Все материалы подборки
Данные и аналитика
Материалы о работе с данными и аналитике. Как настроить аналитику мобильного приложения, как проводить эффективные A/B-тесты и эксперименты, как принимать решения на основе данных.
Причинно-следственная связь и корреляция: в чем разница и почему ее важно понимать в работе над продуктом
Как в Flo повысили долю успешных A/B-тестов на 30% через внедрение нового процесса работы с гипотезами
Обзор систем аналитики: маркетинговой, сквозной, продуктовой. Какие системы аналитики и для чего интегрировать в продукт
Настройка аналитики для воронок, где на одном из шагов пользователь переходит на другой сайт (например, для оплаты)
Другие
подборки материалов, которые могут быть вам интересны
AI/ML в продукте
Как использовать AI- и ML-технологии, чтобы создавать ценность в продуктах?
- Новый этап развития генеративного AI: что это значит для стартапов и инвесторов?
- Продвинутые методы улучшения качества LLM-решений: Fine-tuning
- Рынок AI: стартапы VS корпорации
Профессии и навыки
Требования к специалистам и важные навыки в IT-профессиях
- Jobs to Be Done: разные подходы за общим названием
- Как обеспечить защищенность бизнеса
- Как пройти путь от РМ до СРО. Этапы развития и практические шаги
Истории успешных продуктов
Как создавались и развивались продукты, доказавшие свою ценность
- Успешные механики роста Monzo
- Продуктовая модель Spotify: разбор
- Делать скрытое доступным: анализ методички основателя Expedia, Zillow и Glassdoor
Метрика Retention
Что означает Retention, какой бывает эта метрика, как ее правильно рассчитывать
- Retention rate. Как создавать продукты, формирующие привычки?
- Как считать Retention rate: N-day Retention, Rolling Retention и другие способы расчета Retention
- Долгосрочный Retention — основа устойчивого роста продукта
Продукты, формирующие привычки
Как у пользователей формируются привычки к продуктам и как использовать эти знания в продуктовой работе
- Как формируется привычка использовать продукт и какую роль в этом играет дофамин
- Hook: как формировать привычку к продукту и улучшать его Retention
- Не все продукты могут формировать привычку, но у каждого могут быть лояльные пользователи
Маркетплейсы
GoPractice x Lenny Rachitsky — гайд по созданию и масштабированию маркетплейса
- Как запустить маркетплейс. Проблема курицы и яйца
- Спрос или предложение. Руководство по запуску маркетплейса с нуля
- Привлечение первоначального предложения для маркетплейса. Руководство по запуску маркетплейса
Как стать продакт-менеджером
Для тех, кто находится в начале продуктовой карьеры или же только планирует ее начать
- Из проджекта в продакты: история перехода
- Работа продакта «Авито»: дневник
- «Профессия: продакт-менеджер». Новый курс от GoPractice
Основы продакт-менеджмента
Как создавать продукты, которые нужны людям
- «Продукт должен решать боль и проблему» vs «Продукт должен решать задачу лучше альтернатив»
- Навыки продакт-менеджера. Что и зачем он делает
- Метрики продукта, роста, эффективности и добавочной ценности
Инструменты продуктовой аналитики
Как данные и аналитика помогают продакт-менеджеру принимать решения
- Когортный анализ. Метрики продукта vs метрики роста
- Улучшаем метрики продукта. «Почему пользователи уходят» vs «Почему пользователи остаются»
- Product/market fit. Что это такое? Как его измерить с помощью метрик?
Юнит-экономика и ключевые метрики
Что такое юнит-экономика, как ее рассчитать и что означают метрики LTV, CAC, ROI
- Расчет LTV. Как надо и не надо считать Lifetime Value
- Юнит-экономика — это просто. Объясняем в 30 словах
- Метрика ARPU. Как ее считать, чем она отличается от LTV, почему может ввести в заблуждение
A/B-тесты и эксперименты
Как проводить эксперименты и избегать распространенных ошибок
- Ухудшающие A/B-тесты — самый недооцененный инструмент менеджера продукта
- Как не надо анализировать A/B-тесты. Проблема подглядывания
- Почему ваши A/B-тесты требуют больше времени, чем могли бы