CEO App in the Air, Байрам Аннаков, разобрал на Epic Growth Conference практики, которые помогают кратно повысить коэффициент удержания пользователя в приложении.

Недавно мы рассказали, почему придумали свой RFM-сегментатор, который помогает сделать RFM-анализ за 20 секунд, и показали, как использовать его результаты в маркетинге.

Теперь рассказываем, как он устроен.

С тех пор как в компании Mindbox впервые произнесли Machine Learning, общей целью стала Большая Зеленая Кнопка. Это такая кнопка во весь экран, при нажатии на которую всё работает само и приносит прибыль.

В аналитическом проекте «RFM» цель менее амбициозная — Маленькая зеленая кнопка. Нажимаешь, и база автоматически делится на сегменты, по которым запускается отправка писем (например).

Чтобы добиться цели, мы написали автоматический RFM-сегментатор и разработали специальный отчет, чтобы наглядно представлять результаты.

Рассказываем, как это все случилось и почему теперь можно обойтись без аналитиков уделять больше времени менее тривиальным задачам .

Посвящается памяти Джона Форбса Нэша-младшего

Вы ведь помните, что такое «простые числа»? Эти числа не делятся ни на какие другие, кроме самих себя и 1. А теперь я задам вопрос, которому уже 3000 лет:

• 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, p. Чему равно p? 31. Каким будет следующее p? 37. А следующее p ? 41. А следующее? 43. Да, но… как нам узнать, каким будет следующее значение?

Придумайте суждение или формулу, которые (хотя бы с грехом пополам) прогнозируют, каким будет следующее простое число, (в любом заданном ряду чисел), и ваше имя навечно будет связано с одним из величайших достижений человеческого мозга. Вы встанете в один ряд с Ньютоном, Эйнштейном и Гёделем. Разберитесь в поведении простых чисел, и можете потом всю жизнь почивать на лаврах.

Введение

Свойства простых чисел изучались многими великими людьми в истории математики. С первого доказательства бесконечности простых чисел Евклида до формулы произведения Эйлера, связавшей простые числа с дзета-функцией. От формулировки теоремы о простых числах Гаусса и Лежандра до её доказательства, придуманного Адамаром и Валле-Пуссеном. Тем не менее, Бернхард Риман до сих пор считается математиком, сделавшим единственное крупнейшее открытие в теории простых чисел. В его опубликованной в 1859 году статье, состоявшей всего из восьми страниц, были сделаны новые, ранее неизвестные открытия о распределении простых чисел. Эта статья по сей день считается одной из самых важных в теории чисел.

После публикации статья Римана оставалась главным трудом в теории простых чисел и на самом деле стала основной причиной доказательства в 1896 году теоремы о распределении простых чисел. С тех пор было найдено несколько новых доказательств, в том числе элементарные доказательства Сельберга и Эрдёша. Однако до сих пор остаётся загадкой гипотеза Римана о корнях дзета-функции.

Директор по распространению технологий Яндекса, популяризатор программирования, один из создателей и постоянный ведущий подкаста Радио-Т Григорий Бакунов рассказал на прошлогодней конференции DUMP о том, какие фундаментальные изменения происходят в медицине и фармакологии прямо сейчас, какие практические проблемы стоят перед наукой и как выглядит медицина будущего.

Под катом видео доклада и его текстовая версия.

Как перезагрузить отдел маркетинга за 7 дней и получить первый значимый рост уже через 30 дней?
Сервис кратного роста hopox позволит наладить работу Growth Team и тестировать гипотезы роста непрерывно.
В статье теория, практика и интрумент собраны в единую Технологию кратного роста.

Возникла недавно потребность решить вроде бы классическую задачу мат. статистики.
Проводится испытание определенного push воздействия на группу людей. Необходимо оценить наличие эффекта. Конечно, можно делать это с помощью вероятностного подхода.

Но рассуждать с бизнесом о нулевых гипотезах и значении p-value совершенно бесполезно и контрпродуктивно.

Как можно по состоянию на февраль 2019 года сделать это максимально просто и быстро имея под руками ноутбук «средней руки»? Заметка реферативная, формул нет.

Является продолжением предыдущих публикаций.

Вот уже более полугода в компании используется единая система для проведения A/B-экспериментов. Одной из самых важных частей этой системы является процедура проверки качества, которая помогает нам понять, насколько мы можем доверять результатам A/B-тестов. В этой статье мы подробно опишем принцип работы процедуры проверки качества в расчете на тех читателей, которые захотят проверить свою систему A/B-тестирования. Поэтому в статье много технических деталей.

Мы подготовили для читателей Хабры перевод статьи Майкла Камински, бывшего директора по аналитике в Harry’s. Он рассуждает о том, что не так с A/B тестированием. Комментирует материал Глеб Сологуб, директор по аналитике Skyeng.

Понятие A/B-тестирования основано на в корне неверном предположении, что существует единственное решение, которое в среднем лучше для всех клиентов. Аналитикам стоит отказаться от предположения об однородности их аудитории и начать разрабатывать системы, которые позволяют использовать (и поощряют) результаты иных тестов, кроме бинарных.

A/Б-тестирование на сервисах Яндекса проводится постоянно. «Раскатить на такую-то долю аудитории» и посмотреть на реакцию людей — настолько стандартная практика, что ни у кого в команде не возникает вопроса, зачем это нужно. А чтобы не было проблем с самим тестированием, у нас есть специальная инфраструктура для экспериментов. Подробности рассказывают разработчики Сергей Мыц и Данил Валгушев.


Сергей:
— Я попробую упрощенно описать задачу A/Б-тестирования. Есть абстрактная система с пользователями, в нее мы вносим какие-то изменения, и нужно уметь измерять в ней пользу. Пока все просто, но слишком абстрактно. Пример. Есть веб-сервис по сравнению пары фотографий котов. Пользователь должен выбрать наиболее понравившуюся фотографию. При этом он может выбрать не только левый или правый снимок, но и «против всех». Значит, мы подобрали картинки не очень хорошо. Наша задача — обоснованно улучшать сервис, доказывая это цифрами.

В чем проблема гистограмм экспериментальных данных

Основой управления качеством продукции любого промышленного предприятия является сбор экспериментальных данных с последующей их обработкой.

Первичная обработка результатов эксперимента включает сопоставление гипотез о законе распределения данных, описывающем с наименьшей погрешностью случайную величину по наблюдаемой выборке.

Для этого выборка представляется в виде гистограммы, состоящей из $$ столбцов, построенных на интервалах протяженностью $$.

Идентификации формы распределения результатов измерений требует также ряд задач, эффективность решения которых отличается для различных распределений (например, использование метода наименьших квадратов или вычисление оценок энтропии).

Кроме того, идентификация распределения нужна ещё и потому, что рассеяние всех оценок (среднеквадратичного отклонения, эксцесса, контрэксцесса и др.) также зависит от формы закона распределения.

От объема выборки зависит успешность идентификации формы распределения экспериментальных данных и, если он мал, особенности распределения оказываются замаскированными случайностью самой выборки. На практике обеспечить большой объем выборки, например больше 1000, не представляется возможным в силу разных причин.

В такой ситуации важно наилучшим образом распределить выборочные данные по интервалам, когда для дальнейшего анализа и расчетов интервальный ряд необходим.

Пару лет назад я сильно заинтересовался UX и всем, что с ним связано. Постепенно пришло понимание, насколько важна визуализация информации, особенно сейчас. Прочитав Тафти, Кливеленда и Бертена, просто невозможно не думать в этом направлении. Постоянно приходят в голову идеи, как сделать вещи (в частности, в нашем продукте) более визуальными, более понятными.

Ниже я попытался показать, почему визуализация информации важна, рассказать о ее базовых принципах и показать несколько классных примеров. Заранее прошу прощения за парочку скучных определений и отсутствие шуток в статье. Это сделано намеренно. Статья дэдли сериоус.

И, как обычно, прощу прощения за объем статьи. Но, надеюсь, вам будет интересно дочитать до конца.

Книга "Say It With Chart" (дословно «Скажи это с помощью диаграммы») написана более 30-ти лет назад (в 1985 году!), однако и сегодня пользуется интересом. Она переведена на главные мировые языки, переиздается вновь и вновь, бизнесмены, маркетологи, аналитики считают её настольной книгой и в 2017-м.

Книгу интересно читать, в ней много полезного, но это было ожидаемо. Неожиданностью стал недостаток информации о её авторе в сети (которому принадлежит еще несколько мировых бестселлеров). О Джине Желязны нет статьи в Википедии (ни на английском, ни на русском), на запросы типа «биография Дж. Желязны» или «кто такой Дж. Желязны» выдаются бесчисленные сайты с одним и тем же текстом — аннотацией к книге «Говори на языке диаграмм». А это, согласитесь, только усиливает интерес, поэтому рецензия будет состоять из двух частей: «О книге» и «Кто такой Джин Желязны?».

Российским продюсерам удалось добиться перехода онлайн-кинотеатров на систему учета онлайн-просмотров фильмов от аналитической компании Nielsen, о чем сообщают «Ведомости». Переход состоится в ближайшие несколько месяцев, а инициирован он потому, что продюсеры и прокатчики не слишком довольны качеством предоставленных онлайн-сервисами данных по просмотрам контента пользователями.

Ассоциация продюсеров кино и телевидения (АПКиТ), объединяющая большинство производителей контента в РФ, попросила в связи со сложившейся ситуацией помощи у Минкомсвязи. 16 ноября замминистр связи Алексей Волин провел совещание по этому вопросу с медиакомпаниями и онлайн-сервисами. В совещании принимали участие такие компании, как СТВ, Art Pictures, Yellow, Black & White (YBW), StarMedia, холдингов «СТС Медиа» и «Национальная медиа группа», прокатчиков «Вольга» и «Централ партнершип», онлайн-кинотеатров Ivi, Megogo, Okko и «Яндекса».

Новая статистическая модель, кажется, подрывает давно принятые предположения из теории чисел. Насколько ей можно доверять, если на самом деле имеет значение только строгое доказательство?

Какие точки на эллиптической кривой y² = x³ – 4x + 1 рациональные? Чтобы их найти, нужно провести прямые через пары рациональных точек. Все точки, через которые проходят прямые, также будут рациональными.

Недавно четверо исследователей придумали модель, переворачивающую с ног на голову весь здравый смысл их области исследований. Они использовали данные вычислений, позволяющие предположить, что преобладающее несколько десятилетий мнение об одной из фундаментальных концепций было ошибочным.

И это не биологи, климатологи или физики. В их научной области эмпирические модели не имеют права голоса касательно истины. Они – математики, представители дисциплины, чья стандартная валюта – неоспоримое логичное доказательство – обычно избавляет их от дебатов, поражающих другие области. И всё же вот они, со своей моделью, говорящей, что, вероятно, пришло время пересмотреть некоторые давнишние представления.

Гибкость — без сомнения хорошая вещь, и в манифесте Agile есть смысл. По сравнению с хрупкой практикой под названием «водопад», Agile заметно лучше. Тем не менее, на практике гибкие подходы часто наносят глубокий вред, и в действительности вряд ли здесь уместна дихотомия Agile/Waterfall.

Я видел, как множество вариантов Agile, называемых Scrum, реально убивают компанию. Под «убивают» я имею в виду не «ухудшение культуры», а скорее когда акции компании падают почти на 90% за два года.

Что такое Agile?

Agile вырос из среды веб-консалтинга, где он приносил определённую пользу: при работе с привередливыми клиентами, которые не знают, чего они хотят, обычно приходится выбирать из двух вариантов. Или одолеть клиента: установить ожидания, соответствующую оплату за переделки и поддерживать отношения равенства, а не подчинения. Или принять некорректное поведение клиента (как, скажем, приходится многим дизайнерам) и ориентировать рабочий поток вокруг клиентской дисфункции.

Как известно, лазер – это устройство способное к усилению света путем вынужденного излучения. И возможность построения этого устройства была сначала предсказана в теории, а лишь много лет спустя удалось построить первый образец. Напомню, что вынужденное излучение было объяснено с точки зрения квантовой теории Эйнштейном, а первое воплощение этого принципа в железе началось в 50х годах ХХ века независимо различными группами ученых, наиболее известными из которых стали Ч. Таунс, А. М. Прохоров и Н. Г. Басов. Тогда им удалось построить первый квантовый генератор – мазер, который генерировал излучение в области сантиметровых волн. Непокоренным на то время оставался оптический диапазон, и о том, как его удалось покорить я и постараюсь рассказать в этой статье.

Всем привет!

Потихоньку развиваем спектр охватываемых областей обучения. Вот запускаем новый тип для нас — «Аналитик бизнес-процессов», четвёртый в пуле курсов «Маркетинг и бизнес». Поэтому начинаем обычный для нас цикл интересных статей и заметок по этой теме.

Поехали!

Уверен, с этой мыслью читатели сайта согласятся — качественный анализ бизнеса может значительно повысить его ценность на протяжении всего жизненного цикла проекта. Но позвольте задать вопрос. Встречались ли вам когда-нибудь стейкхолдеры, которые “не понимают” бизнес-анализ? Они просто хотят внедрить тактическое, небрежное решение, даже не понимая первопричину, оперативные потребности и возможности.

Слышали ли вы когда-нибудь подобное от стейкхолдеров:

• “У нас нет времени на предварительный анализ предприятия… давайте просто начнем!”
• “Зачем мне нужны требования? Все очень просто, мне нужна система xyz. Это мое требование. А теперь идите и делайте, и чтобы до вторника было готово, пожалуйста.”
• “Зачем нам понимать систему “как есть” — нас должны волновать только изменения!”
• “Почему вы продолжаете спрашивать про бизнес-цели? Это вас не должно волновать.”

На этой неделе сразу несколько интересных новостей и не только.

• Центробанк России собирается увольнять сотрудников в связи с роботизацией.
• Виталик Бутерин запускает Ethereum 2.0 с новым названием.
• Росфинмониторинг будет контролировать эту вашу крипту.
• 5 трендов в финтехе конца уходящего года.

Роботизация Центробанка

На днях стало известно о том, что Центробанк России планирует к концу 2019 года сократить численность персонала с 50 тысяч до 43,5 тысяч человек. Об этом рассказал заместитель председателя ЦБ Руслан Вестеровский.

Заметил, что люди часто рассуждают о причинах не запроса PIN-кода, либо наоборот удивляются, почему вдруг он потребовался. Пытаясь объяснить, в каких ситуациях необходим PIN-код, я запутался и решил собрать данные и написать статью.