В данном посте я постараюсь не делать выводов, а лишь хочу осветить и обсудить моменты, требующие внимания.
Рубрика «product analytics»
Должен ли продуктовый аналитик быть частью продуктовой команды?
2025-12-06 в 12:15, admin, рубрики: product analyticsКуда исчезают пользователи: современные фреймворки аналитики retention в 2025 году
2025-12-06 в 9:16, admin, рубрики: AI, cohort analysis, Customer Journey Map, data analysis, llm, metrics, product, product analytics, retention, user behaviorВ 2025 году retention снова стал главной метрикой рынка
Трафик дорожает, конкуренция растет, AI-продукты выходят быстрее, чем я успеваю их тестировать, — и единственный способ выжить в этой гонке: удерживать пользователей, а не просто радоваться скачкам трафика по праздникам.
Но есть проблема: большинство команд все еще думают, что retention — это «график, на который мы будем смотреть, пока CFO грустит».
если вы тоже сейчас грустите, глядя на свой retention, — вы не один
Давайте разберём, как всё работает в реальности.
1. Почему классический retention устарел
Топ-3 ML-модели, которые помогут в продуктовой аналитике
2025-10-07 в 14:20, admin, рубрики: AI, analytics, classification, product analytics, propensity score, uplift, аналитика, искусственный интеллектВ продуктовых исследованиях часто встаёт вопрос — как не просто описывать поведение пользователей, а управлять им: понимать, кто уйдёт в отток, кто готов к апсейлу, а кому стоит предложить скидку или новую фичу. ML-модели позволяют формализовать закономерности в данных и прогнозировать, как конкретный пользователь поведёт себя в будущем или как изменится его поведение под воздействием наших действий.
В этой статье я собрал три типа моделей, которые часто используются в решении таких задач. ПерваяЧитать полностью »
Система метрик, или как навести порядок в голове бизнеса
2025-08-20 в 7:30, admin, рубрики: Growth, product analytics, product management, бизнес, гипотезы, дерево метрик, метрики, продуктовая аналитика, система метрик, Управление продуктомЗа время работы у меня сформировался некий фреймворк, которым я руководствовалась сама и по которому, на мой субъективный взгляд, можно построить здравую, лаконичную систему метрик продукта с понятными взаимосвязями. И вот я дозрела до того, чтобы поделиться им в формате статьи.
Не претендую на абсолютную уникальность, поскольку при его формировании я опиралась и даже во многом переиспользовала существующие фреймворки, адаптируя их под те задачи, которые стояли передо мной. В частности:
Нужен ли вашей команде Data Engineer?
2019-02-08 в 10:47, admin, рубрики: big data, product analytics, аналитика, Блог компании Skyeng, визуализация данных, дата-инженер, Карьера в IT-индустрии, Развитие стартапа, стартап, хантинг, эффективность работы
Мы часто находим классные англоязычные статьи, которые кажутся полезными нашей команде, и решили, что было бы здорово делиться с читателями Хабры их переводом. Сегодня мы подготовили перевод статьи Тристана Хэнди, основателя компании Fishtown Analytics.
«Роль аналитика в принятии важных продуктовых решений»: видеозаписи докладов с митапа
2017-10-03 в 7:48, admin, рубрики: product analytics, product management, wrike, wriketechclub, Блог компании Wrike, Развитие стартапа, Управление продуктом, управление проектами, управление разработкой
В конце сентября в питерском офисе Wrike прошла встреча для продуктовых аналитиков и менеджеров по продукту. Встреча была посвящена вопросам качественной (vs количественная) аналитики, взаимодействию аналитиков и продакт-оунеров, процессу и инструментам валидации продуктовых изменений.
Поговорили о том, как оценивать качество продуктов, проверять продуктовые гипотезы, собирать релевантный пользовательский фидбек и выстраивать роадмап развития продукта, исходя из него.
Спешим поделиться видеозаписями докладов.
Читать полностью »
Встреча в Петербурге «Роль аналитика в принятии важных продуктовых решений»
2017-09-04 в 13:21, admin, рубрики: product analytics, product management, wrike, wriketechclub, Блог компании Wrike, Развитие стартапа, Управление продуктом, управление проектами, управление разработкой
Что может помочь менеджеру по продукту минимизировать риски при принятии решений по развитию тех или иных фич? Насколько веским может и должно быть слово аналитика в процессе разработки? Есть ли у продуктовых аналитиков какой-то иной инструментарий, кроме количественных данных?
20 сентября в офисе Wrike в Санкт-Петербурге мы встретимся составом продуктовых аналитиков и продакт-менеджеров, чтобы постараться ответить на эти вопросы.
Встреча будет посвящена проблемам качественной (vs количественная) аналитики, взаимодействию аналитиков и продакт-оунеров, процессу и инструментам валидации продуктовых изменений. Поговорим о том, как оценивать качество продуктов, проверять продуктовые гипотезы, собирать релевантный пользовательский фидбек и выстраивать роадмап развития продукта, исходя из него.
Читать полностью »
Data-driven подход к продакшну – Фильтры по акциям
2017-05-16 в 10:36, admin, рубрики: data analysis, google analytics, google tag manager, growth hacking, jquery, json, pandas, product analytics, python, Блог компании Агентство AGIMA, веб-аналитика
Что вас ждет в статье:
Описание подхода, который мы применили для исследования фильтров на сайте одного из наших клиентов, а также детальное описание технологий.
На кого рассчитана статья:
Статья будет интересна веб-аналитикам и всем, кто сталкивается с задачами исследования пользовательского опыта на основе количественных данных.
Дисклеймер:
Все описанное в статье является лишь мнением автора (Артем Кулбасов, веб-аналитик AGIMA) и не является единственно верным решением задачи. Многие описанные в статье технологии могут быть заменены аналогами.
Как мы построили облачную инфраструктуру обработки данных для кросс-продуктовой аналитики
2017-04-26 в 3:59, admin, рубрики: Amazon Web Services, big data, bigquery, data warehouse, mode, plotly, product analytics, redash, redshift, segment, stitch, Блог компании Skyeng, визуализация данных
Мы в Skyeng очень много внимания уделяем анализу данных. Он позволяет нам правильно планировать работу и распределять ресурсы между различными задачами. Сегодня разработчик аналитики Глеб Сологуб расскажет, как он собрал для нас инфраструктуру сбора и анализа данных по всему нашему зоопарку сервисов и приложений, уложившись в годовой бюджет 12 тыс долларов.