О курсе и аналитиках
Обо мне
продуктовый аналитик в Pixonic
продуктовый аналитик в GameInsight
аналитик в Консультант+
аспирант СПбГУ (когнитивная психология)
О курсе
основные темы
Введение в цели и задачи продуктовой аналитики
Метрики активности и вовлечения пользователей
Основы юнит-экономики и метрики монетизации пользователей
Проверка гипотез
А/B-тесты
Виды аналитиков
data scientists
Датасаентисты - общее определение нескольких профессий. Основной набор навыков – математика, программирование и знание бизнес-задач. Сочетание этих навыков в разных пропорциях и характеризует разные виды датасаентистов. Аналитики должны хорошо понимать бизнес-задачи проекта и специфику бизнеса, к тому же сейчас профессия аналитика предполагает хорошее знание статистики и хотя бы начальные навыки программирования.
web-аналитика
Задачи: сбор и анализ данных о посетителях веб-сайтов и их поведении на сайте
Инструменты: Google Analytics, Яндекс.Метрика, Google Tag Manager
маркетинговая аналитика
Задачи: оценка эффективности маркетинга (UA, привлечение пользователей)
Инструменты: Amplitude, Appsflyer, Facebook etc
Есть маркетинговая аналитика, которая касается исследований рынка и так далее. Там совершенно иные требования к навыкам и задачи.
Продуктовая аналитика
что такое продукт
Все, что может быть предложено на рынке с целью удовлетворения чьих-либо желаний и потребностей. В IT под продуктом обычно понимают приложение или какой-то функционал приложения. Соответственно, продуктовая аналитика — анализ того, как пользователи взаимодействуют с приложением и предложенным функционалом (и как за него платят). Близко к web-аналитике, но отличается более детальными данными про пользователя и его поведение, а не просто статистику страниц и переходов.
CX/UX-исследователи
Тоже близки к продуктовым аналитикам, но больше ориентированы на опыт пользователя и то, как он взаимодействует с приложением (интерфейс) и как использует приложение для решения своих задач. Основные методы – интервью, опросы, фокус-группы, UX-тесты и т.д.
структура команды разработки
Продуктовые аналитики тесно взаимодействуют с командами разработки (особенно если это мобильные приложения), в основном с продюсерами и разработчиками (особенно на этапе построения систем аналитики новых продуктов), с отделом маркетинга, существенно реже - с коммьюнити-менеджерами.
продакт-менеджер / продюсер
проджект-менеджер (PM)
разработчики (клиент/сервер)
дизайнеры (арт), UI
аналитики
тестировщики
системные администраторы
коммьюнити
саппорт
Стадии развития продукта
технические этапы
Концепт
Прототип
Продукт, готовый к запуску
Soft launch
Global launch
Оперирование
Поддержка
Чаще всего, конечно, продуктовые аналитики работают с продуктом в стадии оперирования - когда идет эволюционное развитие, постоянный приток новых пользователей и есть активная команда разработки. Основные задачи: анализ фич (функционала), контроль баланса, улучшение UX, поддержка продактов при проектировании новых фич.
Также аналитики работают с продуктом, готовым к первому запуску и на этапах soft/global launch. Это периоды построения системы аналитики и тестирование, как пользователи реагируют в целом на продукт и на ключевой функционал продукта.
Бизнес-модели
компоненты
все, что связано с разработкой и производством продукта
все, что связано с продажей продукта, от поиска нужных клиентов до распространения продукта
все, что связано с тем, как клиент будет платить и как компания будет зарабатывать
варианты
Subscription Model. Монетизация через подписку. Я.Музыка, онлайн-кинотеатры и т. д.
Freemium Model. Многие мобильные игры, все продукты с разными тарифными планами.
Advertising Model. Продукты, которые получают деньги за счет показа рекламы. Социальные сети, Youtube и т. д.
E-commerce/Marketplace Model. Магазины, маркетплейсы и классифайды.
Transaction/Commission Model. Монетизация за счет комиссии. AirBnB, платежные системы типа Мир, Visa.
On-Demand Model. Товар по требованию. Печать книг (Ridero), различный мерч.
Licensing Model. Продажа лицензий. Microsoft Office.
Pay-Per-Use Model. Плати и используй. Самокаты, облачные сервисы AWS.
Crowdsourcing/Funding Model. Живут за счет донатов и пожертвований. Wikipedia.
… тысячи их
Полезные материалы
рассказ Алексея Натекина про виды датасаентистов
рассказ Валерия Бабушкина про то, почему датасаентист - очень общий термин
Неплохая статья одного из аналитиков Яндекса. Его мысль про партизанской продакт-менеджмент наглядно описывает, какая роль аналитика в команде самая эффективная и, в общем-то, интересная.
Хороший доклад про роли аналитиков в продуктовых (в первую очередь геймдев) командах. Немного многословно, но основные пункты освещены.
фреймворк продуктовой аналитики, основанный на задачах на разных этапах развития продукта. Так как это Medium, может быть недоступен без VPN
пара слов про бизнес-модели (я частично ориентировался на эти материалы): раз, два и три
телеграм-канал про стартапы, любопытно посмотреть, какие вообще бывают идеи стартапов и на удовлетворение каких потребностей они ориентированы
Домашнее задание
Промежуточные задания необязательны и нужны для тех, кто хочет развивать свои навыки в области аналитики или в R/Python/SQL. О занятиях, которые будут оцениваться, я сообщу отдельно и не один раз.
Обязательно! Настройте для себя привычную вам рабочую среду для работы с данными (R или Python). Если у вас возникнут какие-то затруднения с этим, напишите мне.
В телеграме в подчате #welcome напишите несколько слов о себе: какой опыт работы с R/Python/SQL и вообще языками программирования, есть ли опыт работы аналитиком (и где, если есть). Какие ожидания от курса, какие темы вам интереснее всего.
подумайте и напишите мне, каких специалистов и из каких компаний вы хотели бы послушать (кого стоит попробовать пригласить). Не какие-то конкретные люди, а роли.
посмотрите на ваши установленные приложения и подумайте, какие ваши потребности они реализуют
попробуйте определить, как организован поток денег от вас к компании в ваших приложениях, за что вы платите и как (какая бизнес-модель используется в этом приложении)
попробуйте определить самое интересное для себя приложение с точки зрения потребностей и их монетизации, чем оно вам оказалось интересным?
Если это возможно, напишите, пожалуйста, свои размышления о приложениях в подчате #discussion нашего телеграм-канала.
Если есть желание развиваться в сфере аналитики и продуктовой аналитики:
напишите мне о своем желании в личку и скажите, какие навыки лично вы хотели бы подтянуть во время курса.
поищите различные вакансии веб-аналитиков, продуктовых и маркетинговых аналитиков. Посмотрите требуемые основные навыки: что из этого вы уже умеете, чему хотели бы научиться, а чем даже понятия не имеете. Определите зону или траекторию своего развития. Если считаете, что я могу помочь вам с этим – напишите, попробуем что-нибудь придумать.