В далеком 2014 году я начал вести блог analyzecore.com про всевозможные аналитические решения с помощью языка R. Несмотря на то, что последние 2-3 года я не пишу активно, блог понемногу посещают и число просмотров приближается к своего рода майлстоуну в 500 тыс.
Эта отметка еще знаковая и потому, что с этой точки я планирую изменить тематику и писать больше о своем виденье развития аналитики и культуры работы с данными в компаниях. Пока не знаю что из этого выйдет, но сейчас я хочу подвести небольшой итог моего блогинга как аналитика и составить свой топ-5 статей с учетом их популярности среди читателей.
Итак, мой топчик (3-5 места): 5 место: Несколько вариантов визуализации когортного анализа: от практичного до не очень. Для меня статья особенная тем, что один чарт попал в longlist авторитетного и уважаемого мной конкурса KANTAR Informational is beautiful awards 2016 https://www.analyzecore.com/2015/12/10/cohort-analysis-retention-rate-visualization-r/
Startup Digest #48 На этой неделе в дайджесте — самые разные события, и конференции, и код-ревью, и митапы, и интенсивы, всё, конечно же, онлайн и практически все бесплатно. Присоединяйтесь, присылайте свои события на следующую неделю и обязательно сообщайте, если что-то пошло не так, чтобы в дайджесте выходили только самые классные события.
P.S. Не забудьте заполнить форму, чтобы попасть в подборку на следующей неделе.
Вы ждали и вот наконец — старт сертификации от OWOX BI уже сегодня!
Теперь аналитики могут пройти тест и подтвердить свои навыки владения OWOX BI Pipeline: внедрение, настройка, построение сквозной аналитики, работа с сырыми данными в GBQ, построение отчетов для продвинутой маркетинг-аналитики.
Сколько стоит создание аналитической инфраструктуры с нуля?
Каковы ваши стратегические цели, сроки и бюджет? Например, на конференциях Go Analytics! регулярно говорят о том, как пользоваться платными аналитическими продуктами стоимостью в сотни тысяч долларов. Но есть также ораторы, которые говорят, что аналитику можно построить и за $130 в месяц. Оба случая верны и реальны.
Крупные компании, которые активно используют продукты Google Marketing Platform и объединяют данные о рекламе с данными о продажах, используют Google Analytics 360. Для других компаний с меньшими объемами достаточно бесплатного Google Analytics.
Проще говоря, если ваш годовой доход составляет от $200 тыс. до $1 млн, пора собирать данные в свое хранилище, но еще рано вкладывать усилия в работу с алгоритмами машинного обучения. У вас пока недостаточно информации о клиентах.
Сосредоточьтесь на функциональности аналитики и прибыльности своего бизнеса. Прежде всего, аналитика должна помочь ответить на вопросы: где ваши риски и зоны роста для реализации плана. Если она не отвечает на эти вопросы, значит, просто отнимает ваше время и бюджет.
Бывает, что о важной, полезной конференции узнаешь уже по фотографиям с мероприятия, выложенных в сеть докладах и восторженных статусах коллег.
Чтобы не пропускать крутые ивенты и заранее планировать время и бюджет на обучение рекомендуем подписаться на канал наших друзей @gde_konfa
Вы будете в курсе всех интересных конференций по маркетингу, project, product менеджменту, data science. А также найдете на канале много полезного online-контента: курсы, лекции и обучающие материалы.
🎁 Ребята часто публикуют уникальные промо-коды на ивенты.
Эффективная реклама — роскошь в текущих условиях рынка.
Когда нужно выжать максимум из рекламного бюджета, стандартным ремаркетингом не обойтись. Пора активнее работать с данными и применять новые подходы к оптимизации кампаний.
Об одном из этих подходов поговорим на вебинаре 20 октября, регистрируйтесь 😉 https://www.owox.com/c/4tp