Открываем доступ к докладу Игоря Полянского (Head of Global Product Analytics, Gett) о быстрой приоритезации UX-гипотез. Это стало возможным благодаря партнерству Матемаркетинга и и образовательной экосистемы Geekbrains

Geekbrains дарят тренажер продуктовой аналитики всем ученикам программ продакт/проджект менеджер. Таким образом, это отличная возможность дополнительно усилить свои навыки. Оставьте заявку на курс и сообщите менеджеру что-то типа "Я с Матемаркетинга и хочу в подарок тренажер".

К слову, один из преподавателей как раз Игорь. В своем докладе он рассказывает о комплексной оценке UX-гипотез и их совместном влиянии на пользователя с существенной экономией ресурса аналитика и продуктовой команды. На достаточном уровне развития продуктовой аналитики, оптимизация продуктовых метрик становится кратно более сложной задачей. На этапе, когда основные “дырки” в продуктовых флоу закрыты, баги исправлены, а список фичей сопоставим с конкурентами, очень сложно понять, какие моменты действительно влияют на пользователя. Две проблемы развитой продуктовой аналитики (низкая значимость фичей и их кумулятивное влияние). Кейс - LightGBM с SHAP interpreter для множественное проверки гипотез, результаты, learnings.

Смотреть доклад ➡️: https://youtu.be/xrVdiQ68-bw

Полный доступ ко всем докладам Матемаркетинга ➡️: https://lms.matemarketing.ru

@internetanalytics