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.

Успешная реферальная программа может обеспечивать 20-30% от всех привлекаемых в продукт пользователей

Мы с командой в 20 раз вырастили реферальный канал привлечения новых пользователей. 

Статья будет полезна тем, кто работает с привлечением новых пользователей: продактам, маркетологам и предпринимателям.

В этой статье я поделюсь, как мы с командой в реальности по шагам разрабатывали продукт на основе метода Lean Startup

Как часто вы задумываетесь над тем, выбрали ли вы правильную метрику? Мы с командой часто задаем себе вопрос «почему?». Чтобы добраться до сути, обычно нужно задать его 3-5 раз.

Привет, меня зовут Максим, я Product Owner направления Social в Лиге Ставок. Недавно я прочитал книгу Нира Эйаля «Hooked. На крючке. Как создавать продукты, формирующие привычки». После прочтения я смог взглянуть на свой продукт под новым углом и порефлексировать над бэклогом.

В этой статье я хочу рассказать о концепции. Возможно, этот фреймворк натолкнет вас на новые мысли.

Статья не претендует на научность, а просто рассказывает, как бывает в жизни, когда уже прошел все курсы, проверил разные гипотезы, но все еще получаешь новый опыт. На моем примере вы увидите как не нужно «впиваться» в конкретную фичу и биться с ней до конца, отпускать — это нормально, ошибки — это нормально.

В этой статье я хочу поделиться процессом адаптации и онбординга для новых разработчиков в нашей компании.

Что такое Agile? Как гибкие подходы могут помочь в работе, бизнесе или даже в обычной жизни? В этой статье вы узнаете, что Agile-принципам можно следовать даже при приготовлении новогоднего оливье. Будет полезно всем, кто хотя бы раз сталкивался с таким непростым делом, как подготовка новогоднего стола!

Статья будет полезна тем, кто стремится сделать свои продукты более социальными и задумывается над внедрением площадки для общения между пользователями.

Меня зовут Омарков Виктор и в Лиге Ставок я product owner. Продукт, над которым мы работаем с командой — это платежи. Все транзакции (депозиты/выводы), которые делает пользователь, проходят через нас. Наша команда является своеобразным банком внутри компании. Когда я пришел в компанию, меня ждал большой пул технических задач по переезду на новую микросервисную архитектуру, но натура продакта требовала зарабатывать деньги на продукте. 

Передо мной встал вопрос: «Как просто и быстро заработать на платежах, не продавая данные о пользователе?». 

Знакома ли вам ситуация, когда несколько команд, работающих над одним продуктом мешают друг другу и делают одно и тоже? Или наоборот, команды бегут в разные стороны, не имея единой точки синхронизации и не понимая общей цели?

Давайте разберемся как решить эту проблему на кейсе Лиги Ставок. 

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.

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.

Усилия монопродуктовых компаний сосредоточены вокруг одного продукта или сервиса. Однако не ждите, что команда мечты появится у вас уже завтра по щелчку пальцев. Для слаженной работы над продуктом важен грамотно подобранный состав участников, правильное распределение ролей в процессе разработки, а также четко продуманный набор компетенций для каждого. Каким образом организовать работу, если у вас 16 продуктовых команд и все они работают над созданием и развитием одного проекта?

По данным Statista, ежемесячно на Google Play появляется около 100 000 новых сервисов и приложений. Чтобы выдержать конкуренцию, необходимо сокращать время вывода на рынок новых продуктов, при этом не теряя в качестве. О том, как создавать что-то новое быстро ― к примеру, придумать новый айфон, ― расскажу в этой статье.

Невозможно во сне придумать айфон: создание качественного, нужного и приятного для пользователей продукта или сервиса ― это тяжелая ежедневная работа. Здесь действует логика венчурной индустрии. Инвестируем в десять проектов: шесть из них умрут, три покажут небольшой успех, один «взлетит» ― окупит расходы на все десять и даст прибыль сверху. Проблема в том, что никогда не знаешь, какой из проектов окажется звездным.

Для создания успешного продукта необходимы упорство и трудолюбие, умение слушать и слышать (клиентов, окружающую среду, тренды и так далее) и готовность к постоянным изменениям. Например, Яндекс изначально стартовал как компания интернет-поисковик, зарабатывал на рекламе. Чтобы дифференцировать бизнес, понадобилось более 20 лет и несколько десятков закрытых проектов. Зато в 2022 выручка Яндекса от непоисковых проектов (такси, e-commerce и других) превысила 50%.

Допустим, мы хотим, чтобы у нас получилось так же, как у Яндекса. Что нам для этого нужно?

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.

Каждая третья российская компания автоматизирует HR-процессы для того, чтобы упростить доступ к сервисам для сотрудников, при этом сэкономив сотни или даже тысячи рабочих часов. (Конечно, если пойти глубже, то конечный пользователь ― даже не сотрудник, а снова клиент. Сэкономив время сотрудника на административные таски, мы даем ему возможность заниматься ключевыми задачами и оставаться эффективным). 

Рассказываем, как закрывать реальные боли и повышать эффективность проектов по автоматизации HR. 

Зачем люди делают ставки? Чтобы получить яркие эмоции. Сравните уровень эмоций двух людей: один смотрит футбол дома, а другой с болельщиками в баре.

Все началось с гипотезы

Мы предположили, что если дать игрокам площадку для обсуждения спортивных событий, на которые они ставят или собираются поставить, выгоду от этого получат все — и сами пользователи, и бизнес.

Первый вопрос для исследования звучал так: «Действительно ли у игроков есть потребность в социализации?». Чтобы ответить на него, мы поговорили с пользователями напрямую.

Хабр, привет! Я Денис Теплов, Директор по продукту в Лиге Ставок.

В нашей компании продуктовая структура представляет из себя 9 продуктовых end-to-end команд общей численностью ~130 человек, работающих над развитием одного продукта. Каждая из команд укомплектована всеми необходимыми компетенциями. Все живут в одном релизном процессе, делают задачи из одного бэклога (и проекта в Jira), и следят за одними метриками в Amplitude.

В условиях такого тесного взаимодействия естественным образом возникает вопрос: А как оценивать их эффективность?

Об этом мы и поговорим.

Кто такой по-настоящему великий тренер? Это не просто талантливый наставник, прошедший свой спортивный путь и преодолевший немало испытаний и травм (хотя и это тоже). Он — своего рода инженер, конструирующий ту красивую картинку, которую зрители увидят со стадиона и экрана. Почти все, что на первый взгляд кажется случайностью, начиная от тактических приемов и заканчивая траекториями полета мяча, на деле может оказаться результатом математических расчетов тренерского штаба. И в этом нет ничего плохого, ведь, в конце концов, это именно тот футбол, который мы так любим: с неподдельными эмоциями и зрелищами.

То же справедливо и для ставок на спорт. Для зрителя — это возможность получить ни с чем не сравнимые эмоции, ведь смотреть за событием куда интереснее, да и ярких впечатлений намного больше. В Америке веками складывалась такая культура ставок, когда члены семьи делали ставки и с удовольствием (или с грустью) наблюдали за исходом игры, поэтому там ставки рассматриваются скорее не как способ заработать, а как возможность скрасить вечер в кругу семьи, добавив немного остроты.

Однако, за привычными для зрителей прогнозами тоже стоят свои «инженеры», для которых каждая линия — это результат многочасовой, а иногда и многонедельной, аналитической работы.