналитическими данными.
— Знание основных маркетинговых стратегий и инструментов.
— Умение принимать решения на основе данных и выстраивать стратегию развития.
— Опыт работы с блокчейном - будет плюсом

Мы предлагаем:
— Fulltime-работа. Возможен гибкий график
— Конкурентная ЗП от 160 000 до 200 000 руб., подробнее обговорим лично
— Работа в одной из топовых команд в своей сфере
— Возможность работы полностью на удаленке
— Курсы по повышению квалификации от компании

Контакты: @nikita_krylov

Google выпустили бесплатный вводный курс по Generative AI.

https://www.cloudskillsboost.google/paths/118

Я посмотрел пока только "одним глазком". Кажется, что это больше для менеджеров и тех, кто хочет понимать принципы и логику, но не про хардкор (что логично). Что-то похожее (вроде бы) уже есть и Microsoft. В общем, тема хайповая и немного разобраться в ней будет полезно.

@internetanalytics

Хоть сегодня и не вечер пятницы, самое время задаваться сущностными вопросами. А именно:
Вопрос 1. Ты не ты, когда не голоден?
Вопрос 2. То, что похоже на правду, и есть правда?

Не один раз делал подходы с формулировке ответа, но простыни текста были пусты. Час настал, все будет коротко

Ты не ты, когда не голоден? Ответ - да.
Пока есть силы, неплохо быть голодным. Не в плане пропитания, конечно. А в профессиональном плане. Если тебе уже не хочется делать больше, добиваться большего, то, наверное, продолжать уже не нужно. И не стоит твердить заветное - "остановись мгновение, ты прекрасно!"

То, что похоже на правду, и есть правда? Ответ - да.
Тут тоже про рабочие моменты (или не только). Когда получаешь результаты ад-хока, и, если в глаза не бросаются странности, считаем, что все ок. В каких-то регулярных задачах вероятность ошибиться ниже, может подстраховать и код-ревью (при наличии такового). Проблема ведь не в перепроверке, а в том, что мы представляем некий диапазон "нормальных результатов". И подсознательно с ним сверяемся.
Каждый из нас может рассказывать, что "я не такой, у меня нет предвзятости". Ага, конечно, и я на словах Лев Толстой. Имея ввиду это допущение и делая поправку, делаем свою работу чуть лучше.

Вчера прошла конференция по футбольной аналитике, организованная DataHub и VSporte. Страница мероприятия

Спикеры и темы выступлений:
✔️ Максим Кронфельд - руководитель научно-аналитического отдела ФК «Краснодар». Рассказал про то, как собирая множество данных о физическом состоянии игроков, их двигательной активности и т.д., индивидуально подходят к тренировочному процессу, нагрузкам. Прекрасная демонстрация научного подхода к спортивному процессу в Краснодаре.
✔️ Вадим Лукомский - легендарный "доктор" со Sports.ru. Рассказал о тенденциях развития футбольной аналитики в медиа.
✔️ Иван Катанаев - руководитель спортивного направления Яндекса. Рассказал про аналитику двигательной активности игроков. Я не знал, что Яндекс сюда уже зашел и вовсю сотрудничает с РФС, лигами, клубами.
✔️Евгений Шевелев - руководитель аналитики ЦСКА. Доклад посвящен болям футбольных аналитиков в клубах и как в ЦСКА решаются эти проблемы.

В целом, все доклады шикарные, никто не провисал. Жаль, нет записи. Надеюсь, это временно.

Анатолий Карпов не перестает радовать нас интересным контентом. Вчера прошел вебинар на тему использования нейросетей в аналитике.
Он является продолжением недавнего вебинара про решающие деревья (с небольшим самоцитированием со Степика).

В рекомендациях Youtube сегодня увидел свежее видео канала Retentioneering про сравнение работы Sankey diagram и нового для метода визуализации MatrixWave. Видимо, это был обзор вот этой статьи.
Метод интересный, но пока неочевидна польза. Кажется, что те же Sankey, а также графы, степ-матрицы вполне закрывают эту задачу. Возможно, стоит попробовать поработать с MatrixWave и тогда профит будет очевиднее.

На конференции про менеджмент продуктов ProductSense’23, которая в этом году пройдет 4–5 сентября, будет отдельный день воркшопов. И среди них есть один, который кажется мне особенно интересным.

На нём Елена Серёгина, автор фреймворка «Пирамида продуктовых метрик», аналитик и основатель бюро Datalatte, расскажет про мета-аналитику как метод создания метрик, которые помогают бизнесу смотреть в самую суть проблем, не перегружая процессы ненужными конкретно этому бизнесу фреймворками. На мастер-классе будут аналитические и продуктовые кейсы, пирамида метрик для продукта и портфеля продуктов, метрики ценности, фреймворк для KPI и OKR.

Подробнее прочитать про метод и содержание воркшопа можно на сайте конференции. А следить за другими анонсами докладов, которые будут полезны всем, кто работает с аналитикой, — в канале.

Примерно завтра GA-Universal Analytics закончится. Как модно говорить, уходит эпоха. Очень жаль. При всех претензиях, он был очень хорош. С GA4 так и не подружился, считаю его отвратительным - концепция отличная, интерфейсная реализация - хрень полная. Имхо. Рад, что не приходится с ним сейчас работать.
Впрочем, для тех, кто использует в работе исключительно сырые данные, ничего не изменится. И это отличная новость!
Хотел бы скриншот сделать завтра на 00:00:00:00, но не получится, буду где-то далеко от ноутбука.

Неожиданно наткнулся на картину, в которой художник пытался выразить суть нашей профессии.
Павел Филонов - Ударники (Мастера аналитического искусства).
https://muzei-mira.com/kartini_russkih_hudojnikov/3194-udarniki.html

Тут рассказывают, как работает performance review в Авито — подробный гайд составил их директор по аналитике Илья Гуров. Для больших команд аналитиков, где спецов выше мидла может быть несколько, это просто золото. Грамотная система ревью позволяет руководителю понятно описать грейды и получить адекватное представление о росте сотрудников, компетенциях и карьерных ожиданиях.

Если коротко, то у Авито все устроено так:

1. Self-review. Сотрудник предъявляет собственные результаты.

2. Сбор отзывов от коллег, которые участвовали в тех же проектах или заинтересованы в результатах.

3. Оценка компетенций. Руководитель собирает артефакты и доказательства по всем компетенциям.

4. Калибровка оценок между руководителями. Это защита оценки перед другими менеджерами с презентацией и фасилитатором. Душно, но эффективно.

Все это проводят каждые полгода. Так отдел аналитики достигает сразу нескольких целей: у сотрудников есть прозрачный карьерный путь и мотивация, руководитель в курсе всех процессов, а еще у всех менеджеров синхронизируются ожидания.

Проводите у себя ревью? Поделитесь лайфхаками в комментах!

Продолжаю смотреть Аха23. 🎞🎞🎞

Очередной отличный доклад - про построение мониторинга событий для аналитики в Сбермегамаркете. Юля Зиновьева рассказывает механику и последовательность построения. Если эта проблема актуальна, рекомендую к просмотру. Ссылка.
Хорошо известно, что корректность отправки событий - один из краеугольных камней работы аналитики.

В целом, алгоритм расчета аномалий такой:
1. На основании исторических данных делается прогноз количества событий с некоторыми.
2. Факт сравнивается с прогнозом с учетом доверительного интервала.
3. Если разница выходит за пределы доверительного интервала, получается аномалия.
4. В месседжеры отправляется алерт. И на дашборды также выводится вся необходимая информация.

Все вроде бы не очень трудно реализовать. И профит очевиден.
На реализацию работающего продукта ушло 10 дней.

Неожиданно Мику Джаггеру сегодня исполнилось 80. Трудно поверить! И все же.
Отличный повод включить любимую песню Rolling Stones -https://www.youtube.com/watch?v=nVrdXUHvsF0

Коллега Юрий поднял очень полезный вопрос - формат постановки задач для аналитика. Можно почитать здесь.

А можно спуститься этажом ниже и обсудить, как еще могут ставиться задачи для аналитика.

Бывает, что продуктовые команды не очень сильно развиты, и продатк-менеджер может прийти с проблемой, которую сам не очень хорошо понимает. Например, он может сказать, что метрика MAU какой-нибудь фичи неправильно считается и нужно это проверить. А после выяснится, что ему нужен не MAU (который просто количество активных юзеров в месяц), а какой-нибудь показатель повышенной активности, например, количество юзеров в месяц, которые пользовались нашей фичей не менее 2 дней в неделю или не менее 8 дней в месяц. Только это уже не MAU, а какая-то другая метрика. И вот вы полчаса все вместе пытаетесь это втолковать. Вроде активность создал, а толку 0.

А случается так, что предлагается брать задачи в работу прямо из созвона, без какой-то формализации в джире или хотя бы в письме. Вы о чем-то поговорили, у тебя далее следом идет еще 3 встречи. И вот ты заводишь задачу завтра утром, половину вводных забыл, а вторую половину неправильно описал. В результате что-то поделал, но в результате получилось не то, что хотелось заказчику, заказчик недоволен, аналитик недоволен, и проблема не решена.

Или проблема может быть сформулирована совсем верхнеуровнево, без четкого понимания цели и формата конечного результата. Опытный аналитик сможет распутать нить Ариадны, а, если опыта не очень много, будут проблемы. И снова - заказчик недоволен, аналитик недоволен, и проблема не решена.

Так что же, джира (и аналоги) с нормальным описанием целей, ожидаемых результатов, сопутствующих обстоятельств - для слабых? Как разметка на дорогах в центре одного из городов Золотого кольца.

Или все же такс-менеджер - необходимый инструмент работы команды? И нормальное ведение задач повышает вероятность развития продукта. Ответ очевиден. Или все же нет? 🦌

Продолжаем повествование про работу над задачами.
Коротко о том, как нужно брать в работу задачи. Взять задачу в работу (или не взять), обозначить сроки - это как отражение того, как ее описывает заказчик. Итак, как понять, что описанную задачу можно начать выполнять:
1. Понятен бизнес-смысл задачи, понятно, кем и как будут использованы результаты задачи - т.е. нам понятно, зачем и кому все это нужно.
2. Описан формат ожидаемого конечного результата - что мы должны отдать в качестве результата:
- короткий ответ "Да" или "Нет"
- эксель с некоторыми данными
- обновляемый дашборд
- описание причин проблемы и способы ее решения, и др.
Не всегда сразу понятен конечный формат, в таком случае нужно обсуждать, какие могут быть варианты.
3. Приоритет задачи. Он должен быть обоснован, а не просто "нужно еще вчера".
4. Ожидаемый срок выполнения задачи. Тут тоже ждем обоснования. Приоритет и срок нужны, чтобы правильно спланировать выполнение задачи.

Далее опционально:
5. Источники данных.
6. Дополнительные материалы - таблицы, статьи в confluence, связанные задачи в jira
7. Информация об ограничениях и прочих нюансах, которые нужно учитывать в работе над задачей.

Таким образом, если у нас по первым 4 пунктам нет полного понимания, задачу брать не нужно. Придется вернуться к заказчику за разъяснениями - времени на лишний звонок или встречу будет потрачено значительно меньше, чем на то, чтобы 2-3 раза выполнить одну и ту же задачу.

И да, лучше и дешевле показаться дураком, чем заниматься непонятно чем, рискуя не дать заказчику то, что он хотел получить в итоге.