crm-маркетолог
Известно, что для получения достоверных выводов качественное исследование должно подкрепляться количественным, однако этот шаг нередко опускают по самым разным причинам. Часто команды приблизительно оценивают TAM-SAM-SOM рынка, на который они планируют выходить и после этого сразу переходят к фреймворку JTBD, чтобы понять смогут ли они сделать так, чтобы будущие пользователи выполняли свою большую и маленькие джобы быстрее/удобнее/дешевле, чем у конкурентов.
Замечательно, если при этом команды безошибочно подбирают репрезентативную выборку предполагаемой ЦА, мотивация к покупке будущего продукта которой подтверждена. На практике многие пользуются магическими числами необходимого числа интервью, типа 12-15-16, и если большинство интервьюируемых удовлетворило требованиям, то выполнение задачи считается успешным, что с точки зрения статистики еще ничего не значит.
Писать — сложно. Не важно, блогер вы, копирайтер или профессиональный маркетолог, любой может столкнуться с потерей концентрации и идей, писательским блоком или выгоранием. К счастью, есть множество инструментов, которые упростят и ускорят создание контента, а также устранят отвлекающие факторы и помогут с креативом. Собрали их для вас в нашей подборке.
TL; DR
Я потратил пол года и 500 часов своей жизни на создание бесплатного инструмента содержащего 896 углов обзора наиболее популярных проблем в Product Management-е с позиции когнитивных искажений (научно доказанных паттернов мышления человека).
63 вопроса и 896 ответов которые можно с легкостью экстраполировать на сотни других вопросов. Минимум мнения. Максимум науки.
Цель проекта в двух словах: создать инструмент для менеджеров, который станет аналогом паттернов программирования для программистов.
Ссылка: https://uxcg.io/ru/
Содержание статьи (6 минут)
В этой статье хотел бы рассмотреть один интересный ресурс — Lego Ideas, и поделится своим опытом публикации работ на нем. Примечательно то, что даже если у вас нет под рукой конструктора Lego — не проблема. Главное обладать хорошей фантазией и любить собирать конструкторы (ну и компьютер не помешает). Также упомяну, что участник должен быть старше 12 лет.
Сайт Lego Ideas, разработанный компанией LEGO Group, позволяет пользователям делится своими идеями для участия в розыгрыше призов, или даже для полноценного выпуска вашей идеи в качестве официального набора Lego.
Всего на сайте есть 3 вида участия: Activities, Challanges и Product Ideas.
За последние три года я проходил 3 больших многомесячных курса и ещё пачку курсов покороче. Потратил на них больше 300 000 ₽ и не достиг поставленных целей. Кажется, я набил достаточно шишек, чтобы сделать выводы и в последнем из курсов сделать всё как надо. Ну, и заодно написать об этом заметку.
Фёдор Борщёв — CTO в маркетплейсе стройматериалов «ГдеМатериал», сооснователь rumetr.com и популяризатор чистоты кода. Пишет в блог, телеграм-канал @pmdaily и в советы о разработке в Бюро Гобрунова.
Я сейчас меняю работу — со средней позиции менеджера по логистике на позицию полного джуниора в аналитике данных. И, чтобы срезать пару углов на новом карьерном пути, посмотрел вебинар Фёдора и сделал его конспект. Мне кажется, что советы Фёдора будут интересны другим, поэтому публикую конспект.
За три часа Фёдор прошёлся по темам:
личные цели.
| Часть 1 | Часть 2 | Часть 3 | Часть 4 |
|---|
Заключительная часть моего цикла, посещенного работе с коллекциями. Данная статья самостоятельная, может изучаться и без предварительного изучения предыдущих.
Будут рассмотрены: выражения-генераторы, генераторы списка, словаря и множества, вложенные генераторы (5 вариантов), работа с enumerate(), range().
Я постарался рассмотреть тонкости и нюансы, которые освещаются далеко не во всех книгах и курсах, и, в том числе, отсутствуют в уже опубликованных на Habrahabr статьях на эту тему.
Открытый курс машинного обучения mlcourse.ai сообщества OpenDataScience – это сбалансированный по теории и практике курс, дающий как знания, так и навыки (необходимые, но не достаточные) машинного обучения уровня Junior Data Scientist. Нечасто встретите и подробное описание математики, стоящей за используемыми алгоритмами, и соревнования Kaggle Inclass, и примеры бизнес-применения машинного обучения в одном курсе. С 2017 по 2019 годы Юрий Кашницкий yorko и большая команда ODS проводили живые запуски курса дважды в год – с домашними заданиями, соревнованиями и общим рейтингом учаcтников (имена героев запечатлены тут). Сейчас курс в режиме самостоятельного прохождения.
