В аналитике есть задачи, которые сложно решить не потому что «у вас не прокачано продуктовое мышление», а просто потому что для решения этой задачи нужны специальные знания. Причем иногда даже смотришь на проблему и не подозреваешь, что уже существуют готовые инструменты для решения подобных задач.

Одна из таких тем — работа с временными рядами. На мой взгляд, это очень недооцененный и полезный навык: огромное число бизнес-задач можно решать именно с помощью обработки рядов. Вот несколько примеров из моей практики.

Одно из больших темных пятен для селлеров на маркетплейсах — как связаны события «человек добавил товар в корзину» и «человек сделал заказ» (да, представьте, некоторые маркетплейсы не показывают такую статистику). Эта информация очень важна — иначе ты вообще не понимаешь, как связаны:

1/ реклама, которую ты крутишь СЕГОДНЯ
2/ корзины, которые люди кладут СЕГОДНЯ с твоей рекламы СЕГОДНЯ
3/ заказы, которые люди делают СЕГОДНЯ, а еще все последующие дни...

Можно, конечно, проводить шальные эксперименты формата «сегодня покрутим, завтра отключим — посмотрим на дотекания заказов». Но, во-первых, алгоритмы рекламные такое не любят. Во-вторых, не все готовы жертвовать выручкой ради инсайтов.

А решить эту задачу можно достаточно качественно с помощью обработки временных рядов. Банально — взять временные ряды рекламных кликов, корзин и заказов и посчитать кросс-корреляции.

Например, на одном проекте мы так выяснили, что один товар заказывают день в день, а у другого похожего товара заказ делают с лагом почти в 7 дней! И это очень полезная информация — после этого мы можем более точно оценивать окупаемость маркетинга + планировать запуск рекламы, оптимизируя рекламный бюджет.

Но иногда просто посчитать кросс-корреляции недостаточно и нужно копать глубже. Тогда помогают инструменты типа псевдоконтроля, causal impact и другие инструменты проведения экспериментов без А/B-тестирования. И в их основе тоже лежит работа с временными рядами!

Вообще, тему временных рядов я люблю — у меня много статей на эту тему и кандидатская диссертация про обработку временных рядов)

Если вам интересно разобраться глубже в этой теме — на 3 дня открыли для вас записи практических эфиров по временным рядам.

🔗 Забрать можно в телеграм-боте

Первый эфир — про прогнозирование. Второй — про анализ многомерных рядов и влияние рядов друг на друга. Уверен, что после просмотра вы точно захотите закопаться в эту тему поглубже (я вот уже 10 лет копаюсь и все никак не могу остановиться 😄).