Введение в аналитику Во введении дается обзор аналитики как процесса, который включает в себя работу с данными и получение аналитической информации. В нем подчеркивается важность аналитики при разработке продукта и ее роль в понимании потребностей пользователей, анализе данных и принятии обоснованных решений.
Аналитика при разработке продукта "Аналитика в разработке продукта" фокусируется на том, как аналитика интегрируется в процесс изменения или улучшения продукта. В нем подчеркивается роль аналитика, который создает методологии обработки данных и генерирует полезные идеи, влияющие на разработку продукта.
Сбор данных Процесс первичного сбора данных включает в себя сбор информации о функционировании продукта. Это включает в себя сбор клиентских и серверных журналов, автономных данных и данных из внешних систем. Главное - собрать информацию, связанную с пользователями, такую как их взаимодействие с продуктом, клики, прокрутки и элементы, которые привлекли их внимание.
Бизнес-логика "Бизнес-логика" относится к правилам или алгоритмам, которые управляют тем, как наше приложение реагирует на действия пользователя. Это включает в себя понимание того, как наша система внутренне реагирует на различные пользовательские сценарии и что происходит в наших базах данных или информационных системах во время этих взаимодействий.
Автономные данные Автономные данные дают ценную информацию о восприятии пользователями нашего продукта с помощью опросов или методов сбора отзывов.
Внешние системы Аналитические платформы могут предоставить дополнительную информацию, сравнив наши продукты с аналогичными в других отраслях.
Предварительная обработка данных В первой главе мы выполняем предварительную обработку необработанных данных, которые мы получили. Мы хотим обеспечить качество входных данных, очистив их и обработав все пропущенные значения. Кроме того, мы можем удалить или присвоить определенные значения в соответствии с нашими требованиями. Этот шаг также включает в себя выполнение начальных преобразований данных для их последовательной обработки.
Предварительный анализ данных "Исследовательский анализ данных" - это обогащение нашего набора данных и получение на его основе информации перед дальнейшей обработкой. Мы можем улучшить наше понимание взаимодействия пользователей с продуктом, анализируя различные атрибуты, такие как категории, подкатегории и другие аналитические функции, связанные с поведением пользователей в приложении internet marketplace. Изучая эмпирические распределения и закономерности в этих переменных, мы можем получить ценную информацию для принятия решений о разработке продукта.
Проблемы с качеством данных Если возникают технические проблемы, которые приводят к непоследовательной передаче данных, важно оценить качество первичных данных. Один из способов сделать это - с помощью технологического снимка, который учитывает различные браузеры и их совместимость с вашим веб-сайтом. Другим методом является пользовательское тестирование, при котором вы имитируете взаимодействие пользователей на вашем сайте, используя различные браузеры.
Методы объективного контроля "Обстрели", или методы объективного контроля, предполагают выдачу себя за пользователя и выполнение определенных сценариев на вашем сайте из разных браузеров. Это позволяет вам увидеть, какие данные на самом деле существуют в этих сценариях, и выявить любые расхождения или несогласованности.
Отток и удержание пользователей В начале периода некоторые пользователи остаются, в то время как другие уходят. Формула удержания пользователей - это ожидаемый срок службы, деленный на коэффициент оттока. Эта формула предполагает определенные математические ожидания и вероятности. Важно понимать, что эта формула не является божественной, а основана на модельных предположениях.
Моделирование оттока пользователей "Отток" относится к доле пользователей, которые уходят в течение определенного периода. Моделируя поведение пользователя с течением времени, мы можем рассчитать ожидаемый средний срок службы с помощью вероятностных расчетов. Однако в этом уравнении нет единого значения "p", поскольку оно зависит от различных факторов, таких как разные периоды и когорты.
Допущения модели и принятие решений Когда мы сталкиваемся с вопросом о том, растем мы или сокращаемся, важно пересмотреть допущения нашей модели. Нам необходимо принимать обоснованные решения, основанные на более глубоком понимании данных и учитывающие различные пользовательские каналы. Намерения обычных пользователей отличаются от намерений, приобретенных с помощью рекламы, поэтому их объединение в наших моделях может быть неточным.
Анализ поведения пользователей для разработки продукта "Значение времени в реальном времени" (LTV) - важный показатель, который измеряет средний доход, получаемый пользователем с течением времени. Анализируя поведение пользователей с использованием различных критериев классификации, таких как канал привлечения, мы можем получить представление о удержании клиентов и показателях производительности, таких как уровень оттока. Однако для аналитиков крайне важно тесно сотрудничать с командами разработчиков, чтобы выявлять любые потенциальные проблемы и давать рекомендации, основанные на их выводах.
Улучшение прогнозирования LTV В прошлом для расчета LTV в приложениях использовались различные подходы. Теперь команда квалифицированных аналитиков разработала мощную модель прогнозирования LTV на основе ключевых факторов, которые на него влияют. Этот подход предполагает создание прогностической модели с использованием точных допущений и проверку ее на соответствие фактическим данным.
Сложность моделирования "Моделирование" - сложный процесс, поскольку он содержит элементы неопределенности и опирается на различные допущения. Выбор инструментов моделирования и допущений зависит от опыта аналитика и его способности достигать точных результатов. Важно не полагаться исключительно на один подход, а вместо этого рассмотреть несколько методов для лучшей проверки.
Важность рассказывания историй о данных в аналитике Аналитика - это не просто создание диаграмм и графиков, это рассказ истории с использованием данных. Передача информации, полученной в результате анализа данных, имеет решающее значение для принятия решений. Рекомендуемая книга на эту тему - "Визуализируйте это" Натана Яу.
Различные типы аналитики: Описательная, диагностическая, прогностическая, предписывающая "Описательная аналитика" фокусируется на наблюдении и описании закономерностей в данных для получения информации. "Диагностическая аналитика" направлена на то, чтобы понять, почему возникают определенные закономерности, с помощью более глубокого анализа. "Прогностическая аналитика" предполагает прогнозирование будущих результатов на основе исторических тенденций. Наконец, "предписывающая аналитика" предоставляет рекомендации или действия для оптимизации результатов.
Роль разработчиков в аналитике Разработчики играют решающую роль в аналитике, внедряя системы регистрации и обработки данных. Они тесно сотрудничают с аналитиками, чтобы гарантировать правильное преобразование собранных данных для проведения содержательного анализа.
Сотрудничество между аналитиками и дизайнерами "Аналитик" - это не просто название должности, а скорее междисциплинарная роль, которая требует мышления менеджера, маркетолога, дизайнера и разработчика. Сотрудничество между аналитиками и дизайнерами необходимо для преобразования данных в полезную информацию.
Сила нетрадиционных идей Нетрадиционные идеи могут привести к инновационным и уникальным решениям. Сталкиваясь с тупиковой ситуацией в разработке продукта, необходимо мыслить нестандартно и исследовать разные точки зрения. Устойчивость к стрессу имеет решающее значение для успеха, поскольку она позволяет нам справляться с давлением и превращать негативную энергию в позитивную мотивацию.
Ценность аналитика "Аналитик" относится не только к тому, кто анализирует цифры, но и играет жизненно важную роль в процессах принятия решений. Они помогают преобразовать данные в полезную информацию, делятся своим опытом, помогают прогнозировать тенденции и вносят ценный вклад в стратегическое планирование.
Стимулирование роста бизнеса Аналитики играют важную роль в стимулировании роста бизнеса, определяя области для улучшения на основе анализа данных. Их способность прогнозировать результаты помогает принимать обоснованные решения, которые ведут компанию к успеху.