Я начал программировать по современным меркам поздно, будучи студентом матмеха СПбГУ. Первым местом моей работы стала компания «TogetherSoft» в 1998, и для устройства туда мне нужно было выполнить тестовое задание, связанное с построением на Java синтаксического анализатора С++ кода. Задание я выполнял на 166 Гц Pentium c «плоским» 15” монитором от Sony, текст программы набирал в «Far manager» (до сих пор им пользуюсь) и компилировал в командной строке. У меня было несколько недель на его выполнение (с условием оплаты в случае успеха), но только в последнюю ночь, в лучших традициях студенчества, я отловил баг (помню до сих пор, что это была за ошибка, так как я выпил не один литр растворимого кофе, пока ее нашел). Днем я сдал на 3,5” дискете результат тестового задания, получил за это 400 USD и был принят на работу в сильную команду. Мой первый опыт работы был удаленным, результат был успешным и меня это вполне устроило, но тогда я этому не придал большого значения.

Бизнес задача

Один из наших клиентов активно использовал маркетинговые каналы трафика для продвижения своих услуг и товаров. Через какое-то время данные по всем маркетинговым каналам выгрузили в хранилище BigQuery, и решили, что пришло время сделать с ними что-нибудь интересное. Например, расширять и модифицировать свои аналитические модули для оптимизации маркетинговых расходов. В частности, реализовать возможность использовать более сложную атрибуцию каналов с помощью цепочек Маркова, которой не было Google Analytics на тот момент, а возможно и сейчас нет.

Мы рассказывали в своем блоге о некоторых общих проблемах атрибуции рекламных каналов. Здесь же речь пойдет исключительно об использовании цепочек Маркова.

Введение

Давным-давно американский психолог Дж. Стоунер провел интересный эксперимент (в те времена, когда над людьми можно было так безнаказанно издеваться). Он взял группу студентов и каждому вручил опросник с (условно) дихотомическими вопросами. После того, как они ответили, Стоунер предложил им обсудить эти вопросы всем вместе. А после обсуждения еще раз ответить на те же вопросы. К его большой научной удаче, результат получился крайне интересный.

После группового обсуждения ответы стали носить более «рискованный» характер. Слово «рискованный» это, естественно, такой как бы эвфемизм, за которым скрывается то, что люди столкнувшись в группе единомышленников с группой идейных противников немножко озверели и стали более агрессивно отстаивать свои первоначальные взгляды. Этот феномен назвали «групповая поляризация».

При первой беседе на вопрос «Был ли у Вас опыт удалённой работы?» кандидаты часто рассказывают о своем опыте фриланса. Понятия «фриланс» и «удалённая работа» при этом зачастую смешиваются. Даже в словаре разделов Хабра нет отдельной сущности «удалённая работа», и, его, кстати, пора бы уже добавить. Фрилансер сам занимается маркетингом и продажами своих услуг. Удалёнка же – это отказ от необходимости работать в офисе. Это свобода, которая должна быть сбалансирована ответственностью. По нашим оценкам только 20-30% из тех, кто хочет работать удалённо, смогут это делать эффективно. Остальным ещё нужна «внешняя мотивация» в виде офисных стен, «руководителей надзирателей» и пр.

Моя личная статистика говорит однозначно, что самый волнующий вопрос о бизнесе, который мне адресуют — это «как вы продаёте?» или «где вы находите клиентов?». Вопросу продаж будет посвящена эта статья, а вернее — вопросу самых первых, самых сложных продаж в компании Maxilect. Я не исключаю, что в будущем нас ждут очень непростые продажи, сложные клиенты, новые рынки, но продавать, когда у тебя за спиной есть успешно выполненные проекты, отзывы, коллектив и, наконец, опыт намного проще, чем, когда у тебя есть только два технаря с запредельной мотивацией.

Иногда бывает интересно на основе данных попытаться построить какую-то сущностную математическую модель явления, чтобы иметь возможность производить симуляцию происходящих событий, когда нет возможности проводить многочисленные натурные эксперименты с учетом различных факторов, ситуаций или контекстов. Но не все же только в нейронные сети загонять данные и смотреть, что получается.

Поговорим об искусстве. Например, о музыке. Например, о гитарах.

Создание электрогитар вещь достаточно консервативная. Несмотря на огромные успехи в обработке сигналов, которые позволяют доставать из гитар любые звуки в реальном времени (JTV89), до сих пор достаточно ценится тот самый «теплый и ламповый» звук, которым гитара должна обладать сама по себе. С другой стороны, при этом всем,  звук гитары должен обладать именно теми характеристиками, которые хочет заказчик, которому вдруг захотелось иметь какой-то специфический звук у своей гитары.

В первой статье мы рассказали про наш первый опыт в маркетинге и продажах. В этой статье мы расскажем, почему маркетингом и продажами нужно заниматься самим, даже если вы всю жизнь изучали математику и программирование, а не полагаться на «гуру» с рынка, и какие минимальные действия в области маркетинга и продаж должна сделать компания-разработчик заказного ПО в наше время, чтобы быть прибыльной компанией и иметь возможность устойчиво развиваться. В этой статье не будет затронута тема раскрутки и продажи продуктов, мобильных приложений, игр и многого другого, так как опыт компании Maxilect в основном связан с заказной разработкой, и только в конце 2017 мы начали делать свои R&D разработки и вести работу со стартапами по модели Revenue Sharing.

Рассказ моего партнера Кирилла Антонова, который написал первую часть статьи, остановился примерно в конце 2016 — начале 2017 года. На тот момент мы уже успели наломать немало дров, наступили не на одни грабли, добились первых успехов, и пребывали в некоторой эйфории от того, что наконец-то начало получаться, мы росли, увеличивалась и прибыль, и пора было подумать о динамичном развитии в правильном направлении.

Почти каждому из нас хотя бы один раз предлагали новое место работы в другом городе. Я таких предложений за 15-20 лет получил не менее 10-ти. Одно из них я даже принял, находясь в Питере, и уехал программировать в США. Основная же масса таких запросов была из Москвы. Помню также, что в районе 2006 года я хотел уехать из Питера и даже рассматривал переезд в Самару, куда съездил на финальное собеседование.

Осмысленность отчетов о рекламных кампаниях(РК) значительно упрощает людям жиз… оптимизацию расходов. В процессе повышения уровня этой осмысленности, мы нашли один очень эффективный способ максимизировать рентабельность, принимая во внимание то, что мы назвали «взаимодействием каналов»(интеракцией каналов).


Оригинал: caricatura.ru

При анализе цепочек рекламных каналов некоторые достаточно простые, но полезные идеи проскакивают незамеченными. Хорошо знакомые с математикой аналитики сразу стремятся погрузиться машинное обучение, а  далекие от математики аналитики вообще не очень понимают, куда и как смотреть в отрыве от стандартных отчетов Google Analytics.

В то же время такая достаточно банальная вещь как распределение длин цепочек атрибуции за период может рассказать весьма красноречивые вещи, причем не только об эффективности вашей рекламы.

В данной статье я покажу, как по этому распределению:

1. Выделить среди переходящих по рекламным каналам тех пользователей, кто реагирует на рекламу;
2. Оценить эффективность влияния вашей рекламной кампании на эту группу;
3. Оценить как бы реагировали на ваш товар люди, если бы знали про него все, что вы хотели им сообщить;
4. Оценить оптимальную с точки зрения уровня конверсии частоту показа рекламных объявлений.

Мне кажется, многие хорошие разработчики и инженеры хоть раз задумывались — что делать со своими знаниями и умениями в глобальном смысле. Найти идею и создать свою важную и крутую вещь, для которой даже слово «продукт» покажется мелким и пошлым. Либо идти со своими знаниями к другим людям и помогать им реализовывать их идеи.

Оба пути хороши, у обоих есть плюсы и минусы. Но вокруг обоих формируются свои стереотипы. Почему-то «делать продуктовый стартап» — звучит романтически круто, а «делать сервисную компанию и писать код по заказу» — утилитарно, приземленно и для кого-то даже бездушно.

Я поговорил с Максимом Коротковым, основателем Maxilect о его опыте между двумя этими путями. После неудачного опыта со своим продуктом он основал сервисную компанию, при этом не хочет растить ее даже до 200 человек, хоть это и влияет на прибыль напрямую. Почему — в нашем разговоре.

Maxilect попал в рейтинг лучших работодателей в ИТ «Моего круга» со средней оценкой 4,81. Сотрудники выше всего оценили компанию по таким критериям, как: современные технологии, используемые в работе, адекватное вознаграждение труда, профессиональный и карьерный рост и связь с топ-менеджментом компании.

Самая суть цепочек рекламных каналов вызывает непреодолимое желание узнать, что вероятнее всего произойдет дальше в цепочке. Будет конверсия или нет?

Но это похвальное стремление часто утыкается в проблему. Если пытаться удерживать количество ложно-положительных результатов в разумных рамках, количество истинно-положительных не впечатляет. Как следствие — результаты анализа зачастую не позволяют нам принимать адекватные управленческие решения. Адекватное прогнозирование требует больше данных, чем просто короткие цепочки пользовательских прикосновений к каналам. Но это вовсе не значит, что задачу стоит бросать.