Кейс Яндекс.Практикум и Hints: как мы исследовали рынок профессий и помогали приоритизировать запуски.

Ура! Наконец написали первый кейс на VC! 🚀

Цели
- Нужно понимать, сколько денег в каждой отдельной профессии.
- Далее надо приоритизировать запуски профессий с учетом денег, потенциальной доли и трудозатрат

Методология
- сузили скоуп, взяв для первой итерации только эдтех, только топ 10 игроков
- рассчитали выручку по годам, взяли долю от профессий
- спарсили профессии игроков
- атрибуцировали выручку к профессиям (тут пришлось помозговать)
- приоритизировали профессии
- спарсили вакансии НН, наполнили профессии списком скиллов

Атрибуция выручки
- брали данные: цены курсов, запросы вордстат, количество курсов одной тематики
- дополнили поисковым трафиком
- тестили разные веса, чтобы совпало с данными клиента и инсайдами других игроков

Результаты
- raw data
- обновляемая модель атрибуции выручки и приоритезации профессий
- обновляемый инструмент анализа, какие скиллы с какой частотой встречаются в вакансиях НН каждой профессии
- довольный клиент и куча доп проектов

Лирика
Не все было просто. В какой-то момент построили модель на публичных данных, и результаты по профессиям нифига не бились с инсайтами от игроков. Посидели подумали, учли рекламный траф, и все сошлось!

Круто, что модель в итоге работает на внешних данных, а не на точечных инсайтах, и можем регулярно обновлять и улучшать)

Как обычно, всем советую общаться с рынком (экспертами, сотрудниками конкурентов), в РФ это легко, люди открытые. Человек уровня СРО/СМО просто обязан общаться с коллегами по рынку, узнавать успешные кейсы, иногда чем-то сам делиться. Это всегда помогало нам, и не раз слышал аналогичный фидбэк от очень крутых людей, что такое общение весьма помогает получить взгляд со стороны, расширить свое видение и избавиться от туннельного мышления.