Все материалы подборки
Данные и аналитика
Редакция GoPractice

Проценты, процентные пункты и процентили часто встречаются в работе продакт-менеджеров, но иногда вызывают путаницу. Такая путаница может приводить к неверным выводам, а они, в свою очередь, к дорогостоящим ошибкам.
В этом материале мы разберемся, в чем разница между этими понятиями, как их лучше всего использовать в продуктовой работе и каких ошибок стоит избегать.
(далее…)Редакция GoPractice

Среднее арифметическое и медиана — два способа оценить средние значения, часто используемые в продакт-менеджменте. В этом материале мы обсудим, чем эти способы различаются и когда какой из них лучше применять.
(далее…)Редакция GoPractice

Продуктовые команды, которые пренебрегают частыми экспериментами, уверены, что знают свой продукт, пользователей и как добиться необходимых результатов. В то же время команды, которые полагаются на постоянные эксперименты, признают, что знают о продукте и пользователях очень мало. И именно такой подход открывает перед командами большие возможности для улучшения продукта.
(далее…)Редакция GoPractice

Это адаптированный перевод
Редакция GoPractice

В работе над продуктом часто можно услышать такую логику рассуждений от продакт-менеджера или продуктового аналитика: «Я проанализировал данные и увидел, что пользователи, которые делают Х, с большей вероятностью покупают премиум-версию или становятся успешными». На основе этого инсайта они решают инвестировать время и силы в то, чтобы большая доля пользователей делала X.
Проблема в том, что в этом случае корреляция выдается за причинно-следственную связь. Может быть, там и есть зависимость между переменными, а может быть, это частный случай корреляции, когда рост одной метрики сопровождается ростом другой.
В этом материале разберемся, почему легко упустить разницу между корреляцией и причинно-следственной связью, как доказать наличие причинно-следственной связи и почему это важно при работе над продуктом.
(далее…)Дима Золотухин
Одна из важных составляющих успешных экспериментов в работе над продуктом — отсутствие монополии на формулирование гипотез. Так в создании гипотез, их приоритизации и тестировании участвует вся команда: продакт-менеджеры, аналитики, дизайнеры, UX-исследователи и разработчики.
О том, как благодаря внедрению нового процесса работы с гипотезами для A/B тестирования в

Редакция GoPractice
В чате
Антон Елфимов – аналитик-консультант, c 2012 года помогает разным компаниям внедрять и получать инсайты из систем аналитики (Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, Appsflyer и т.д.)
Далее повествование ведется от лица автора.
Настройка аналитики — важный и сложный процесс. Важный, потому что ошибки, сделанные на этапе настройки и интеграции аналитики, не позволят в будущем ответить на ключевые вопросы, либо же приведут к ошибочным выводам. Сложный, так как есть множество неочевидных моментов, которые вызывают проблемы у продуктовых и маркетинговых команд.
В этой статье будут собраны ответы на вопросы, которые возникают в чате


Редакция GoPractice
Этот пост написан Антоном Елфимовым, аналитиком-консультантом. С 2012 года Антон помогает компаниям внедрять и получать инсайты из систем аналитики (Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, Appsflyer и т.д.)
Далее повествование ведется от лица Антона.
Ко мне часто обращаются с вопросом: «Мы планируем внедрять аналитику в продукт. Какие системы аналитики стоит использовать?»
Любая система аналитики — это всего лишь инструмент. Поэтому при выборе системы аналитики для вашего продукта вам нужно сначала составить список задач, которые вы хотите решать с ее помощью.

Редакция GoPractice
Этот пост написан Антоном Елфимовым, аналитиком-консультантом. С 2012 года Антон помогает компаниям внедрять и получать инсайты из систем аналитики (Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, Appsflyer и т.д.)
Далее повествование ведется от лица Антона.
У многих продуктов есть сценарии, в рамках которых пользователь уходит на другой сайт, а потом возвращается. Например, такой кейс часто возникает при оплате.
В этой заметке мы обсудим, как решать подобную проблему на уровне интеграции системы аналитики и последующего анализа соответствующей воронки.

Редакция GoPractice
Этот пост написан Антоном Елфимовым, аналитиком-консультантом. С 2012 года Антон помогает компаниям внедрять и получать инсайты из систем аналитики (Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, Appsflyer и т.д.)
Далее повествование ведется от лица Антона.
Один из распространенных вопросов про Amplitude и другие системы продуктовой аналитики следующий: «Я вижу, как в Amplitude можно отслеживать доход или Revenue. Но как мне учесть расходы на привлечение пользователей, чтобы посчитать ROI по каналам»
Если коротко, то такого функционала в Amplitude нет. И, скорее всего, в ближайшее время не будет. Amplitude фокусируется на решении задач продуктовой аналитики, а вопрос про расчет ROI в большей степени относится к задачам систем маркетинговой аналитики.
Ниже приведены алгоритмы решения задачи расчета ROI для веб- и мобильных продуктов, а также системы аналитики, которые помогут в ее решении.
Для простоты и наглядности мы рассмотрим способы решения данной задачи на конкретных примерах.

Другие
подборки материалов, которые могут быть вам интересны
- Вопросы на собеседовании продакт-менеджера: шаблон и гайд для кандидатов и работодателей
- Резюме продакт-менеджера: как его правильно составить
- Что читать продакт-менеджеру в 2023 году: рекомендации сообщества GoPractice
- Английский для продакт-менеджеров: рекомендации по подготовке к интервью
- Как стать продакт-менеджером. Пути перехода из других профессий
- Стать продакт-менеджером внутри текущей компании или перейти в другую?
- Junior продакт-менеджер. Что он делает и как встроен в продуктовую команду
- Ошибки начинающих продакт-менеджеров. Примеры и способы самопроверки
- Доменная экспертиза: как понимание сферы или индустрии помогает продакт-менеджеру
- Переход в продакт-менеджмент внутри компании: как надо и не надо это делать
- Как ускорить рост в роли продакт-менеджера: путь от начинающего специалиста до опытного
- Пет-проекты для тех, кто хочет стать продакт-менеджером
- «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
- Рычаги влияния на Retention: частота задачи и добавочная ценность
- Как измерить добавочную ценность продукта
- Для достижения product/market fit ваш продукт должен быть в 10 раз лучше альтернатив. Или нет?
- Product/market fit может быть слабым или сильным, может меняться во времени
- Два типа продуктовой работы: создание ценности и донесение ценности
- Growth продакт-менеджер. Чем он отличается от маркетологов и классических продактов
- 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?
- Построение прогноза аудитории и дохода с помощью когортного анализа в Excel/Google Sheets
- Когда стоит игнорировать негативную обратную связь от пользователей
- Причинно-следственная связь и корреляция: в чем разница и почему ее важно понимать в работе над продуктом
- Что такое хорошая конверсия в активацию. Бенчмарки и советы на основе более 500 продуктов
- Как подготовить и провести глубинное интервью. Гайд и шаблоны для JTBD-исследования
- Как узнать скачивания, доходы, аудиторию и источники трафика приложения конкурента?
- «Метод персон» и Jobs to Be Done. Что лучше для работы с целевой аудиторией
- 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
- 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
- Как в Flo повысили долю успешных A/B-тестов на 30% через внедрение нового процесса работы с гипотезами
- Дизайн A/B-тестов. Инструкция и шаблон
- Когда не надо инвестировать в активацию пользователей в продукте
- Активация пользователей в продукте — один из ключевых рычагов влияния на рост
- Как измерять эффективность активации пользователей. Ошибки при определении метрик активации
- Как меняется “aha moment” и путь к нему в зависимости от юзкейса
- Как найти “aha moment” с помощью качественных и количественных методов анализа
- Как определить необходимые условия для достижения “aha moment”
- Time to value — важный рычаг повышения эффективности активации продукта
- Как Time to value и сложность продукта определяют структуру активации
- Строительные блоки активации на уровне продукта
- Когда и зачем нужно добавлять людей в процесс активации пользователей
- Анализ сессий пользователей — важный инструмент построения активации
- Как построить Customer Journey Map (CJM) в работе над активацией: от знакомства с продуктом до осознания его ценности
- Активация начинается задолго до регистрации в продукте
- Проектирование онбординга и активации в обратном направлении: от ценности к каналам привлечения
- В каких ситуациях пользователи могут воспринять ценность продукта
- Объективная и воспринимаемая ценность продукта при работе над активацией
- Насколько текущий механизм активации подходит нескольким юзкейсам
- Когда имеет смысл инвестировать в оптимизацию онбординга и активации
- Оптимизация активации через снижение сопротивления и повышение мотивации
- Примеры снижения сопротивления и повышения мотивации в онбординге
- Как получить и использовать дополнительные данные о пользователях для улучшения активации
- Анализ активации через фреймворк «налог–выгода»
- Насколько хорошо вы доносите ценность в процессе активации? Проверяем через фреймворк анализа коммуникации ценности
- Ошибки, которые чаще всего допускаются при работе с “aha moment”
- Как ускорить рост в роли продакт-менеджера: путь от начинающего специалиста до опытного
- Зачем продакт-менеджеру изучать ML и AI
- Английский для продакт-менеджеров: рекомендации по подготовке к интервью
- Что читать продакт-менеджеру в 2023 году: рекомендации сообщества GoPractice
- Как мы создавали «Симулятор SQL для продуктовой аналитики»
- Владение SQL — важный навык для продакт-менеджера
- Что такое Growth Hacking, или как рост продукта был изобретен заново
- Навыки и требования к аналитикам данных на разных уровнях в «Яндексе». Профессия аналитика данных
- Ваша команда не знает ключевых метрик продукта. Почему? Как это исправить?
- Customer Development и Custdev. Что это такое и в чем разница?
- Как повысить эффективность продуктовых аналитиков в разы
- Гонка Slack, Microsoft Teams и Workplace: одна интрига умерла, новая зародилась
- Slack vs Microsoft Teams в период массового перехода на удаленную работу. Это последний шанс Slack побороться за лидерство на рынке?
- Revolut Trading: история создания и запуска. О важности отраслевой экспертизы и балансе консервативных подходов с новыми
- Ценности и принципы Wise. Краткий пересказ эпизода подкаста Шона Эллиса Breakout Growth
- Как построить механизм поиска и усиления product/market fit. История Superhuman
- Истории поиска product/market fit от основателей Netflix, Uber, Airbnb и других успешных компаний
- «Делайте то, что не масштабируется». И обязательно прочитайте эту статью
- Jobs to Be Done: почему важно знать, какую именно задачу хотят решить ваши пользователи
- Как Duolingo перезапустил рост
- Как утратить монополию
- 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
- Что такое хороший Retention. Бенчмарки Retention для разных типов продуктов
- Метрика Retention. Что означает, как ее рассчитать и как ее улучшить
- Как ML-технологии помогают улучшать Retention продуктов
- 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
- Ошибки при расчете ROI и юнит-экономики. Влияние моделей атрибуции и инкрементальности на ROI в маркетинге
- Модели атрибуции трафика. Почему модель атрибуции должна изменяться вместе с каналами продвижения, продуктом, маркетинговой задачей и внешней средой
- Способы атрибуции рекламы без явного касания — клика или перехода
- Инкрементальность рекламы. Как оценить истинное влияние рекламных каналов на рост продукта
- Проблемы с инкрементальностью каналов. Типичные ситуации их возникновения и признаки, которые на них указывают
- 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
- Привлечение первоначального спроса на маркетплейс. Руководство по запуску маркетплейса
- Что не сработало при привлечении спроса на запуске маркетплейса с нуля
- Масштабирование маркетплейса. Как определить, ограничены вы предложением или спросом
- Ускорение роста на этапе масштабирования маркетплейса
- Поддержание качества на этапе масштабирования маркетплейса
- Что вы сделали бы по-другому, если бы могли начать сначала? Масштабирование маркетплейсов