Все мы, фаундеры и CEO, озадачены вопросами роста. Мы запускаем бизнесы, чтобы через какое-то время жить счастливую комфортную жизнь, в которой не мы упахиваемся на бизнес, а бизнес работает на нас. Но доходят туда далеко не все.
В каждом своем материале я пишу одну и ту же мысль (других нет хаха):
80% малых бизнесов умирают в первые 3 года.
Еще 15% навсегда остаются малыми.
Капча считается международным стандартом защиты от DDoS-атак, автоматических регистраций и спама. Мы в Variti проанализировали эффективность этого решения и пришли к заключению, что это очень неудобное и малоэффективное средство защиты от ботов, плохо влияющее на конверсию, а области с капчей — это сами по себе уязвимые места для атак.
Читать полностью »
Честно говоря, Иван часто посмеивался над тщетными усилиями коллег из отдела мониторинга. Они прилагали огромные усилия для реализации метрик, которые им заказывало руководство компании. Они были настолько заняты, что больше никому ничего не хотели делать.
А руководству всё было мало – оно постоянно заказывало всё новые и новые метрики, очень быстро переставая пользоваться тем, что были сделаны ранее.
Последнее время все только и говорили про LeadTime – время поставки бизнесовых фич. Метрика показала сумасшедшее число – 200 дней на поставку одной задачи. Как же все охали, ахали и воздевали руки к небу!
Через некоторое время шум постепенно затих и от руководства поступил заказ на создание еще одной метрики.
Ивану было совершенно понятно, что и новая метрика точно также тихонько помрёт в тёмном уголке.
Действительно, размышлял Иван, знание числа совершенно никому ни о чём не говорит. 200 дней или 2 дня – нет никакой разницы, потому что по числу невозможно определить причину и понять, хорошо это или плохо.
Это типичная ловушка метрик: кажется, что новая метрика расскажет суть бытия и объяснит какой-то тайный секрет. Все так на это надеются, но ничего почему-то не происходит. Да потому что секрет надо искать вовсе не в метриках!
Для Ивана это был пройденный этап. Он понимал, что метрики – это просто обычная деревянная линейка для измерений, а все секреты надо искать в объекте влияния, т.е. в том, что эту метрику формирует.
Для интернет-магазина объектом влияния будут его клиенты, приносящие деньги, а для DevOps – команды, создающие и раскатывающие дистрибутивы с использованием конвейера.
Однажды, устроившись в холле в удобном кресле Иван решил как следует продумать как бы он хотел видеть метрики DevOps с учётом того, что объектом влияния являются команды.
Понятно, что всем хочется уменьшить время поставки. 200 дней – это, конечно, никуда не годится.
Но как, вот в чем вопрос?Читать полностью »
Ряд моих коллег сталкиваются с проблемой, что для расчета какой-то метрики, например, коэффициента конверсии, приходится кверить всю базу данных. Или нужно провести детальное исследование по каждому клиенту, где клиентов миллионы. Такого рода квери могут работать довольно долго, даже в специально сделанных для этого хранилищах. Не очень-то прикольно ждать по 5-15-40 минут, пока считается простая метрика, чтобы выяснить, что тебе нужно посчитать что-то другое или добавить что-то еще.
Одним из решений этой проблемы является сэмплирование: мы не пытаемся вычислить нашу метрику на всем массиве данных, а берем подмножество, которое репрезентативно представляет нам нужные метрики. Это сэмпл может быть в 1000 раз меньше нашего массива данных, но при этом достаточно хорошо показывать нужные нам цифры.
В этой статье я решил продемонстрировать, как размеры выборки сэмплирования влияют на ошибку конечной метрики.
С одной стороны, отказ от телефона на сайте в 2019 году кажется логичным решением, ведь оформить заказ в интернет-магазине можно без звонка. А для вопросов есть онлайн-консультанты, чат-боты и социальные сети. Это сокращает расходы на связь и содержание колл-центра. Но есть и другая сторона. О ней и пойдёт речь в статье.
Читать полностью »
После того как Иван познакомился с когортным анализом, он терпеть не мог любые виды слащавых метрик.
Но ирония была в том, что руководство не знало ничего другого, и знать категорически не хотело. Приходилось переступать через себя и тупо идти на встречу «просьбам» начальника, чтобы не заработать репутацию нехорошего человека, неподчиняющегося указаниям мудрецов.
Иногда из этого даже получались весьма интересные результаты. Об одном таком случае сейчас и пойдет речь.
Как-то руководитель попросил Ивана разобраться, почему в течение 3- недель непрерывно падает конверсия прохождения стенда командами:
Привет, меня зовут Вера Сивакова. Я работаю с ключевыми партнёрами Яндекс.Кассы — подключаю большие магазины и сервисы, запускаю проекты и езжу на встречи по всему миру. В общем, слежу, чтобы всё было хорошо.
Каждый сотрудник Яндекс.Денег раз в год может сменить род деятельности — выбрать какой-нибудь отдел и поработать там несколько дней. Поэтому месяц назад и я села в Сапсан и приехала в Петербург. Там работает отдел мониторинга, который тоже следит, чтобы у 90 тысяч сайтов, подключенных к Кассе, всё было хорошо, — и мы решили объединить силы.
Как не сойти с ума? Точно не так (источник: reddit.com)
Это рассказ о том, как у нас устроен мониторинг, и чему я научилась за пару дней в другом департаменте.
Elasticsearch, Kibana и Logstash (ELK) – отличный набор инструментов для сбора и визуализации большого количества данных.
Логи, журналы, события – всё это довольно легко собирается, мапится и отображается в едином инструментарии. Logstash мапит данные, Elasticsearch хранит их, а Kibana отображает в виде графиков.
При всей мощи этой связки, естественно, есть задачи, которые невозможно реализовать через встроенные возможности.
Например, Kibana прекрасно показывает данные в рамках одной таблицы (индекса), но как только дело доходит до объединения разных индексов в одну выборку, она беспомощно разводит руки.
И единственный способ решить задачу в этом случае – выгрузить данные из Kibana и объединить их в любом другом средстве, например, в Excel.
Простой пример. Представьте, что Ваша Ёлка (ELK) собирает и хранит события Jira – по любому изменению любой из задач таск-трекера.
В этом случае в индексе Elasticsearch по одной задаче будет храниться несколько записей:
Главный growth менеджер в Skyscanner Катерина Тониоло (Caterina Toniolo) рассказала на Epic Growth Conference о том, как команда проверяла гипотезы и проводила эксперименты, чтобы увеличить рост мобильного приложения.
Смотрите видео и читайте заметки под катом.Читать полностью »
На конференции по продуктовому маркетингу Epic Growth Conference Андрей Хусид CEO RealtimeBoard поделился, как трансформировалась структура команды в соответствии с изменениями в продуктовой стратегии компании.
Смотрите видео и читайте заметки под катом.
Читать полностью »
