Привет всем! На связи Иван Гераськин, ментор курса «Аналитик данных»!
В своей практике я всегда концентрировался на том, как извлечь максимум бизнес-пользы из данных и могу однозначно сказать, что продуктовые метрики — это must know для аналитиков. Потому что без них мы просто на ощупь пытаемся понять, работает продукт или нет.
Цифры из рекламных кабинетов и финансовые отчёты — это важно, но они не отвечают на ключевые вопросы:
🔹 Действительно ли пользователи получают ценность?
🔹 Где в продукте пробуксовка, а где — точки роста?
🔹 Какие гипотезы по развитию подтверждаются данными, а какие — просто красивые идеи?
Продуктовые метрики — это как рентген для продукта. Они показывают не просто «сколько людей зашло», а что они там делают, где «болит» и как это исправить.
В программе эфира:
Немного напомню о себе и своем опыте:
🔔 Регистрация на эфир не нужна — ссылку на трансляцию мы пришлем за 1 час до эфира. Следите за обновлениями!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍7❤4
⚡️ Стрим стартует через час: создаем список метрик в прямом эфире
Итак, мы уже на низком старте! Ровно в 18:30 по МСК начнется открытый эфир с Иваном Гераськиным — ментором курса «Аналитик данных», опытным продуктовым и дата-аналитиком со стажем 12+ лет.
Перейти в трансляцию можно по ссылке ниже:
➡️ Подключиться
Что будет: в прямом эфире на примере сервиса Memrise разберём, как превращать сырые данные в инсайты, которые реально влияют на развитие продукта.
В программе эфира:
🟠 Что такое продуктовые метрики и чем они отличаются от других?
🟠 Зачем внедрять аналитику продуктовых метрик и как это помогает в развитии продукта?
🟠 Погружаемся в функционал онлайн-сервиса с нуля.
🟠 Формируем список пользовательских сценариев: как люди взаимодействуют с продуктом?
🟠 Выделяем ключевые категории продуктовых метрик.
🟠 Вместе описываем метрики в каждой категории.
➡️ Подключиться
Итак, мы уже на низком старте! Ровно в 18:30 по МСК начнется открытый эфир с Иваном Гераськиным — ментором курса «Аналитик данных», опытным продуктовым и дата-аналитиком со стажем 12+ лет.
Перейти в трансляцию можно по ссылке ниже:
Что будет: в прямом эфире на примере сервиса Memrise разберём, как превращать сырые данные в инсайты, которые реально влияют на развитие продукта.
В программе эфира:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤6👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️⚡️⚡️ Стрим о продуктовых метриках начался!
Иван ждёт всех с распростёртыми объятьями, залетайте на эфир по ссылке!
Иван ждёт всех с распростёртыми объятьями, залетайте на эфир по ссылке!
🔥4❤2👍1
📹 Записи эфиров: о данных, метриках и работе аналитика
Приветствуем любителей аналитики! Это команда Simulative👋
На этой неделе мы провели два открытых эфира в честь большого события — запуска обновленного курса-симулятора «Аналитик данных» с менторской поддержкой! Вашим проводником в мир аналитики станет Иван Гераськин — опытный продуктовый и дата-аналитик с 12+ годами практики.
А еще спешим напомнить: до 23 июля действует скидка 25% на курс! 🚀
➡️ Забронировать место
🧡 Открытый эфир: рабочий день дата-аналитика в Яндекс eLama
Эфир провел наш друг Паша Беляев — тимлид дата-аналитиков в Яндекс eLama — и раскрыл реальные рабочие будни команды:
✔️ Какой стек используют?
✔️ Как устроены процессы?
✔️ Какие задачи решают ежедневно?
— Новичкам: отличный способ увидеть, как теория превращается в практику.
— Опытным: заглянуть на "кухню" коллег и подчерпнуть идеи.
➡️ Открыть запись
🧡 Как аналитик влияет на продукт? Создаем список метрик в прямом эфире
Эфир провел наш ментор аналитиков — Иван Гераськин. Иван на примере сервиса Memrise показал, как:
✔️ Выявлять ключевые пользовательские сценарии
✔️ Формировать список продуктовых метрик
💡 Важно! К сожалению, записалась только вторая часть эфира, но даже по этому фрагменту можно потренироваться в сборе метрик — берите подходы Ивана на вооружение!
➡️ Открыть запись
Записи доступны на нашей обучающей платформе — чтобы их посмотреть, просто зарегистрируйтесь!
Приветствуем любителей аналитики! Это команда Simulative👋
На этой неделе мы провели два открытых эфира в честь большого события — запуска обновленного курса-симулятора «Аналитик данных» с менторской поддержкой! Вашим проводником в мир аналитики станет Иван Гераськин — опытный продуктовый и дата-аналитик с 12+ годами практики.
А еще спешим напомнить: до 23 июля действует скидка 25% на курс! 🚀
🧡 Открытый эфир: рабочий день дата-аналитика в Яндекс eLama
Эфир провел наш друг Паша Беляев — тимлид дата-аналитиков в Яндекс eLama — и раскрыл реальные рабочие будни команды:
✔️ Какой стек используют?
✔️ Как устроены процессы?
✔️ Какие задачи решают ежедневно?
— Новичкам: отличный способ увидеть, как теория превращается в практику.
— Опытным: заглянуть на "кухню" коллег и подчерпнуть идеи.
🧡 Как аналитик влияет на продукт? Создаем список метрик в прямом эфире
Эфир провел наш ментор аналитиков — Иван Гераськин. Иван на примере сервиса Memrise показал, как:
✔️ Выявлять ключевые пользовательские сценарии
✔️ Формировать список продуктовых метрик
💡 Важно! К сожалению, записалась только вторая часть эфира, но даже по этому фрагменту можно потренироваться в сборе метрик — берите подходы Ивана на вооружение!
Записи доступны на нашей обучающей платформе — чтобы их посмотреть, просто зарегистрируйтесь!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10❤4👍2👏1
Интерактив — «читаем» когортный анализ
Друзья, всем привет, на связи снова Андрон — основатель Simulative 👋🏻
Знаете, вот есть такие фразочки, которые все используют, но при этом никто до конца не понимает, что за этими словами стоит. Один человек сказал, другой понимающе кивнул, третий с умным видом поддакнул — на этом и разошлись, типа эффективно поработали)
Я человек конкретный, меня такие фразы откровенно вымораживают. В аналитике тоже такие есть. Вот например — «видеть что-то за цифрами». Ну это же вообще ни о чем фраза — у тебя что, экселька прозрачная, что ты что-то за цифрами видишь?)
Сами посудите: «Ты можешь считать себя классным аналитиком, если умеешь видеть бизнес-контекст за цифрами». Это чего вообще такое?) Я и сам так иногда говорю, чего уж там. Но сегодня твердо решил, что хватит это терпеть! Предлагаю такую формулировку:
Умение видеть бизнес-контекст за цифрами — это когда при просмотре отчета на любое колебание метрик в твоей голове сразу появляется набор гипотез: какие конкретные решения или события в компании могли так повлиять.
Простейший пример: видишь, что конверсия резко рухнула — мог банально сломаться сайт.
И прикол в том, что так «видеть» — реально возможно, и для этого даже не обязательно быть шаманом! Например, на прошлом потоке моего тренинга «Как делать аналитику» мы с ребятами на примере когортного анализа разбирали этот эффект. Прям смотрели в когорты, а потом я комментировал: что в этот момент в реальности происходило в бизнесе и какое влияние оказало.
Делать такие ретроспективные упражнения — топовая тема для прокачки умения «видеть что-то за цифрами». В будущее смотреть тяжело — ты еще не знаешь результата. А вот в прошлое — прикольно. Пытаешься объяснить каждое отклонение метрики и понимаешь, что почти на все есть адекватная бизнес-причина.
Предлагаю нам с вами прямо сейчас такое упражнение поделать и вместе посмотреть в одну из тех самых когортных табличек! Ваша задача — найти как можно больше интересных значений и попробовать их объяснить: что в этот момент происходило в этот момент в нашей школе Simulative, что привело к таким результатам.
Табличку прикрепил к посту (данные, само собой, изменены, но структура сохранена). Это когортная таблица с метрикой CR2 из горячей заявки — конверсия из горячего лида в продажу.
☝🏻 Давайте я закину, для затравочки) Обратите внимание но конверсию июньской когорты в июне (т.е. в свой первый месяц). Почему такая маленькая конверсия в продажу из горячей заявки относительно соседних месяцев? Что могло повлиять?
Пишите свои варианты в комментарии, а я буду отвечать — валидно или нет!
Друзья, всем привет, на связи снова Андрон — основатель Simulative 👋🏻
Знаете, вот есть такие фразочки, которые все используют, но при этом никто до конца не понимает, что за этими словами стоит. Один человек сказал, другой понимающе кивнул, третий с умным видом поддакнул — на этом и разошлись, типа эффективно поработали)
Я человек конкретный, меня такие фразы откровенно вымораживают. В аналитике тоже такие есть. Вот например — «видеть что-то за цифрами». Ну это же вообще ни о чем фраза — у тебя что, экселька прозрачная, что ты что-то за цифрами видишь?)
Сами посудите: «Ты можешь считать себя классным аналитиком, если умеешь видеть бизнес-контекст за цифрами». Это чего вообще такое?) Я и сам так иногда говорю, чего уж там. Но сегодня твердо решил, что хватит это терпеть! Предлагаю такую формулировку:
Умение видеть бизнес-контекст за цифрами — это когда при просмотре отчета на любое колебание метрик в твоей голове сразу появляется набор гипотез: какие конкретные решения или события в компании могли так повлиять.
Простейший пример: видишь, что конверсия резко рухнула — мог банально сломаться сайт.
И прикол в том, что так «видеть» — реально возможно, и для этого даже не обязательно быть шаманом! Например, на прошлом потоке моего тренинга «Как делать аналитику» мы с ребятами на примере когортного анализа разбирали этот эффект. Прям смотрели в когорты, а потом я комментировал: что в этот момент в реальности происходило в бизнесе и какое влияние оказало.
Делать такие ретроспективные упражнения — топовая тема для прокачки умения «видеть что-то за цифрами». В будущее смотреть тяжело — ты еще не знаешь результата. А вот в прошлое — прикольно. Пытаешься объяснить каждое отклонение метрики и понимаешь, что почти на все есть адекватная бизнес-причина.
Предлагаю нам с вами прямо сейчас такое упражнение поделать и вместе посмотреть в одну из тех самых когортных табличек! Ваша задача — найти как можно больше интересных значений и попробовать их объяснить: что в этот момент происходило в этот момент в нашей школе Simulative, что привело к таким результатам.
Табличку прикрепил к посту (данные, само собой, изменены, но структура сохранена). Это когортная таблица с метрикой CR2 из горячей заявки — конверсия из горячего лида в продажу.
☝🏻 Давайте я закину, для затравочки) Обратите внимание но конверсию июньской когорты в июне (т.е. в свой первый месяц). Почему такая маленькая конверсия в продажу из горячей заявки относительно соседних месяцев? Что могло повлиять?
Пишите свои варианты в комментарии, а я буду отвечать — валидно или нет!
❤15👍7🔥4
Друзья, всем привет, на связи Иван Гераськин, ментор курса «Аналитик данных» 👋🏻
⚡️ Итак, сегодня разберем вопрос на засыпку: правильно ли сделали мониторинг качества работы с оттоком пользователей?
Опишу реальный кейс, с которым столкнулся, когда консультировал крупный бизнес с сотнями тысяч постоянных покупателей и десятками тысяч привлекаемых ежемесячно новых. В целях конфиденциальности, привожу данные, которые являются синтезированным аналогом, но полностью отражают необходимую динамику и суть.
У нас была цель — понять, насколько качественно работают внедряемые инструменты удержания клиентов, внедрить правильный мониторинг оттока.
Погрузившись в задачу, узнал, что ежемесячный мониторинг оттока сегмента ключевых клиентов работал вот так:
1. Представим, что завершился месяц х (например, 2025.06). Ранжируем всех клиентов с покупкой в месяце х-1 (т.е. 2025.05) по убыванию суммы их покупок за месяц x-1.
2. Выбираем таких ТОП-клиентов из начала ранжированного списка, которые приносят 50% объема продаж.
3. Рассчитываем процент оттока — какая доля из ТОП-клиентов из п.2 не купила ничего в месяце x.
К посту прикладываю график описанной выше метрики «процента оттока ключевых клиентов».
В результате такой аналитики был сделан вывод, что инструменты работы с оттоком помогли снизить отток ключевых клиентов в 2 раза за 2 года.
Теперь давайте ответим на следующие вопросы:
🔸 Согласны ли вы с утверждением выше?
🔸 Согласны с такой методологией мониторинга оттока с целью оценки качества удержания?
🔸 Как бы вы мониторили ключевых клиентов?
❗️ О том, что было дальше на самом деле, расскажу в следующем посте, а в ближайшие дни проведу вебинар по теме оттока!
Пишите свои варианты в комментарии и следите за обновлениями!
⚡️ Итак, сегодня разберем вопрос на засыпку: правильно ли сделали мониторинг качества работы с оттоком пользователей?
Опишу реальный кейс, с которым столкнулся, когда консультировал крупный бизнес с сотнями тысяч постоянных покупателей и десятками тысяч привлекаемых ежемесячно новых. В целях конфиденциальности, привожу данные, которые являются синтезированным аналогом, но полностью отражают необходимую динамику и суть.
У нас была цель — понять, насколько качественно работают внедряемые инструменты удержания клиентов, внедрить правильный мониторинг оттока.
Погрузившись в задачу, узнал, что ежемесячный мониторинг оттока сегмента ключевых клиентов работал вот так:
1. Представим, что завершился месяц х (например, 2025.06). Ранжируем всех клиентов с покупкой в месяце х-1 (т.е. 2025.05) по убыванию суммы их покупок за месяц x-1.
2. Выбираем таких ТОП-клиентов из начала ранжированного списка, которые приносят 50% объема продаж.
3. Рассчитываем процент оттока — какая доля из ТОП-клиентов из п.2 не купила ничего в месяце x.
К посту прикладываю график описанной выше метрики «процента оттока ключевых клиентов».
В результате такой аналитики был сделан вывод, что инструменты работы с оттоком помогли снизить отток ключевых клиентов в 2 раза за 2 года.
Теперь давайте ответим на следующие вопросы:
🔸 Согласны ли вы с утверждением выше?
🔸 Согласны с такой методологией мониторинга оттока с целью оценки качества удержания?
🔸 Как бы вы мониторили ключевых клиентов?
Пишите свои варианты в комментарии и следите за обновлениями!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11👍8❤5
Ребята, вас снова приветствует команда Simulative!
Продолжаем радовать вас полезными эфирами и стримами, а сегодня к нам снова наведается Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei.
Владислав уже проводил для нас очень классный вебинар, где мы писали работающую нейросеть на PyTorch.
А сегодня обсудим следующее:
Почему стоит прийти?
🔔 Начало эфира: в 18:30 по МСК. Регистрация не нужна — ссылку на трансляцию мы пришлем за 1 час до эфира. Следите за обновлениями!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11❤3👍1
Друзья, всем привет, на связи снова Иван Гераськин, ментор курса «Аналитик данных» 👋🏻
Методология определения оттока, описанная в предыдущем посте, имеет существенный недостаток и не позволяет корректно мониторить качество удержания клиентов.
Выборка ТОП-клиентов, приносящих 50% суммы продаж, с каждым последующим месяцем состоит из все более лояльных за счет того, что бизнес наращивает базу постоянных клиентов. Это можно увидеть по графику среднего количества дней с первой покупки в формируемом ежемесячно ТОПе.
Логично, что клиенты, которые дольше являются покупателями, будут лояльнее и с меньшей вероятностью уйдут в отток. Таким образом, даже если мы не улучшили инструменты работы с оттоком, мы будем видеть позитивный тренд, т.е. все больше клиентов из ТОП продолжат покупки в следующем месяце.
Правильнее будет проводить аналитику, выделяя клиентов в когорты по срокам с момента первой покупки.
Вот алгоритм на примере когорты “1-6 месяцев с момента первой покупки”:
Графики оттока по новой методологии показаны на скрине для трех когорт.
На моем вебинаре, который будет уже завтра в 18:30 по МСК, мы интерпретируем эти графики и сделаем соответствующие выводы и обсудим другие примеры и принципы работы с оттоком на практике.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤5🔥4
Simulative
⚡️⚡️⚡️ Друзья, стрим начинаем уже через полчаса!
Подключайтесь, чтобы узнать, как в текущем состоянии рынка встроится в индустрию машинного обучения, какие у бизнеса запросы и как стать востребованным у него же, бизнеса, специалистом по ML.
➡️ Подключиться к трансляции
Подключайтесь, чтобы узнать, как в текущем состоянии рынка встроится в индустрию машинного обучения, какие у бизнеса запросы и как стать востребованным у него же, бизнеса, специалистом по ML.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥3👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Владислав уже начал раздавать пользу — вы еще успеете подключиться и узнать всё самое интересное!
А еще это редкая возможность задать вопросы эксперту, работающему в западном бигтехе.
➡️ Подключайтесь!
А еще это редкая возможность задать вопросы эксперту, работающему в западном бигтехе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤1👍1
Сегодня наш ментор Иван Гераськин проведет вебинар на тему, важную для любого бизнеса.
Отток клиентов — это не просто цифры в отчете, а прямые убытки для бизнеса. Но как его правильно считать? Какие метрики важны? И можно ли заранее предсказать, кто из клиентов уйдет?
На вебинаре разберем:
Для кого вебинар?
— Начинающим аналитикам: поймете, как работать с ключевой бизнес-метрикой.
— Практикующим специалистам: узнаете работающие методы анализа и прогнозирования.
Спикер: Иван Гераськин, ментор курса «Аналитик данных», руководит аналитикой в 24HSoft
Время: 18:30 по МСК
Регистрируйтесь и узнайте, как превратить данные в инструмент для удержания клиентов!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤4👍3
👋🏻 Привет, это Иван, ментор курса «Аналитик данных»!
Сегодня в 18:30 (МСК) я проведу вебинар про отток клиентов — и расскажу, как его считать, прогнозировать и снижать. Это не просто «нужная метрика», а реальная боль бизнеса: клиенты уходят — компания теряет деньги. Но хорошая новость в том, что отток можно предсказывать и заранее предотвращать.
Я сам не раз сталкивался с этой задачей: например, в одном банке я разрабатывал модель, которая предсказывала отток корпоративных клиентов с точностью около 40%. На практике такие цифры дают бизнесу огромную экономию. Так что поделюсь не только теорией, но и реальными кейсами.
Если вы начинающий аналитик — это отличный шанс разобраться в востребованной теме, которой можно блеснуть и на собеседованиях. Если уже работаете с данными — узнаете, как улучшить свои модели и принести бизнесу больше пользы.
В общем, будет полезно. Регистрируйтесь, закрепляйте бота, чтобы не потерять ссылку — в 18:30 команда пришлёт её туда. До встречи! 😉
➡️ Регистрация
Сегодня в 18:30 (МСК) я проведу вебинар про отток клиентов — и расскажу, как его считать, прогнозировать и снижать. Это не просто «нужная метрика», а реальная боль бизнеса: клиенты уходят — компания теряет деньги. Но хорошая новость в том, что отток можно предсказывать и заранее предотвращать.
Я сам не раз сталкивался с этой задачей: например, в одном банке я разрабатывал модель, которая предсказывала отток корпоративных клиентов с точностью около 40%. На практике такие цифры дают бизнесу огромную экономию. Так что поделюсь не только теорией, но и реальными кейсами.
Если вы начинающий аналитик — это отличный шанс разобраться в востребованной теме, которой можно блеснуть и на собеседованиях. Если уже работаете с данными — узнаете, как улучшить свои модели и принести бизнесу больше пользы.
В общем, будет полезно. Регистрируйтесь, закрепляйте бота, чтобы не потерять ссылку — в 18:30 команда пришлёт её туда. До встречи! 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥5👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Мы в эфире! Обсуждаем отток клиентов и как снижать убытки
Вступительная часть вебинара уже прошла и сейчас начнется самое мясо! Иван Гераськин — наш ментор курса «Аналитик данных» и опытный аналитик со стажем 12+ лет — поделится своим практическим опытом построения модели прогнозирования оттока клиентов. А еще как ее внедрять и почему бизнес 1000% оценит это умение.
Вы еще успеваете подключиться и узнать самое важное! А еще задать животрепещущие вопросы в прямом эфире практикующему эксперту.
➡️ Подключиться
Вступительная часть вебинара уже прошла и сейчас начнется самое мясо! Иван Гераськин — наш ментор курса «Аналитик данных» и опытный аналитик со стажем 12+ лет — поделится своим практическим опытом построения модели прогнозирования оттока клиентов. А еще как ее внедрять и почему бизнес 1000% оценит это умение.
Вы еще успеваете подключиться и узнать самое важное! А еще задать животрепещущие вопросы в прямом эфире практикующему эксперту.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍3🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ LAST CALL на курс-симулятор «Аналитик данных»: осталось совсем немного мест!
30 июля стартует симулятор «Аналитик данных» — и это ваш билет из «я немного умею» в «я готов к работе».
Вас ждёт SQL, Python и BI без скучной теории — только то, что реально спросят на собесе. Разбор кейсов, после которых твоё портфолио не стыдно показать. И Иван Гераськин — он будет вашим личным «разгребателем» проблем: объяснит, что не так, покажет лайфхаки и не даст слиться.
Скидка 25% испарится сегодня, 23 июля в 18:00 МСК.
👉 Бронируйте место сейчас — группа почти укомплектована.
P.S. И повторим слова Ивана, ментора курса, со вчерашнего вебинара:
30 июля стартует симулятор «Аналитик данных» — и это ваш билет из «я немного умею» в «я готов к работе».
Вас ждёт SQL, Python и BI без скучной теории — только то, что реально спросят на собесе. Разбор кейсов, после которых твоё портфолио не стыдно показать. И Иван Гераськин — он будет вашим личным «разгребателем» проблем: объяснит, что не так, покажет лайфхаки и не даст слиться.
Скидка 25% испарится сегодня, 23 июля в 18:00 МСК.
👉 Бронируйте место сейчас — группа почти укомплектована.
P.S. И повторим слова Ивана, ментора курса, со вчерашнего вебинара:
Самое главное — надо радоваться жизни и делать то, что хочется. Слушайте себя! ❤️
❤7👍4🔥3
Программа тренинга «Как делать аналитику»: коротко о главном
Друзья, привет! На связи Андрон 👋
Уже много человек записались на тренинг, и один из самых частых вопросов — «Что там будет?». Решили рассказать подробнее!
Самое главное это то, какие знания и навыки вы заберете себе после тренинга. Об этом – кратко в карточках ниже 👆🏻
Формат:
▸ Занятия по выходным (суббота и воскресенье)
▸ Удобное время для всех часовых поясов
▸ 8 недель интенсивного разбора
Будет плотно, полезно и без воды 💪
И да, чуть не забыл — будут еще дополнительные лекции с приглашенными спикерами на темы и сферы бизнеса, которые вам больше всего актуальны. С кем и про что — расскажем отдельно. Stay tuned!
Старт тренинга — 9 августа, но для тех, кто запишется заранее мы приготовили специальное предложение: скидка до 13% действует до 31 июля!
➡️ Оставить заявку
Друзья, привет! На связи Андрон 👋
Уже много человек записались на тренинг, и один из самых частых вопросов — «Что там будет?». Решили рассказать подробнее!
Самое главное это то, какие знания и навыки вы заберете себе после тренинга. Об этом – кратко в карточках ниже 👆🏻
Формат:
▸ Занятия по выходным (суббота и воскресенье)
▸ Удобное время для всех часовых поясов
▸ 8 недель интенсивного разбора
Будет плотно, полезно и без воды 💪
И да, чуть не забыл — будут еще дополнительные лекции с приглашенными спикерами на темы и сферы бизнеса, которые вам больше всего актуальны. С кем и про что — расскажем отдельно. Stay tuned!
Старт тренинга — 9 августа, но для тех, кто запишется заранее мы приготовили специальное предложение: скидка до 13% действует до 31 июля!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤5👍3
Почему просели регистрации? Разбираем воронку как продуктовый аналитик
Приветствую всех! Это Иван — ментор курса «Аналитик данных» 👋🏻
Представьте ситуацию: вы — продуктовый аналитик, и к вам приходит команда маркетинга или руководство с тревожным вопросом:
Если вы сталкивались с таким вызовом, то знаете — это типичная задача, с которой приходится работать постоянно. Как разобраться, что не так?
Ответ всегда кроется не в одном показателе, а в цепочке событий — именно в воронке метрик, которая предшествует целевой конверсии. Чтобы понять проблему с регистрациями, нужно пошагово анализировать ключевые этапы, например:
➖ сколько устройств начало загрузку страницы регистрации
➖ сколько устройств успешно загрузили страницу регистрации
➖ сколько пользователей перешло к заполнению формы
➖ сколько завершили ввод подтверждающего кода
Только так можно выделить «узкое место» — именно тот этап, на котором происходит наибольшее падение пользователей.
Без этого детального разбора — любые предположения остаются догадками и рискуют привести к неэффективным решениям.
В реальной аналитической практике глубокий разбор воронки регистрации не только помогает выявить общий «узкий» этап, но и часто раскрывает неожиданные технические или продуктовые проблемы, типа: чрезмерное усиление капчи, блокировка сайта некоторыми провайдерами, работоспособность смс-подтверждений и т.д.
❗️ На нашем предстоящем вебинаре мы возьмём кейс с таким запросом, и разберём подробно: от выгрузки сырых данных с помощью SQL до визуализации динамики и выявления проблемы с помощью Python.
Если вы работаете с цифровыми продуктами и хотите научиться видеть глубже метрики, которые стоят за успехом, — этот вебинар даст вам ценные инструменты и опыт.
Ждём вас на разборе! Следите за анонсами и не пропустите — будет полезно!
➡️ Регистрация
Приветствую всех! Это Иван — ментор курса «Аналитик данных» 👋🏻
Представьте ситуацию: вы — продуктовый аналитик, и к вам приходит команда маркетинга или руководство с тревожным вопросом:
«Трафик на сайт вроде не изменился, а количество регистраций резко упало. Почему? Мы не можем понять, в чем проблема!»
Если вы сталкивались с таким вызовом, то знаете — это типичная задача, с которой приходится работать постоянно. Как разобраться, что не так?
Ответ всегда кроется не в одном показателе, а в цепочке событий — именно в воронке метрик, которая предшествует целевой конверсии. Чтобы понять проблему с регистрациями, нужно пошагово анализировать ключевые этапы, например:
Только так можно выделить «узкое место» — именно тот этап, на котором происходит наибольшее падение пользователей.
Без этого детального разбора — любые предположения остаются догадками и рискуют привести к неэффективным решениям.
В реальной аналитической практике глубокий разбор воронки регистрации не только помогает выявить общий «узкий» этап, но и часто раскрывает неожиданные технические или продуктовые проблемы, типа: чрезмерное усиление капчи, блокировка сайта некоторыми провайдерами, работоспособность смс-подтверждений и т.д.
Если вы работаете с цифровыми продуктами и хотите научиться видеть глубже метрики, которые стоят за успехом, — этот вебинар даст вам ценные инструменты и опыт.
Ждём вас на разборе! Следите за анонсами и не пропустите — будет полезно!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10🔥5👍4
Что делать, если регистрировать пользователей стало меньше, а причины непонятны? Разберёмся с этим в прямом эфире 29 июля в 18:30 (МСК) с Иваном Гераськиным, ментором курса «Аналитик данных» и продуктовым дата-аналитиком с опытом 12+ лет.
Что будем делать на вебинаре:
- Количество устройств с началом загрузки;
- Конверсию из начала загрузки страницы в загрузку;
- Конверсию из загрузки страницы в заполнение формы регистрации;
- Конверсию из заполнения формы регистрации в успешный ввод кода подтверждения.
Если вы работаете с цифровыми продуктами и хотите научиться видеть глубже метрики, которые стоят за успехом, — этот вебинар даст вам ценные инструменты и опыт.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤6👍3