Все лучшие эссе

Долгосрочный Retention — основа устойчивого роста продукта

В этом эссе для иллюстрации ключевых идей будут использоваться игровые продукты, но описанные принципы легко перекладываются на другие индустрии и типы продуктов. Оригинал этого эссе изначально был опубликован на Deconstructor of Fun (лучший блог про игры, очень рекомендую).

Наиболее распространенные метрики, на которые ориентируются игровые компании — это Retention первого, седьмого и тридцатого дней. Эти метрики являются важными приборами в работе над продуктом, но часто за ними теряется из виду долгосрочный Retention. А ведь именно хороший долгосрочный Retention является залогом устойчивого предсказуемого роста и ключом к попаданию в топ кассовых игр.

В этом эссе мы обсудим, почему вам стоит начать учитывать долгосрочный Retention вашего продукта при принятии ключевых решений, и как именно это можно сделать.

Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор, образовательный продукт от GoPractice, вам в этом поможет.

А еще мы завели канал «GoPractice!» и чат «Ask Kevin!» в Телеграмме. Подписывайтесь.

Долгосрочный Retention — основа устойчивого роста продукта

Читать далее →

Ответы на частые вопросы про настройку и выбор систем аналитики

В чате Ask Kevin участники регулярно задают вопросы про настройку и выбор систем аналитики данных для мобильных приложений и веб-сервисов. Антон Елфимов уже давно помогает сообществу, поэтому мы предложили ему сделать подборку ответов на самые распространенные вопросы.

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 ”Ask Kevin!” по поводу настройки cистем аналитики. Если у вас есть вопросы по этим темам, то напишите их в комментариях к статье, либо задайте в чате ”Ask Kevin!” (не забудьте тегнуть @antonelfimov).

Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор, образовательный продукт от GoPractice, вам в этом поможет.

А еще мы завели канал «GoPractice!» и чат «Ask Kevin!» в Телеграмме. Подписывайтесь.

обзор типов систем аналитики: от маркетинговой до глубокой продуктовой аналитики

Читать далее →

Построение прогноза аудитории и дохода с помощью когортного анализа в Excel/Google Spreadsheets

Построение прогноза динамики дохода, аудитории и других ключевых показателей – это важный процесс для любого продукта в фазе роста. Наличие качественного прогноза помогает приоритизировать проекты на этапе планирования, а потом отслеживать насколько ваши реальные темпы роста соответствуют ожидаемым, позволяя идентифицировать проблемы на раннем этапе.

Сам же процесс создания модели для прогнозирования позволяет синхронизировать команду в понимании устройства модели продукта и его структуры роста, а также дает инструмент для оценки влияния разных векторов развития и потенциальных проектов.

Сегодня мы обсудим, как построить прогноз аудитории, дохода и других целевых показателей вашего продукта с помощью когортного анализа в Excel или Google Spreadsheets, выясним, какие есть подводные камни и сложности у этого процесса.

Вы также получите шаблон для прогнозирования ключевых показателей в Excel / Google Spreadsheets.

Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор, образовательный продукт от GoPractice, вам в этом поможет.

А еще мы завели канал «GoPractice!» и чат «Ask Kevin!» в Телеграмме. Подписывайтесь.

прогноз ключевых показателей роста бизнеса (аудитории, дохода) в шаблоне в Excel / Google Spreadsheets

Читать далее →

Как приоритизация задач в беклоге спасла компанию от закрытия в период пандемии. Истории запуска трех продуктов от Виталия Мышляева

Я впервые встретился с Виталиком Мышляевым почти 5 лет назад в Пало Альто, когда он проходил акселерацию в 500 startups с продуктом Concert With Me. За следующие два года сервис стремительно вырос до годового оборота в несколько миллионов долларов, но потом закрылся из-за неожиданных изменений политик Facebook. После этого команда перезапустилась с новым SaaS продуктом для автоматизации маркетинга для компаний из ивент-индустрии, вывела его на европейский и американский рынки, привлекла несколько крупных клиентов, дойдя до MRR в десятки тысяч долларов, но вынуждена была его заморозить из-за пандемии коронавируса.

Пришлось придумывать срочный план выживания. Ребята запустили новый продукт для приоризизации задач в беклоге продукта, который сделали еще два года назад для себя, но использовали его только внутри команды.

Этот запуск привел к очень неожиданным результатам, а также к ряду осознаний и интересных инсайтов о том, насколько сильно отличается опыт создания и развития продуктов с разным уровнем добавочной ценности на разных типах рынков.

Мы созвонились с Виталием неделю назад, и он мне рассказал эту историю. Это была очень интересная беседа, поэтому мы трансформировали ее в статью-интервью, где Виталик поделился опытом запуска и развития своих прошлых продуктов, а также размышлениями о том, чем принципиально отличается опыт запуска его последнего продукта для приоритизации задач в беклоге (Ducalis.io) от прошлых продуктов на рынке продажи билетов на ивенты.

Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор, образовательный продукт от GoPractice, вам в этом поможет.

А еще мы завели канал «GoPractice!» и чат «Ask Kevin!» в Телеграмме. Подписывайтесь.

Как приоритизация задач в беклоге спасла компанию от закрытия в период пандемии. Дукалис. История запуска трех продуктов от Виталия Мышляева

Читать далее →

Скрытые риски зависимости от модели роста через покупной рекламный трафик

В этой статье мы поговорим о модели роста через покупной рекламный трафик. Какие у нее есть ограничения и скрытые риски, к каким последствиям может привести их игнорирование, как сделать модель роста через покупной трафик устойчивой и защищенной.

Вы достигли product/market fit: ваш продукт создает ценность для определенного сегмента рынка. Вы также нашли рекламные каналы, где LTV (Lifetime value) привлеченных пользователей превышает CAC (Customer Acquisition Cost): у вас есть эффективные каналы доставки продукта до пользователей из целевого сегмента рынка.

Это круто. Немногие продукты забираются так далеко. Подавляющее большинство сходят с дистанции значительно раньше. Но не стоит расслабляться. Впереди ждут новые опасности, особенно если рост продукта станет сильно зависим от платных каналов привлечения пользователей.

Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор, образовательный продукт от GoPractice, вам в этом поможет.

А еще мы завели канал «GoPractice!» и чат «Ask Kevin!» в Телеграмме. Подписывайтесь.

Скрытые риски модели роста через покупной рекламный трафик

Читать далее →

Maginary. История создания магической книги с цифрами и инсайтами

В апреле 2017 Семен показал мне презентацию, имитирующую продукт, который он хотел сделать. Это была магическая книга, похожая на дневник Тома Риддла из Гарри Поттера. Мне очень понравилась идея, но я поделился опасениями, что это будет сложный проект.

Следующие два года я с интересом наблюдал, как Семен двигался от идеи к Maginary. Он ставил перед собой большие цели. Сделать продукт, который: будет иметь художественную ценность, разлетится по СМИ, получит фичеринг в App Store, заработает денег. Половину из этих целей он достиг. Какую именно – читайте в интервью.

В интервью вы также узнаете о том, сколько скачиваний дает фичеринг в разных подборках в App Store, какая часть пользователей покупают полную версию книги, что сказал Артемий Лебедев про продукт, а также о том, как необычный сон кардинально повлиял на судьбу англоязычной версии.

Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор, образовательный продукт от Go Practice, вам в этом поможет.

А еще мы завели канал «Go Practice!» и чат «Ask Kevin!» в Телеграмме. Подписывайтесь.

Читать далее →

Product/market fit. Что это такое? Как измерить PMF с помощью метрик?

Product/market fit – важная концепция в работе над новым продуктом. К product/market fit стремятся все предприниматели и продакт-менеджеры. Но если спросить, что это значит, то большинство не смогут дать четкого ответа. Еще реже есть понимание того, как измерить product/market fit с помощью метрик.

Без четкого определения любая даже самая полезная концепция слабо помогает в принятии решений. Сегодня обсудим наиболее распространенные критерии product/market fit, их плюсы и минусы.

Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор (образовательный продукт от Go Practice) вам в этом поможет.

Как измерить product/market fit с помощью метрик

*за картинку спасибо Жене Плохому

Читать далее →

Как мы создали приложение с доходом $500 000 в год, которое повторил Apple

Впервые на Go Practice статья не от меня (Олега), а от очень важного для меня человека, который всегда первым читает и редактирует все материалы для блога, чье мнение я очень ценю и уважаю – моей жены Любы Вязниковой. Сейчас Люба продакт-менеджер в Badoo, а до этого она запустила и вырастила очень крутой продукт, историей которого сегодня поделится.

_____________

Два с половиной года назад у меня появилась идея, которая к лету 2018 года превратилась в приложение, которое зарабатывало более $500,000 долларов в год.

В сентябре оно перестало существовать, так как Apple добавил аналогичную фичу в новую версию операционной системы, а заодно удалил наше приложение из App Store.

Но давайте обо всем по порядку.

* доход приложения по месяцам с момента запуска, iTunes Connect

Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор (образовательный продукт от Go Practice) вам в этом поможет.

Читать далее →

Про продуктовую культуру Facebook. Взгляд изнутри

Два с половиной года назад после покупки MSQRD я присоединился к команде Facebook. Тогда я сомневался, что смогу научиться чему-то новому в крупной корпорации. И сильно ошибался.

Недавно был мой последний день в Facebook, поэтому самое время порефлексировать на полученный опыт и поделиться интересными наблюдениями.

Делиться конкретными кейсами я не могу, поэтому речь пойдет о продуктовой культуре Facebook. Если вам интересны более прикладные знания, то добро пожаловать в Симулятор. Значительная его часть формировалась под влиянием опыта работы в синем социальном гиганте.

Продуктовая культура Facebook. Личный опыт

Читать далее →

Почему ваши A/B тесты требуют больше времени, чем могли бы

При проведении экспериментов обычно в них добавляют всех активных пользователей, иногда всех новых пользователей. А при расчете метрик учитывают все данные с момента старта A/B теста.

Сегодня поговорим о том, как изменив процесс добавления пользователей в A/B тест, можно сократить время, необходимое для получения сигнала о влиянии тестируемого изменения.

Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор (новый образовательный продукт от Go Practice) вам в этом поможет.

Каких пользователей и когда добавлять в A/B тест, чтобы быстрее получить сигнал

Читать далее →