Немного NSM-скептики.
И это не Неймар-Суарес-Месси. Я про North Star Metric.

Иногда слышу-читаю что-то типа "какая у нас north star". И всегда первая реакция - "а почему тебе нужна именно одна самая главная-главная-главная" метрика?
Оговорюсь сразу, имею ввиду, что концепция NSM предполагает одну главную метрику, ведь Северная звезда у нас одна. Если у нас 2 главных метрики, то это уже не NSM.

В чебурнете интернете есть куча статей на тему того, что такое North Star Metric, как выбрать, плюс интересные примеры.
По моему скромному мнению NSM очень редко применима. А для большинства продуктов может быть просто вредна, в силу подверженности любой метрики хаканию. Если у нас одна метрика главная, почти всегда ее можно хакнуть. И руководители продукта, думая, что развивают его, в действительности просто закапывают.

Быстрые примеры NSM из статей и слабая сторона:
- Для соцсетей - число активных пользователей в день. А если они все проводят по 1 секунде в день?
- Для месседжера - число отправленных сообщений. Если 5% пользователей отправил 95% сообщений, как нам это поможет?
- Для медиа - общее время чтения. То же самое - если 5% пользователей сделаю 95% LTV? А что с количеством статей на сессию/юзера?
- Для интернет-магазина - LTV. А сколько у нас покупателей? А выбросы?
- Онлайн-сервисы - retention. А сколько у нас пользователей в когортах?

В таких случаях нам нужны дополнительных метрики, чтобы компенсировать и сбалансировать. Тогда уже и не хакнешь особо.

При этом, повторюсь, не говорю, что NSM всегда плохо. Просто не нужно увлекаться и думать головой. Не нужно бросаться строить дерево или пирамиду метрик. Или пытаться что-то бездумно скопировать у конкурентов со словами "они же не дураки!". Точно?

В общем, когда нам нужно построить какую-то структуру метрик, садимся, думаем, подбираем то, что подходит именно нам.

Если соврал и NSM так хороша, как о ней пишут в статьях и универсально применима, предлагаю швырнуть в меня чем-нибудь. При этом не забываем, что это именно мое мнение, исходя из того, что вижу, слышу, читаю, и я его никому не навязываю 💦

На глаза попалась интересная статья, актуальная, наверное, для большинства из нас. В ней больше про разработку. Но и в нашей профессии такие же контексты и их переключение, встречи, созвоны частоколом, сломанные метрики, интриги-расследования и прочее.
В свое время посмотрел всякие умные статьи на тему тайм-менеджмента. И собрал небольшой список тезисов по тайм-менеджменту на светлой стороне. Про темную как-нибудь потом. Выглядит немного, как утопия. Но почему бы хотя бы честно не стремиться к выполнению простых принципов.

1. Планирование:
1. рабочей недели, обязательно оставлять минимум 1 день под срочные задачи.
2. рабочего дня. Сначала должны выполняться сложные - важные задачи. Оставлять резерв времени на вечер.
3. выполняемой задачи - подробный план выполнения. Если задача большая и невыполнима за 1 день, ее нужно разделить на фазы, обязательно документировать
2. Расставлять приоритеты задач. Самое важное должно выполняться первым
3. Делать одно дело за раз. Если нужно переключиться на другую, более срочную задачу, текущая должна быть доведена до некой логической паузы, с которой можно будет безболезненно продолжить.
4. Не отвлекаться. Что-то такое можно только в перерывы или что-то срочное
1. перекусы - во время перерыва или обдумывания
2. разговоры - во время перерыва
3. соцсети - во время перерыва
5. Научитесь говорить «Нет». Тут скорее про приоритеты задач и управление ожиданиями заказчика. У меня есть ограниченный ресурс по времени и я не могу разорваться.
6. Рабочим чатам - тоже свое время. Если пришло новое сообщение от коллеги, не нужно сразу кидаться писать ответ и начинать переписку. В этом есть смысл только тогда, когда где-то что-то “горит”. Остальные вопросы можно обсудить в свое время.
7. Не допускать парализации из-за нескольких важных срочных задач. Это лечится приоритизацией и управлением ожиданиями. Обозначаем сроки, когда будет готово и стараемся их соблюсти.
8. Планировать отдых. В каждом часу перерывы на 10 минут.
9. Составьте реалистичное расписание

Стать пользователем

Часто замечаю одну вещь: многие аналитики, работающие над продуктом, строящие дашборды с кучей метрик, проводящие сложные ресерчи, на самом деле ни разу не были настоящими пользователями своего продукта. Да, вы не ослышались. Они предлагают пути улучшения, но сами никогда не использовали продукт. Звучит абсурдно, не так ли?

И это касается не только аналитиков, но и всех, кто работает над развитием продукта: топ-менеджеров, продакт оунеров, маркетологов, дизайнеров… Многие из этих людей предлагают идеи, направляют бизнес, вносят изменения, но они – не пользователи.

Лучший совет, который я могу дать для развития в профессии – это регулярная работа с обратной связью. Да, именно так! Лучше потратить несколько часов в неделю на чтение фидбека и отзывов в сторе, чем на очередной бесполезный курс.

Если ты работаешь над игрой – установи ее и пройди от начала до конца. Доставка товаров? Поставь себя на место покупателя и курьера. Финтех? Попробуй оформить кредит через свой сервис и ощути всю боль навязанных страховок и маркетинговых процентных ставок. Может быть тогда, наконец, придет инсайт, почему метрика «Take rate» упала.

Только пройдя этот путь, ты сможешь действительно понять свой продукт и быть на одной волне с пользователем.

#мысли

Неожиданно узнал, что в Looker Studio (в душе все еще Data Studio) появились папки. Уже несколько месяцев не пользовался, поэтому узнал с опозданием. И пусть только в Pro, но все же.

Часто мы сталкиваемся с проблемой прогноза или проведения АБ-теста с некоторыми метриками, например, ARPU, LTV, Retention, так как они не очень чувствительны, рассчитываются на большом временном интервале.
В таких случаях нас выручают прокси-метрики - они коррелируют с целевой метрикой, при этом их проще рассчитать, они более чувствительны и с ними можно проводить АБ-тесты.
Несколько материалов по поиску прокси-метрик:
- доклад Виталия Черемисинова на ММ
- статья на towardsdatascience
- статья от Retail Rocket раз
- статья от Retail Rocket два
- статья от Retail Rocket три

Продолжаем разговор про North Star Metric. Называю себя скептиком NSM-поклонения и повсеместного применения. При это понятно, есть есть места, где это применимо и работоспособно.
У Амплитуды есть руководство, как работать с NSM.

В прошлом году написал небольшую серию постов о том, как повысить шансу на трудоустройство после курсов по аналитике. Актуальность темы не снижается, конечно. И мне тоже поступают вопросы на эту тему. Думаю, что на часть вопросов удалось ответить.

Ссылки на посты: №1, №2, №3, №4, №5, №6, №7, №8.
И продублировал всю серию в статью на Медиум. Тут вопрос в том, как удобнее читать.

Если что-то нужно дополнить-расширить-углубить-продолжить, пишите в комментариях

#образование

Когда говорил, что для получения коммерческого опыта можно и нужно использовать фриланс, имел ввиду примерно это.

На vc снова вспоминают Moneyball. То, что сделали в Окленд Атлетикс, можно считать одним из первых применений аналитики в спорте, когда цифры определяют формирование и игру команды. Еще более интересной эту историю делает то, что в спорте аналитику кратно труднее применять, чем в наших этих экоммерсах да маркетплейсах. Оттого ценность проделанной работы еще выше.

И фильм тоже отличный.

Мое отношение к существующим методам найма не вполне однозначное. Один из способов решения некоторых узких мест предлагает автор ролика. Даже интересно, происходит ли такое на практике. В комментариях тоже не обнаружил множественных историй успеха. А, может, все успешные получили оффер и помалкивают...

Не могу не поделиться актуальным роликом про эффективных менеджеров - https://www.youtube.com/watch?v=eYBwY6zKSNk.

Тут сообщают, что сегодня день душнилы. С праздником, дамы и господа! Давайте же продолжать радовать наших коллег запредельным душниловом.

Наверное, впервые здесь порекомендую книги. Это будет не очередная книга по статистике или АБ-тестам.

Это книги по теории ограничений Элияху Гордтратта. В свое время мне их посоветовал прочитать мой руководитель, за что (и многое другое) ему очень благодарен.

Прежде всего Цель, Цель-2 и Цель-3.

Концепция теории ограничений и ее интерпретация помогают иначе смотреть как на рабочие, бизнес, так и вполне бытовые задачи, более успешно их решать. И, конечно, меньше рефлексировать из-за встречающихся затруднений.

Кстати, это не бизнес-нудятина, как часто бывает. Эти книги еще и интересно читать.

Это не реклама конкретного магазина, поэтому оставлю просто ссылки на Википедию. Раз и два.

Таки добрался

Тут подъехала формула расчёта результативности аналитика