Возможно, у вас возникало чувство того, что хочется сделать что-то классное с точки зрения аналитики, но непонятно, с чего начать.
На практике идеи для исследований чаще всего лежат прямо рядом.
1. Посмотреть, что происходит в продукте
😮 По своему опыт скажу, что не так много аналитиков регулярно прокликивают дашборды или системно формируют отчетность.
Сделали один раз, а дальше просто закрываем задачи в спринте. Хотя именно там часто появляются первые сигналы для исследований.
Об этом я писал здесь
❓ Иногда достаточно задать простой вопрос: "Почему эта метрика ведет себя именно так? Можем ли мы ответить на этот вопрос прямо? Или нужно искать специфичный срез?"
2. Общение с пользователями
Есть ли в компании продуктовые исследователи, которые проводят интервью или опросы?
Через такие исследования часто подсвечиваются точечные проблемы на определенной выборке пользователей.
Это хороший источник гипотез для аналитики, потому что можно:
🟢проверить масштаб проблемы
🟢посмотреть сегменты пользователей
🟢понять реальный импакт
3. Посмотреть на бенчмарки рынка
Иногда полезно просто понять, как устроены похожие продукты.
Мне в этом хорошо помогает:
🟢 NotebookLM (с недавнего времени активно использую)
🟢 Deep Research в ChatGPT (раньше использовал Perplexity для поиска)
Можно задать конкретную сферу и посмотреть:
🟢какие метрики считают
🟢какие механики используют
🟢как компании растут в этом направлении
4. Посмотреть на продуктовый беклог
Все новое — хорошо забытое старое. Или не сделанное... Иногда в беклоге уже лежат идеи, которые когда-то не дошли до реализации ИЛИ были реализованы, но не проанализированы ИЛИ их можно докрутить для отдельного сегмента пользователей
Иногда такой анализ может сам по себе стать полноценным продуктовым ресерчем.
🔽 Обычно паттерны для исследований появляются в похожих ситуациях:
1. Конверсия падает без очевидной причины
2. Метрика растет только в одном сегменте
3. Пользователи используют фичу не так, как ожидалось
4. Retention новой когорты сильно отличается
5. Конкуренты делают иначе
6. В данных появляется аномальный сегмент и др.
Будет также круто, если вы пользуетесь продуктом, который анализируете. Так поймете основные проблемы, ботлнеки и тд. Об этом я писал пост здесь.
👀 Также важно, чтобы реализация идеи было не супер сложной, так как высока вероятность, что такую идею зарубят
А у вас как дела с продуктовыми исследованиями? Делитесь в комментариях! 🐳
@zasql_python