Симулейтив

👋🏻 Привет, это Иван, ментор курса «Аналитик данных»!

Сегодня в 18:30 (МСК) я проведу вебинар про отток клиентов — и расскажу, как его считать, прогнозировать и снижать. Это не просто «нужная метрика», а реальная боль бизнеса: клиенты уходят — компания теряет деньги. Но хорошая новость в том, что отток можно предсказывать и заранее предотвращать.

Я сам не раз сталкивался с этой задачей: например, в одном банке я разрабатывал модель, которая предсказывала отток корпоративных клиентов с точностью около 40%. На практике такие цифры дают бизнесу огромную экономию. Так что поделюсь не только теорией, но и реальными кейсами.

Если вы начинающий аналитик — это отличный шанс разобраться в востребованной теме, которой можно блеснуть и на собеседованиях. Если уже работаете с данными — узнаете, как улучшить свои модели и принести бизнесу больше пользы.

В общем, будет полезно. Регистрируйтесь, закрепляйте бота, чтобы не потерять ссылку — в 18:30 команда пришлёт её туда. До встречи! 😉

➡️ Регистрация

❗️[Вебинар] Отток клиентов: как аналитики прогнозируют и снижают потери

Сегодня наш ментор Иван Гераськин проведет вебинар на тему, важную для любого бизнеса.

Отток клиентов — это не просто цифры в отчете, а прямые убытки для бизнеса. Но как его правильно считать? Какие метрики важны? И можно ли заранее предсказать, кто из клиентов уйдет?

На вебинаре разберем:

🟠 Что такое отток и почему его анализ так важен начинающим и опытным аналитикам.
🟠 Как банки и другие компании определяют отток — реальные примеры и метрики.
🟠 Какие метрики для новых и постоянных клиентов помогут быстро выявлять проблемы и принимать решения
🟠 Как с помощью ML прогнозировать отток, как выявить ключевые факторы, влияющие на отток
🟠 Практические кейсы и стратегии удержания пользователей

Для кого вебинар?
— Начинающим аналитикам: поймете, как работать с ключевой бизнес-метрикой.
— Практикующим специалистам: узнаете работающие методы анализа и прогнозирования.

Спикер: Иван Гераськин, ментор курса «Аналитик данных», руководит аналитикой в 24HSoft
Время: 18:30 по МСК

Регистрируйтесь и узнайте, как превратить данные в инструмент для удержания клиентов!

➡️ Регистрация

Владислав уже начал раздавать пользу — вы еще успеете подключиться и узнать всё самое интересное!

А еще это редкая возможность задать вопросы эксперту, работающему в западном бигтехе.

➡️Подключайтесь!

⚡️⚡️⚡️ Друзья, стрим начинаем уже через полчаса!

Подключайтесь, чтобы узнать, как в текущем состоянии рынка встроится в индустрию машинного обучения, какие у бизнеса запросы и как стать востребованным у него же, бизнеса, специалистом по ML.

➡️Подключиться к трансляции

❗️ Мониторинг качества работы с оттоком

Друзья, всем привет, на связи снова Иван Гераськин, ментор курса «Аналитик данных» 👋🏻

Методология определения оттока, описанная в предыдущем посте, имеет существенный недостаток и не позволяет корректно мониторить качество удержания клиентов.
Выборка ТОП-клиентов, приносящих 50% суммы продаж, с каждым последующим месяцем состоит из все более лояльных за счет того, что бизнес наращивает базу постоянных клиентов. Это можно увидеть по графику среднего количества дней с первой покупки в формируемом ежемесячно ТОПе.

Логично, что клиенты, которые дольше являются покупателями, будут лояльнее и с меньшей вероятностью уйдут в отток. Таким образом, даже если мы не улучшили инструменты работы с оттоком, мы будем видеть позитивный тренд, т.е. все больше клиентов из ТОП продолжат покупки в следующем месяце.

Правильнее будет проводить аналитику, выделяя клиентов в когорты по срокам с момента первой покупки.

Вот алгоритм на примере когорты “1-6 месяцев с момента первой покупки”:
🟠 Представим, что завершился месяц x (например, 2025.06). Выделяем клиентов с покупкой в месяце x-1 (т.е. 2025.05) среди тех, у кого первая покупка в интервале с x-2 до x-7 месяца включительно.
🟠 Ранжируем всех клиентов, выбранных в п1 по убыванию суммы их покупок за месяц x-1.
🟠 Выбираем таких ТОП-клиентов из начала ранжированного списка, которые приносят 50% объема продаж.
🟠 Рассчитываем процент оттока - какая доля из ТОП-клиентов п3 не купила ничего в месяце x.

Графики оттока по новой методологии показаны на скрине для трех когорт.

На моем вебинаре, который будет уже завтра в 18:30 по МСК, мы интерпретируем эти графики и сделаем соответствующие выводы и обсудим другие примеры и принципы работы с оттоком на практике.

➡️ Регистрация на вебинар

⚡️ ML-пайплайн: что должен знать каждый инженер в условиях вызовов современной индустрии

Ребята, вас снова приветствует команда Simulative!

Продолжаем радовать вас полезными эфирами и стримами, а сегодня к нам снова наведается Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei.

Владислав уже проводил для нас очень классный вебинар, где мы писали работающую нейросеть на PyTorch.

А сегодня обсудим следующее:

🟠 Перевод бизнес-потребностей в цели машинного обучения
🟠 Данные — топливо для ML: как их собирать, хранить и готовить к работе?
🟠 Создание модели: не просто обучить, но и правильно оценить её эффективность.
🟠 Как внедрить ML в реальный продукт? Логирование, запуск и мониторинг — без этого ничего не работает.

Почему стоит прийти?

🟠 Вы разберётесь в ML-процессах — без погружения в код и сложную математику.
🟠 Научитесь эффективнее взаимодействовать с ML-командой (если таковая есть) — меньше недопонимания, больше результата.
🟠 Увидите реальные кейсы — как ML-решения внедряются в продукт.

🔔 Начало эфира: в 18:30 по МСК. Регистрация не нужна — ссылку на трансляцию мы пришлем за 1 час до эфира. Следите за обновлениями!

Друзья, всем привет, на связи Иван Гераськин, ментор курса «Аналитик данных» 👋🏻

⚡️ Итак, сегодня разберем вопрос на засыпку: правильно ли сделали мониторинг качества работы с оттоком пользователей?

Опишу реальный кейс, с которым столкнулся, когда консультировал крупный бизнес с сотнями тысяч постоянных покупателей и десятками тысяч привлекаемых ежемесячно новых. В целях конфиденциальности, привожу данные, которые являются синтезированным аналогом, но полностью отражают необходимую динамику и суть.

У нас была цель — понять, насколько качественно работают внедряемые инструменты удержания клиентов, внедрить правильный мониторинг оттока.

Погрузившись в задачу, узнал, что ежемесячный мониторинг оттока сегмента ключевых клиентов работал вот так:

1. Представим, что завершился месяц х (например, 2025.06). Ранжируем всех клиентов с покупкой в месяце х-1 (т.е. 2025.05) по убыванию суммы их покупок за месяц x-1.
2. Выбираем таких ТОП-клиентов из начала ранжированного списка, которые приносят 50% объема продаж.
3. Рассчитываем процент оттока — какая доля из ТОП-клиентов из п.2 не купила ничего в месяце x.

К посту прикладываю график описанной выше метрики «процента оттока ключевых клиентов».

В результате такой аналитики был сделан вывод, что инструменты работы с оттоком помогли снизить отток ключевых клиентов в 2 раза за 2 года.

Теперь давайте ответим на следующие вопросы:
🔸 Согласны ли вы с утверждением выше?
🔸 Согласны с такой методологией мониторинга оттока с целью оценки качества удержания?
🔸 Как бы вы мониторили ключевых клиентов?

❗️ О том, что было дальше на самом деле, расскажу в следующем посте, а в ближайшие дни проведу вебинар по теме оттока!

Пишите свои варианты в комментарии и следите за обновлениями!

Интерактив — «читаем» когортный анализ

Друзья, всем привет, на связи снова Андрон — основатель Simulative 👋🏻

Знаете, вот есть такие фразочки, которые все используют, но при этом никто до конца не понимает, что за этими словами стоит. Один человек сказал, другой понимающе кивнул, третий с умным видом поддакнул — на этом и разошлись, типа эффективно поработали)

Я человек конкретный, меня такие фразы откровенно вымораживают. В аналитике тоже такие есть. Вот например — «видеть что-то за цифрами». Ну это же вообще ни о чем фраза — у тебя что, экселька прозрачная, что ты что-то за цифрами видишь?)

Сами посудите: «Ты можешь считать себя классным аналитиком, если умеешь видеть бизнес-контекст за цифрами». Это чего вообще такое?) Я и сам так иногда говорю, чего уж там. Но сегодня твердо решил, что хватит это терпеть! Предлагаю такую формулировку:

Умение видеть бизнес-контекст за цифрами — это когда при просмотре отчета на любое колебание метрик в твоей голове сразу появляется набор гипотез: какие конкретные решения или события в компании могли так повлиять.

Простейший пример: видишь, что конверсия резко рухнула — мог банально сломаться сайт.

И прикол в том, что так «видеть» — реально возможно, и для этого даже не обязательно быть шаманом! Например, на прошлом потоке моего тренинга «Как делать аналитику» мы с ребятами на примере когортного анализа разбирали этот эффект. Прям смотрели в когорты, а потом я комментировал: что в этот момент в реальности происходило в бизнесе и какое влияние оказало.

Делать такие ретроспективные упражнения — топовая тема для прокачки умения «видеть что-то за цифрами». В будущее смотреть тяжело — ты еще не знаешь результата. А вот в прошлое — прикольно. Пытаешься объяснить каждое отклонение метрики и понимаешь, что почти на все есть адекватная бизнес-причина.

Предлагаю нам с вами прямо сейчас такое упражнение поделать и вместе посмотреть в одну из тех самых когортных табличек! Ваша задача — найти как можно больше интересных значений и попробовать их объяснить: что в этот момент происходило в этот момент в нашей школе Simulative, что привело к таким результатам.

Табличку прикрепил к посту (данные, само собой, изменены, но структура сохранена). Это когортная таблица с метрикой CR2 из горячей заявки — конверсия из горячего лида в продажу.

☝🏻 Давайте я закину, для затравочки) Обратите внимание но конверсию июньской когорты в июне (т.е. в свой первый месяц). Почему такая маленькая конверсия в продажу из горячей заявки относительно соседних месяцев? Что могло повлиять?

Пишите свои варианты в комментарии, а я буду отвечать — валидно или нет!

📹 Записи эфиров: о данных, метриках и работе аналитика

Приветствуем любителей аналитики! Это команда Simulative👋

На этой неделе мы провели два открытых эфира в честь большого события — запуска обновленного курса-симулятора «Аналитик данных» с менторской поддержкой! Вашим проводником в мир аналитики станет Иван Гераськин — опытный продуктовый и дата-аналитик с 12+ годами практики.

А еще спешим напомнить: до 23 июля действует скидка 25% на курс! 🚀

➡️ Забронировать место

🧡 Открытый эфир: рабочий день дата-аналитика в Яндекс eLama

Эфир провел наш друг Паша Беляев — тимлид дата-аналитиков в Яндекс eLama — и раскрыл реальные рабочие будни команды:
✔️ Какой стек используют?
✔️ Как устроены процессы?
✔️ Какие задачи решают ежедневно?

— Новичкам: отличный способ увидеть, как теория превращается в практику.
— Опытным: заглянуть на "кухню" коллег и подчерпнуть идеи.

➡️ Открыть запись

🧡 Как аналитик влияет на продукт? Создаем список метрик в прямом эфире

Эфир провел наш ментор аналитиков — Иван Гераськин. Иван на примере сервиса Memrise показал, как:
✔️ Выявлять ключевые пользовательские сценарии
✔️ Формировать список продуктовых метрик

💡 Важно! К сожалению, записалась только вторая часть эфира, но даже по этому фрагменту можно потренироваться в сборе метрик — берите подходы Ивана на вооружение!

➡️ Открыть запись

Записи доступны на нашей обучающей платформе — чтобы их посмотреть, просто зарегистрируйтесь!

⚡️⚡️⚡️ Стрим о продуктовых метриках начался!

Иван ждёт всех с распростёртыми объятьями, залетайте на эфир по ссылке!

⚡️ Стрим стартует через час: создаем список метрик в прямом эфире

Итак, мы уже на низком старте! Ровно в 18:30 по МСК начнется открытый эфир с Иваном Гераськиным — ментором курса «Аналитик данных», опытным продуктовым и дата-аналитиком со стажем 12+ лет.

Перейти в трансляцию можно по ссылке ниже:

➡️ Подключиться

Что будет: в прямом эфире на примере сервиса Memrise разберём, как превращать сырые данные в инсайты, которые реально влияют на развитие продукта.

В программе эфира:
🟠 Что такое продуктовые метрики и чем они отличаются от других?
🟠 Зачем внедрять аналитику продуктовых метрик и как это помогает в развитии продукта?
🟠 Погружаемся в функционал онлайн-сервиса с нуля.
🟠 Формируем список пользовательских сценариев: как люди взаимодействуют с продуктом?
🟠 Выделяем ключевые категории продуктовых метрик.
🟠 Вместе описываем метрики в каждой категории.

➡️ Подключиться

⚡️ Как аналитик влияет на продукт? Создаем список метрик в прямом эфире

Привет всем! На связи Иван Гераськин, ментор курса «Аналитик данных»!

В своей практике я всегда концентрировался на том, как извлечь максимум бизнес-пользы из данных и могу однозначно сказать, что продуктовые метрики — это must know для аналитиков. Потому что без них мы просто на ощупь пытаемся понять, работает продукт или нет.

Цифры из рекламных кабинетов и финансовые отчёты — это важно, но они не отвечают на ключевые вопросы:
🔹 Действительно ли пользователи получают ценность?
🔹 Где в продукте пробуксовка, а где — точки роста?
🔹 Какие гипотезы по развитию подтверждаются данными, а какие — просто красивые идеи?

Продуктовые метрики — это как рентген для продукта. Они показывают не просто «сколько людей зашло», а что они там делают, где «болит» и как это исправить.

❗️ Сегодня в 18:30 по МСК в прямом эфире на примере сервиса Memrise разберём, как превращать сырые данные в инсайты, которые реально влияют на развитие продукта.

В программе эфира:
🟠 Что такое продуктовые метрики и чем они отличаются от других?
🟠 Зачем внедрять аналитику продуктовых метрик и как это помогает в развитии продукта?
🟠 Погружаемся в функционал онлайн-сервиса с нуля.
🟠 Формируем список пользовательских сценариев: как люди взаимодействуют с продуктом?
🟠 Выделяем ключевые категории продуктовых метрик.
🟠 Вместе описываем метрики в каждой категории.

Немного напомню о себе и своем опыте:
🟠 Более 12 лет в аналитике, опыт в онлайн-сервисах (EdTech, gaming), банковской сфере, ритейле;
🟠 Текущая позиция — Head of Product Analytics and Data Science в 24Hsoft;
🟠 Реальные результаты: миллионы долларов финансового эффекта благодаря внедренным решениям (рекомендательные системы, алерты метрик, 100+ A/B-тестов)

🔔 Регистрация на эфир не нужна — ссылку на трансляцию мы пришлем за 1 час до эфира. Следите за обновлениями!

🚀 Инженер или аналитик — выбирайте свой путь в мире данных!

Приветствуем! На связи команда Simulative 👋

11 июля мы открыли новый поток курса-симулятора «Инженер данных» — все уже получили доступ к платформе и студенческим чатикам, а вчера состоялась первая установочная встреча с ментором Сашей Дарьиным!

На встрече студенты познакомились, разобрали ожидания и сразу принесли рабочие кейсы — обучение началось с реальных задач и рабочих целей!

Особый вайб на курсе создаёт сам ментор — Саша, «ваш друг в мире больших данных», как он сам изволил себя называть 😉

Здесь нужны совместные усилия. Я хочу видеть вашу активность, вашу ответственность, приходить на наши встречи. Обещаю, что никто не останется без внимания!

— отметил Саша.

❗️ До 18 июля вы еще можете присоединиться к этому потоку!
🟠 Участвуйте в брифингах, приносите свои рабочие задачи, будьте в движении вместе с комьюнити;
🟠 Получите не только новые навыки, но и заряд на реальные перемены в профессии;
🟠 Александр продолжает набирать студентов — присоединяйтесь прямо сейчас!

➡️ Присоединиться к дата-инженерам

📊 А тем, кто присматривается к данным с аналитической стороны — напоминаем: в конце этого месяца мы запускаем курс «Аналитик данных» также в обновлённом формате, с поддержкой ментора и активным сообществом.
⏳ Сейчас доступны лучшие условия по ранней регистрации — успейте забронировать место!

➡️ Забронировать место с дата-аналитиками

Друзья, всем привет, на связи снова Андрон — основатель Simulative 👋🏻

В образовании есть интересный парадокс. С одной стороны, все говорят о том, что между учебными и рабочими кейсами зачастую есть огромный разрыв. А с другой, почти никто не может привести вменяемый пример такого разрыва.

И я задумался над каким-нибудь реально показательным примером, где это круто будет ощущаться. И придумал. Проще некуда — возьмем анализ ассортиментной матрицы с помощью ABC-анализа (а то что я тут все про онлайн пишу, давайте про твердое!).

Но что с ним не так, где может возникнуть разрыв — он же максимально простой? Тем более у нас в Simulative ребята его делают в Excel, в SQL, в Python, на дашборды выводят — ночью разбуди наверно, и то сделают. Чего с ним не так-то?

А есть одна деталь, с которой вы столкнетесь, если придете работать в компанию с огромным ассортиментом. А именно — вам придется делать ABC-анализ не по одной товарной группе, а по целой иерархии. И вообще не очевидно, как тут быть.

Просто иллюстрация на примере небольшого продуктового магазина:

1/ Минимум 10 товарных категорий (колбасы, сыры, хлебо-булочные, снеки, напитки и т.д.)
2/ Внутри каждой категории — подкатегории (копченые колбасы, сыро-копченые и т.д.)
3/ Внутри каждой подкатегории — бренды (копченые колбасы Ремит, Мясницкий ряд и т.д.)
4/ И наконец добрались на уровень отдельных товаров

Когда видишь такое — понимаешь, что перед тобой задача другого калибра... Как проводить анализ — сверху вниз или снизу вверх. Как выбирать гиперпараметры (например, пороги групп А, B и C) для разных групп товаров — одинаковые (получается чепуха) или разные (получается читерство)? А если одна классная колбаса попала в группу B, а другая (вообще ваша любимая) в группу С из-за выбранных порогов — как быть: не вручную же все просматривать, чтобы решения принимать? Да и вообще, может какой-то способ поэффективней есть?!

Короче, вопросов масса. Все инструменты ты знаешь, саму методику тоже знаешь, но из-за объема и разнообразия данных тебя просто парализует. А когда понимаешь, что такую штуку надо делать раз в месяц — вообще становится дурно) Не знаю как вы, а я с таким сталкивался регулярно.

И вот, пока я пишу этот текст, я все больше понимаю, что как раз основная сложность лежит не в плоскости инструментов (и даже не всегда в плоскости финальных выводов), а в ответе на вопрос «Как обуздать огромный объем данных и что-то за ним увидеть?».

Условно: написать код, чтобы собрать когортный анализ — посильно. Даже интерпретировать результат — надо подкачаться, но тоже посильно. А вот имея подробный лог действий на руках за 2 года из миллиона записей понять — а как агрегировать этот массив данных так, чтобы финальный результат поместился на один лист и там была вся нужная информация, чтобы что-то увидеть и понять — это самое сложное.

На самом деле круто, для меня самого сейчас это инсайт — пока писал текст, вспомнил, что больше всего времени за последние несколько месяцев я потратил именно на разработку тех форм отчетов, которые мне было бы удобно смотреть и в которых я смогу что-то увидеть. А выводы потом сами к тебе идут)

Подумайте об этом на досуге. Может ваше слабое звено как раз в том, что вы не понимаете, под каким углом нужно смотреть на данные?)

Кстати, в новом потоке тренинга «Как делать аналитику» мы этому будем уделять много внимания. Для примера: даже далеко ходить не надо — мы добавили сразу несколько занятий, которые посвящены анализу больших ассортиментных матриц. Там как раз разберем все вопросы, про которые я сегодня упомянул (и не только). Если эта тема вам интересна также, как и мне — запрыгивайте, еще успеваете вписаться по ранним ценам 🕺

⚡️⚡️⚡️ Друзья, стрим про рабочий день дата-аналитика стартовал!

Вы еще успеете подключиться, узнать от тим-лида аналитиков в Яндекс eLama их секретики и задать свои вопросы!

➡️ Присоединиться

⚡️ Стрим стартует через час: рабочий день дата-аналитика в Яндекс eLama

Итак, мы уже на низком старте! Ровно в 18:30 по МСК начнется открытый эфир Паши Беляева и он покажет, как на самом деле выглядит рабочий день дата-аналитика в Яндекс eLama.

Перейти в трансляцию можно по ссылке ниже:

➡️ Подключиться

Что обсудим:

🔹 Как устроен Data Office eLama изнутри и почему именно сюда обращаются все, кто работает с данными;
🔹 С какими задачами работают аналитики;
🔹 Как они с ними работают: стек, спринты, дежурства и т.д.;
🔹 Разбор реальных кейсов.

➡️ Подключиться

Готовьте вопросы в чат — будет возможность задать их в прямом эфире!

Всем привет, команда Simulative на связи! ⭐️

Мы продолжаем развивать наши программы: после запуска курса «Инженер данных» с менторским сопровождением, теперь и у нового потока курса «Аналитик данных» будет свой наставник!

Итак, знакомьтесь с ментором следующего потока курса «Аналитик данных» — Иван Гераськин!
🟠 Более 12 лет в аналитике, опыт в онлайн-сервисах (EdTech, gaming), банковской сфере, ритейле;
🟠 Текущая позиция — Head of Product Analytics and Data Science в 24Hsoft;
🟠 Более 5 лет опыта менторства, вырастил 5+ аналитиков/DS c уровня Junior/Middle до Senior/Team Lead;
🟠 Реальные результаты: миллионы долларов финансового эффекта благодаря внедренным решениям (рекомендательные системы, алерты метрик, 100+ A/B-тестов)

❗️ Ментор — это человек, который будет сопровождать вас на протяжении всего обучения:
→ Проведет Zoom-встречу с потоком перед стартом обучения;
→ Поможет избежать «слепых зон» в обучении с помощью регулярных QA-сессий с разбором вопросов;
→ Покажет профессию изнутри — без розовых очков и надуманных страхов;
→ Поддержит мотивацию и позволит не сдаться на полпути.

🔥 Успейте записаться по ранним ценам:
Только до 23 июля даем 25% скидку! Старт — уже 30 июля.

Если хотите учиться у практиков, а не теоретиков — присоединяйтесь!

Размер имеет значение

Друзья, всем привет, на связи снова Андрон — основатель Simulative 👋🏻

Я уже много раз писал о том, что при проведении аналитики очень важно не скатываться в поверхностные выводы или фейковую аргументацию (если не читали — крайне рекомендую).

Однако есть еще одна ошибка, которая даже страшней. Речь про выбор метрики с маленьким рычагом влияния. Давайте рассмотрим пример.

Вот вы анализируете поведение пользователей мобильного приложения и пытаетесь понять, как зарабатывать больше. Вы понимаете, что ваш средний чек чуть ниже рынка. И вы делаете логичный вывод — направляете фокус внимания туда и начинаете продумывать различные продуктовые и маркетинговые механики для роста этого самого среднего чека.

В итоге — средний чек действительно вырос, только вот компания богаче не стала. А почему? Вроде же все правильно проанализировали и даже выводы все правильные были. А все очень просто — в данном случае у метрики «средний чек» изначально был очень маленький рычаг влияния.

Под «рычагом влияния» тут имеется ввиду максимально возможный результат, который можно получить, повлияв на эту метрику. И именно в этом заключается ошибка — люди выбирают для работы метрику, у которой рычаг влияния не максимальный.

Что интересно: как правило, это понятно еще на старте. Например, мы на прошлом потоке тренинга строили такую штуку, как полное дерево метрик (кстати, скоро стартует новый поток — присоединяйтесь). Это такая монструозная история с большим количеством веток и листьев, но по ней как раз очень легко оценить этот самый рычаг — ты просто перемножаешь/складываешь все значения от листа к вершине дерева и получаешь пиковый результат на прибыль. Если у метрики «lifetime» при увеличении на 1 месяц рычаг больше, чем у «среднего чека», то и силы надо тратить на lifetime.

У аналитиков такое встречается регулярно. Мы начинаем ресерчить не в те метрики, мы объясняем рост/падение не теми метриками, мы предлагаем гипотезы, которые априори не самые сильные. Но эта же концепция подходит и для смежных сфер — например, продактам и маркетологам для приоритезации беклога.

Вот интересно — было у вас, что вы что-то анализируете/считаете/делаете, а потом понимаете, что это просто мелкий кипиш и изначально обречено на весьма посредственный результат? Поделитесь в комментариях — было или я один такой суетолог? 😄

⚡️ Открытый эфир: рабочий день дата-аналитика в Яндекс eLama

Приветствуем, любители аналитики! 

Мы вновь попросили Пашу Беляева провести для вас полезный открытый стрим, а Паша, в свою очередь, предложил очень интересную тему — заглянуть в закулисье Data Office Яндекс eLama и узнать, как на самом деле выглядит рабочий день дата-аналитика!

Что обсудим:

🔸 Data Office eLama изнутри: как устроена команда, какие задачи решает Data Office и почему именно сюда обращаются все, кто работает с данными — от маркетинга до продукта.
🔸 Задачи дата-аналитика: поддержка витрин данных, настройка веб-аналитики, сервисы "самоаналитики" для самостоятельных выгрузок, прогнозирование, консультации по данным.
🔸 Технологии и процессы: разберём, какой стек используют аналитики, как проходят планёрки, спринты и дежурства, и как строится работа над квартальными целями.
🔸 Реальные кейсы: услышите примеры задач, с которыми сталкиваются аналитики eLama — из первых рук!

Когда: 15 июля в 18:30 по МСК  
Спикер: Павел Беляев, руководитель группы дата-аналитиков Яндекс eLama и автор телеграм-канала «Тимлидское об аналитике»

Не упустите шанс узнать, как работают с большими данными в Яндекс eLama, задать вопросы эксперту и вдохновиться на развитие в аналитике! 

Регистрация на эфир не нужна — ссылку на трансляцию мы пришлем 15 июля за 1 час до эфира. Следите за обновлениями!