TGViewer
Channel Public Channel
Product Analytics

Product Analytics

@productanalytics

Шпаргалка продуктового аналітика, актуальні матеріали закладок аналітиків

Автор: @osiyuk
Subscribers
5.72K
Photos
8
Videos
0
Links
341

Showing posts older than #294 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #288 7.06K
Post #287 5.74K

Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)

​​Google представил базовый вводный онлайн-курс по #GA4. Он короткий, бесплатный, на русском языке и в виде интерактивной инфографики. Подойдет для всех, кто хочет начать изучение возможностей системы и отличий от предыдущих версий.

https://bit.ly/37uVUc6

via @WebAnalyst
Post #284 5.05K
Post #282 5.37K
​​Как поддерживать рост через монетизацию старых пользователей

Проблема многих команд — нужно поддерживать постоянный рост выручки. Команда Flo решила протестировать гипотезу: если старые пользователи любят продукт и готовы платить деньги за долгосрочную ценность, они будут возвращаться.

Результат — работает! Команда Flo получила >50% от общего роста выручки за 2020 год за счет конверсий за пределами онбординга (то есть старых пользователей).

Что сделали:
Показатели DAU, WAU, MAU разложили на компоненты. Использовали методику, которая помогает оценить потенциал роста аудитории. Показатели MAU разбили на категории:
— новые пользователи (new users);
— пользователи, которые возвращаются из месяца в месяц (retained users);
— пользователи, которые пользовались продуктом, потом перестали, и через какое-то время снова вернулись к пользованию (resurrected users);
— пользователи, которые перестали пользоваться продуктом (churned users).

Когда вы построите такой график, можно сделать следующие выводы:
— насколько высокий MAU Retention Rate;
— каков объем потенциальной аудитории, с которой можно работать.

В своем докладе для @epicgrowth Дима Золотухин, Head of Analytics во Flo поделился, как эта стратегия работает на конкретных кейсах.

Как монетизировать старых пользователей: https://bit.ly/analytics-flo
Post #271 5.01K
Искать инсайты и ответы в данных аналитики — ключевой навык в работе с продуктом. Часто именно в этом — потенциал роста для многих продактов.

Чтобы апгрейдить этот навык, полезно не только анализировать данные в своем продукте, но и изучать кейсы других.

Команда @epicgrowth запускают образовательный IT-сериал — Epic Growth SEASONS. Сериал для всех, кто занимается развитием и ростом продуктов.

Каждую неделю — новые кейсы роста от экспертов из быстрорастущих компаний, таких как Netflix, Miro, HubSpot, Яндекс GO, SoundCloud, Flo, Revolut и других.

💥 В программе — кейсы по продуктовой аналитике, A/B-тестам, метрикам экспериментов и многое другое. Мощная программа докладов уже опубликована.

Старт — 28 октября.

Новые серии SEASONS будут доступны в подписке. Узнать больше и оформить подписку http://bit.ly/seasons-analytics
Post #270 4.26K

Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)

​​Вчера был тот день, когда Google официально объявил Universal Analytics устаревшей версией Google Analytics и представил новый Google Analytics 4 (ранее он назывался Google Analytics App+Web). Вот краткая выжимка из того, что известно на данный момент по новым возможностям:

- #GA4 сможет работать вообще без cookie;
- В GA4 можно будет проводить cross-platform анализ (например, мерять конверсии после просмотра видео на YouTube);
- Новая настройка интеграции с Google BigQuery, в которой можно выбрать из каких data streams экспортировать сырые данные и как часто (ежедневно и почти real-time streaming), а также можно выбрать локацию для данных (это важно, потому что данные из разных локаций запрашивать в одном запросе нельзя);
- В GA4 будет фокус на автоматизации, прогнозировании на базе ML алгоритмов Google и cross-device аналитике;
- В GA4 появится новый Measurement Protocol, импорт данных, междоменное отслеживание и абсолютно новая фича — редактирование событий.

Google обещает постепенно выкатывать новый функционал в ближайшее время, потому следите за апдейтами.

via @WebAnalyst
Post #268 4.24K

Forwarded from A/B testing

A/B-тесты - не единственный инструмент для понимания причинно-следственной связи: квазиэксперименты и контрфакты - альтернативные инструменты для причинного вывода:
https://medium.com/data-shopify/how-to-use-quasi-experiments-and-counterfactuals-to-build-great-products-487193794da

via @ABtesting
Medium How to Use Quasi-experiments and Counterfactuals to Build Great Products A/B tests aren’t the only tool to understand causality: quasi-experiments and counterfactuals are powerful tools for causal inference.
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →