В канале собраны ссылки на первоисточники данных и материалы российский и зарубежных исследований, связанных с интернетом и медиарынками. Преимущественно русскоязычные посты, инфографика и отчеты в pdf.
Технологический стек Patreon - это React на интерфейсе (JavaScript) и Python на сервере. Команда использует Python для статистического анализа, Amplitude для поведенческой аналитики, и большую часть своего анализа он выполняет с помощью базы данных Redshift.
Кроме штатных аналитиков, Patreon работает с сервисом Avo.app Это исландская аналитическая компания, которая 2 месяца назад получила $3 млн от Heavybit и Y Combinator на развитие платформы, помогающей принимать решения.
Avo сильны тем, что умеют прогнозировать развитие показателей при разных сценариях. Среди их клиентов - Rappi, Patreon, TripAdvisor, Sotheby's и др.
Условно, Avo – это Palantir для бизнеса. В РФ аналогичных решений нет. Но зато в PФ есть Матемаркетинг, на котором выступит CEO Avo - Стефания Олафсдоттир. Стеф расскажет о том, как работать с данными продуктовой аналитики так, чтобы не приходилось перенастраивать ее с каждым большим релизом.
В Метрику за последнее время запилили несколько фич, которые сильно облегчили жизнь пользователям - не надо ничего кодить, нужно однажды потыкать в настройках и все. Собрал подборку из тех, что будут особенно они будут полезны для маркетологов и специалистов, в чьи обязанности входит привлекать клиентов в онлайне.
1) Аналитика дохода по цели. Теперь чтобы добавить в отчёты данные о доходе сайта, достаточно просто указать нужное значение в настройках цели.
2) Оценка окупаемости рекламы. Чтобы понять, какие рекламные источники оказываются самыми выгодными, в Метрике можно оценить их показатель ROI или ДРР.
Для подсчёта ROI и ДРР необходимо передавать в Метрику не только доход, но и расходы на рекламу. Статистика по Яндекс.Директу передаётся автоматически.
3) В Метрике можно за пару кликов привязать кабинет Google Ads, чтобы статистика по этой рекламной системе появилась в отчёте по расходам и ROI.
По ссылке подробное описание новых инструментов и подробности по настройке.
На TechCrunch вышла статья, в которой коротко рассказывается о том, как изменялся Тиндер во время локдауна. При этом, дана ссылка на AppAnnie с пометкой, что Tinder сохранил лидерство в деньгах даже в то время, когда кафе и бары не работали, а передвигаться по улицам было довольно проблематично.
Хорошая новость: биздев Tinder - Майк Эллис - выступит на Матемаркетинге и подробно расскажет о том, как в эпоху COVID поменялось самое популярное приложение для знакомств и встреч, о том, как Tinder пережил пандемию и остался на первом месте по прибыли в сторах.
Мои друзья из Datmark (по моей наводке 😉) провели исследование онлайн-курсов по аналитике, маркетингу, data science на предмет кто чему учит, что сколько стоит, как быстро окупается и тд и тп.
В лучших традициях своего бизнеса, упаковали это в дашборд (2 дашборда) которые максимально полно ответят на все ваши вопросы.
Что можно узнать из исследования: - какие курсы наиболее перспективны в соотношении с открытыми вакансиями, а какие уже явно перегреты - обучение каким профессиям окупится быстрее - кому учиться дольше, дизайнерам или аналитикам - как длительность курса влияет на цену обучения (спойлер: это не всегда очевидно) - у каких школ курсы длиннее и дороже - где покупать курсы, чтобы стать профессионалом, а не просто научиться азам - сколько выделять бюджета на освоение профессии, и сколько - на совершенствование
Вот за что я люблю наше сообщество аналитиков, так это за взаимовыручку и поддержку друг друга.
Продолжая тему атрибуции на основе машинного обучения, — статья Влада Флакса, СЕО OWOX, о том, что ML еще не панацея и не все так радужно с настройкой моделей, как может показаться на первый взгляд.
В статье разобраны основные ошибки внедрения ML в атрибуции.
В прошлом году Константин Юревич, CEO компании SegmentStream, презентовал на Матемаркетинге новый подход к построению атрибуции на основе машинного обучения.
Сегодня на VC была опубликована статья, которая является логическим продолжением этого выступления и рассказывает, как предиктивная атрибуция способна решать проблемы ITP, режима “инкогнито”, кросс-девайса и т.д.
Внутри вас ждут БЕСПЛАТНЫЙ доступ к материалам 2018-2019, а также к 25% контента 2020.
Эта LMS - форк SkillBranch и этот факт ознаменовывает развитие и выход Матемаркетинга на новые рынки. Теперь онлайн-пространство станет неотъемлемой частью наших оффлайн-конференций, а также мы предложим несколько абсолютно новых смешанных продуктов. Уверен, нам будет чем удивить вас. Но это все хоть в близком, но будущем.
А сейчас - регистрируйтесь в LMS, нажимайте на все кнопки, запускайте видео, грузите систему как хотите - нам нужны краш тесты перед конференцией.
И да, я думаю, вы можете нас поздравить. Этот проект для нас - и для команды ММ и для команды Skill-branch - попытка выйти на принципиально новый уровень!
До Матемаркетинга всего 2 недели и классные новости только начинаются!
Как стал product-менеджером Product-менеджмент в игровой сфере Какую роль сыграло образование карьере Работа в API.AI
Зачем бесплатно делиться экспертизой Как читать, чтобы развиваться и что читает Олег
Выбор между работой в Google и Facebook Покупка MSQRD Facebook Как проводят собеседования в Facebook Как строить карьеру в Facebook Зарплаты в Facebook Что даёт работа в соцсети для опыта Культура работы с данными и экспериментами Почему ушел из Facebook Конкуренция внутри компании и как устроено наделение акциями Скандал с Cambridge Analytica
Как создавался GoPractice Куда будет развиваться симулятор Советы начинающему product-менеджеру
Зачем Олегу деньги Чем отличаются мессенджеры Чем Цукерберг лучше Дурова?
Магистратура ВШЭ "Коммуникации, основанные на данных" первой среди всех университетов внедрила GoPractice в учебную программу
Опубликован отчет исследования «IoT-Индекс», которое провел Мегафон, изучив опыт 780 компаний.
Операторы связи - одни из первых, кто начал работать на рынке IoT, поэтому их экспертиза в этом вопросе весьма убедительна.
Ключевой вывод исследования - компании все больше внимания уделяют новым технологиям, а благодаря внедрению IoT финансовые показатели вырастают в среднем на 15%.
За этими словами скрывается эффективный сбор данных, повышение лояльности и качества обслуживания, а также сокращение расходов. Полный отчет можно скачать поссылке.
В нем рассказано: • Как бизнес применяет IoT-технологии? • Какие преимущества получает и с какими рисками сталкивается при внедрении? • Как разнится отраслевая специфика? Почему уровень удовлетворенности в недвижимости и строительстве — 100%, а в производстве и IT-сфере чуть больше 90%?
+ МегаФон проведет онлайн-митап 29 октября про особенности интеграции IoT-решений в бизнес-процессы и эффекты от внедрения. Регистрироваться можно по ссылке. Трансляция пройдет в Facebook и на YouTube, а после будет доступна запись.
Летом 2020 года Роман Нестер (ex-Segmento, НИУ ВШЭ) взял несколько интервью у представителей компаний, работающих на data-рынке. Из этого получился довольно интересный youtube-канал, на котором в ближайшее время появится еще несколько видеороликов.
Прямо сейчас можно посмотреть и послушать разговор со следующими людьми:
Все эти люди работают на глобальном рынке данных и их стоит послушать для того, чтобы научиться понимать как работает рынок, как монетизируются данные и с чего начать свой путь в работу с данными,
Актуальные дорогие вакансии опубликованные недавно в @analysts_hunter
Наши друзья из агентства мобильного маркетинга Borscht ищут для своего клиента аналитика в Санкт-Петербурге. Платят достойно. Вилка $3000-4000.И это при удаленном формате работы! Подробнее по ссылке: https://hh.ru/vacancy/39826086
Актуальные дорогие вакансии опубликованные недавно в @analysts_hunter
OWOX запустили сертификацию по продукту OWOX BI Pipeline!
Сегодня стартовала сертификация и теперь аналитики могут подтвердить навыки владения OWOX BI Pipeline: внедрение, настройка, построение сквозной аналитики, работа с сырыми данными в GBQ, построение отчетов для продвинутой маркетинг-аналитики.
Недавно я отметил год преподавательской деятельности в Otus, где провел уже более 50 онлайн-занятий по управлению продуктами. И по такому случаю составил заметку из наиболее часто встречающихся ответов и хаках, связанных с вопросами юнит-экономики:
- Юнит - это одна продажа, а не единица товара / пользователь. Несколько способов продаж = несколько экономик продукта. - В подписной модели юнит – это не стоимость подписки на месяц, а сколько человек платит за раз. Разные пакеты – это разные юниты и средний чек, разные воронки продаж и целевая аудитория - Покупка – это процесс, который начинается гораздо раньше, чем человек даже заходит на сайт. Конверсия - это сомнения, возражения и барьеры на пути покупки. Барьеры – когда юзеры не видят очевидной ценности предложения. - Если в первый месяц юнит-экономика не выходит в плюс, то просчитайте период, когда это произойдет (CAC Payback) по формуле CAC / MRR – ACS. - Чтобы наверняка понять результат, оценивайте его в отдельности по каждому каналу рекламы. Ведь именно реклама забирает большую часть расходов. На привлечение покупателей надо тратить деньги. Покупатели никогда не приходят сами. - Оборачиваемость товара важнее, чем его маржинальность для долгосрочной экономики. - Регулярность заказа (возвращаемость) одним постоянным клиентом важнее, чем крупный заказ от случайно подвернувшегося покупателя. - Увеличить средний чек важнее, чем уменьшить любую из переменных затрат. Об этом часто говорит Илья Красинский, вот его выступление на эту тему на конференции Матемаркетинг (https://youtu.be/rp7Owiv4yqk). - У любого продукта есть метрика роста. Она коррелирует с ключевыми бизнес-показателями. - Драйвер роста – это то, от чего расширение нашего охвата. Вливание денег в рекламу – это не драйвер роста. Это средство увеличения охвата потребителей после того, как мы использовали драйверы роста. - Нужно совершать действия, специально направленные на удержание покупателей. Воронку удержания не менее важно просчитать, чем воронку покупки. Важный результат экономики - вычислить пороговое значение коэффициента удержания, которого вы хотите достичь. Исходя из той выручки, которую вы хотите достичь при фиксированном бюджете на первоначальное привлечение. - Также очень рекомендую послушать выступления Владимира Агарёва “Из чего состоит LTV и как это помогает в жизни” (https://youtu.be/jxTiIXnwsHg) и Натальи Мойолы “Как управлять СAC: как планировать бюджеты, оптимизировать каналы и считать расходы” (https://youtu.be/8bud65n-rRY)
Кстати, присоединяйтесь с 9го ноября в этом году к онлайн-конференции Матемаркетинг! Специально для вас мои друзья-организаторы сделали промокод FRESH, который дает скидку 10% на билет - https://bit.ly/3o38M0x. Всем аналитику!
16. Электронный маркетинг приносит 44 доллара на каждый потраченный доллар при рентабельности инвестиций 4400%. ( OptinMonster )
17. Сегментированные кампании для подписчиков электронной почты увеличивают доход на 760%. ( campaignmonitor )
18. Некоммерческие организации теряют около 15 тысяч долларов в год в виде пожертвований из-за спам-фильтров, блокирующих электронные письма кампании по сбору средств. ( Philanthropy.com )
19. Сообщения о брошенных корзинах открываются в среднем 45%. ( moosend )
20. Наиболее открываемые электронные письма, связанные с хобби, с показателем открытий 27%. ( HubSpot)
В качестве бонуса для моих подписчиков организаторы Матемаркетинг открыли доступ к видео с MM-2019, где Константин Юревич (SegmentStream) рассказывает о том, как изучить глубинные аспекты использования Google BigQuery: подводные камни, неявные нюансы и способы обхода лимитов и сэмплирования при работе с большим количеством источников данных (реклама, web-сайт, приложение, оффлайн-точка).
Я очень редко посещаю большие мероприятия, конференции, онлайн-вебинары и никогда не выступаю публично, хотя периодически приглашают. На это есть ряд причин и моих внутренних убеждений, которые из года в год неизменны.
Но 2018 году мне посчастливилось побывать на MateMarketing, первой и одной из самых долгожданных конференций по маркетинговой аналитике. И несмотря на то, что MM проводился впервые, я был приятно удивлен уровню организации, количеству именитых компаний, специалистов и интересных докладов. Это одно из немногих событий в году, на которое я с удовольствием сходил бы еще раз и порекомендовал бы вам сделать то же самое.
В этом году COVID-19 переиграл все планы, и Матемаркетинг-2020 пройдет с 9 по 13 ноября в онлайн-формате. Но здесь есть и плюс - это 5 дней!, 73 доклада и 90 часов самого актуального контента для аналитиков и интернет-маркетологов. Все материалы будут доступны вам без ограничений по времени, и вы сможете побывать на всех секциях и докладах.
Среди заявленных тем: Web/App/App+Web-аналитика, Продуктовая и SaaS-аналитика, Global view и управление командами, Data-engineering и "Адские кейсы". После каждого доклада вы сможете задать свой вопрос спикеры и получить развернутый ответ.
Уже скоро, с 9 по 13 ноября, пройдет лучшая конференция по маркетинговой аналитике Матемаркетинг 2020. Будет идти 5 дней по 4-4,5 часа. В этот раз все будет происходить онлайн, а это значит, что не нужно выбирать, что посетить, а что нет, и можно посмотреть все.
Самое вкусное - нетворктинг, тоже будет. Под каждый доклад будет свой канал в телеграме, а также куча чатов, где можно получить ответы на свои вопросы.
Каждый из дней будет посвящен своей большой теме: - 9 ноября - Web/App/App+Web-аналитика - 10 ноября - Продуктовая и SaaS-аналитика - 11 ноября — Global view и управление командами - 12 ноябр — Data-engineering + отчетность как продукт - Пятница, 13 ноября — "Адские" кейсы
Чтобы вы оценили уровень докладов, делюсь одним из докладов 2019 года от Искандера Мирмахмадова по A/B тестам: https://youtu.be/eA9KY1TxmEg
И специально для подписчиков канала, можно получить скидку на 10%, по промокоду izzi