Обновить
3
0
Иван Касторнов @vankastor

Head of Product Analytics

Отправить сообщение

Перестаньте совершать эти 5 ошибок при проведении A/B тестов

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров1.4K

Во времена господства data driven, компании запускают сотни тестов чтобы полагаться на данные при принятии решения, стараясь тем самым быть более осознанными. Проблема в том, что если не учитывать тонкости во время тестов, то все ваше время на них может быть потрачено зря и решения которые вы примите на самом деле окажутся ничем не подкреплены. Проводя собесы аналитиков к нам в команду, я выявил топ 5 упущений, которые существуют на их текущей работе или они их допустили при выполнении задания.

Читать далее

Дерево метрик. Как найти путь к росту продукта?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров5K

Способность предвидеть траекторию роста продукта - это ключевой инструмент для любого продуктового аналитика. Однако наше восприятие этого роста часто ограничено множеством изолированных метрик и показателей, которые не всегда объясняют общую картину.

Дерево метрик это первый этап для определения пути роста. В этой статье я рассказываю, как мы в Лиге Ставок используем этот инструмент для декомпозиции и лучшего понимания нашего продукта. От основ до практики — все, что вам нужно знать, чтобы двигаться к успеху с уверенностью.

Читать далее

Анализ маркетплейсной воронки. Сколько карточек товаров нужно открыть чтобы совершить покупку?

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров2K

Откройте для себя новый аспект в улучшении пользовательского опыта: связь между просмотром карточек товаров и покупками. В статье я исследую, как количество просмотренных карточек влияет на действия пользователей.

Узнайте, как анализ данных позволяет оптимизировать ваш продукт и стимулировать пользователей к совершению покупок. Раскройте потенциал вашего продукта, упрощая путь к целевому действию.

Читать далее

Методы анализа A/B тестов: как выбрать правильный метод для каждого типа метрик и размера выборки

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров29K

Все, кто работает с аналитикой и продуктами, знают, что проведение А/Б тестирования — важный шаг для повышения эффективности бизнеса. Однако не всегда понятно, как проводить этот тест и какие статистические методы использовать. В этой статье я постараюсь помочь вам разобраться в этом вопросе. Вместо теоретических рассуждений будут практические советы, как выбирать метрики, как использовать различные статистические методы и примеры кода на Python, которые можно использовать сразу же. Эта статья станет незаменимой шпаргалкой для всех, кто планирует провести А/Б тест, и будет полезной как для новичков, так и для профессионалов.

Читать далее

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Lisboa, Португалия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Продуктовый аналитик, Head of product analytics
Старший
SQL
Научно-исследовательская работа
Базы данных
Python
Английский язык
Управление продуктами
Исследование пользователя
Управление людьми
Agile
Бизнес-моделирование