Цифры много значат для нас. Мы инвестируем в данные, слушаем и понимаем их. Мы руководствуемся ими при принятии решений. Несмотря на то, что в плане инфраструктуры работы с данными у нас еще многое впереди, сам data driven подход был с нами всегда. В этом тексте — рассказ о том, какой путь мы прошли, какие уроки выучили и какие грабли собрали.

Рано или поздно почти любая компания сталкивается с проблемой развития веб-аналитики. Это не значит, что нужно только поставить код Google Analytics на сайт — нужно найти пользу в полученных данных. В этом посте я расскажу, как это сделать максимально эффективно, затратив незначительные (по меркам профильных сервисов) деньги.

Многие считают тестирование на production окружении вредной практикой: оно не помогает предотвратить попадание проблем к конечным пользователям, а больше констатирует их наличие. Кроме этого, тестировщик отрывается от стандартного рабочего процесса и методик, применяемых на тестовом окружении. Меня зовут Оля Михальчук, я QA-инженер в финтех-компании ID Finance. В этом посте я расскажу почему тестирование на проде может существенно помочь вашему проекту.

Data Science начал приходить не только в большие компании, но и в маленькие, и даже в стартапы. Однако очень часто у топ-менеджеров нет понимания, что требуется для его успешного применения. Многие думают, что один дата-саентист за месяц решит все проблемы компании, а искусственный интеллект по щелчку начнет идеально работать во всех отделах. К сожалению, это не так. Меня зовут Иван Серов и в этом посте я расскажу, с чего нужно начинать создавать отдел DS и с какими трудностями это сопряжено.

Привет. Меня зовут Ольга Михальчук, я QA engineer (Quality Assurance engineer или тестировщик) в финтех-компании ID Finance. В этом посте я расскажу, чем занимаются QA и как искать и исправлять баги в кредитных калькуляциях, пока они не привели к большим убыткам в вашей компании.

Все знают, что продакт менеджеры делают в е-коммерс: оптимизируют воронку и придумывают «как сделать сайт таким же удобным для покупок, как домашние тапочки для похода на кухню ночью». Но сегодня почти любая уважающая себя компания, которая так или иначе присутствует в диджитале, начинает внедрять продуктовый подход с свою работу: телеком, банки, страховые… даже фастфуд.

Под катом Александр Окулов из компании ID Finance рассказывает о том, какие вопросы стоят перед продактами в финтехе, цифровом с рождения, но много взявшем от своих родителей, традиционных банков и финансов. В финтехе, как правило, бизнес строится вокруг продукта и везде сплошной agile, а про «водопад» слышали лишь те кому за 30 и кто успел поработать в компаниях-динозаврах.

Меня зовут Азат Буляккулов. Я работаю риск-аналитиком в финтех-компании ID Finance. Я начинал с аналитики, создании отчетности для департаментов рисков, маркетинга, финансов. В нашей, относительно небольшой компании, мне пришлось взаимодействовать со всеми отделами. В результате, мне удалось получить разнообразный профессиональный опыт. Я поучаствовал в расчете резервов для финансов, сравнивал эффективность в A/B тестах, сегментировал клиентов для маркетинга и пр. Менее чем через год работы подключился к разработке скоринговых карт. И понял, что хочу лучше разбираться в анализе и обработке данных.

Привет. Меня зовут Андрей Грезнев. Я SEO-аналитик финтех-группы ID Finance (бренды MoneyMan, Solva, AmmoPay, Plazo). В этом посте я расскажу, как с 72 места в Яндексе по самому частотному и конкурентному запросу в тематике микрофинансирования мне удалось продвинуть сайт в топ 10. На этот путь, учитывая ошибки и ложные гипотезы, у меня ушло больше года. Получилась история: чтобы поднять сайт, мне нужно было разобраться что с ним не так и испробовать несколько вариантов решения проблемы.

Сейчас все очень много говорят про искусственный интеллект и его применение во всех сферах работы компании. Однако есть некоторые области, где еще с давних времён главенствует один вид модели, так называемый «белый ящик» — логистическая регрессия. Одна из таких областей – банковский кредитный скоринг.

Флагманский проект ID Finance – это онлайн-сервис альтернативного кредитования MoneyMan. Он работает в семи странах – Польше, Испании, Мексике, Бразилии, Грузии, Казахстане и России. Когда мы только запускали его в России в 2015 г., мы не могли обойти стороной мобильные платформы: доля пользователей смартфонов среди россиян составляла 67% от общего числа пользователей мобильных телефонов. Как показало внутренне исследование, 80% клиентов пользовались смартфонами на платформе Android, выбор платформы для разработки первого приложения стал очевиден

В маркетинге есть хрестоматийные примеры: вероятность того, что человек вернется в магазин после второй покупки гораздо выше, чем после первой. Поэтому в MoneyMan (сервис онлайн-кредитования, входит в ID Finance) на второй заем действует скидка 30%, на третий – 10%, а на четвертый – всего 5%. Обычно к этому моменту лояльность клиента достигает максимума, и он начинает пользоваться сервисом по привычке. Самый большой дисконт (50%) мы даем клиентам, которые не пользовались сервисом 90 дней. Это точка невозврата для нашего бизнеса: без дополнительных стимулов только 1% от всех пользователей возвращается к сервису после такого срока.

Подборка самых важных новостей на рынке финансовых технологий. В этом выпуске: Лондон отстаивает лидерство в инновациях, Monzo объединяется с TransferWise, Agibank откладывает IPO, дети становятся жертвами хищения персональных данных и многое другое.

Не технический пост. Решили рассказать про великий город Манчестер. Пытаемся понять, как из промышленной столицы он превратился в столицу альтернативной музыки и почему об этом уже никто не помнит. Это во многом личные ощущения и субъективная картина: я был в этом городе во время своего отпуска и пишу об увиденном.

Привет, Хабр. В этот раз снова о Data Science. Думаю, многим знакома методология CRISP-DM, о которой говорят на большинстве курсов, но вот про первый пункт (business understanding) информации достаточно мало, вот и зря, ведь он очень важный.

Поэтому в этой статье мы поговорим о взаимодействии с бизнесом и о том, какие обычно бывают проблемы и сложности в этом вопросе. Давайте разберем все на примере.

В биологии и медицине многие эксперименты на людях и других высших приматах, как известно, сейчас запрещены. Но в маркетинге и управлении продуктом это пока не возбраняется. Чем мы активно и пользуемся в ID Finance, проводя мультивариативные тесты ценностных предложений, продуктовых фич, интерфейсов и прочего.

А/Б тестирование в нашей компании отличается широкой распространенностью и особой извращенностью. Тесты у нас проводят все, за исключением разве что юристов и бухгалтерии. Но проблема в том, что эксперименты эти обычно намного сложнее того, что обычно понимают под А/Б тестированием — поменять цвет кнопки, подвигать поля, передизайнить лендинг — то, что можно легко сделать через фреймворки типа Google Analytics или Visual Website Optimizer. В нашем случае меняются большие куски customer journey, а зацепить такой тест может значительную часть основных бизнес-метрик.

В итоге, правильное проведение таких тестов, а, главное, правильное подведение их итогов стало своего рода искусством, доступным немногим просвещенным. Что, конечно, не есть хорошо. В итоге, мы решили начать собирать рекомендации и примеры, дабы помочь бизнес-аналитикам и менеджерам сделать все правильно. Ведь, ошибки стоят достаточно дорого: в лучшем случае мы потеряем время на сбор кривых данных и перезапуск теста, в худшем случае – можем принять ошибочное бизнес решение. При этом компания растет, приходят новые люди и хочется сократить learning curve насколько возможно.

Мы занимаемся потребительским кредитованием в режиме онлайн. Вопрос предотвращения мошенничества для нас – один из основных. Часто потенциальные мошенники думают, что системы безопасности финтех-компаний ниже, чем в традиционных финансовых организациях. Но это миф. Все ровно наоборот.



Для того, чтобы свести к нулю уровень потенциального мошенничества мы разработали систему поведенческой биометрии, которая способна определить человека по клавиатурному почерку. Пилотная версия была внедрена в России в августе 2017 года.

Меня зовут Иван Серов, я работаю в департаменте Data Science финтех-компании ID Finance. Data scientist –довольно молодая, но очень востребованная профессия, которая обросла множеством мифов. В этом посте я расскажу о нескольких заблуждениях, с которыми сталкиваются начинающие дата-саентисты (DS).

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Окунев, я работаю product-менеджером в финтех-компании ID Finance. Это первый пост в блоге компании. Здесь мы будем делиться опытом, в том числе и международной экспертизой. Поехали.

В большинстве онлайн-бизнесов конверсия сайта — краеугольный камень превращения лида в клиента. Мы в ID Finance делаем огромное количество изменений, которые могут отражаться на CR как в положительную, так и отрицательную сторону, поэтому без постоянного, буквально ежедневного трекинга эффективности конверсионной воронки работать было бы проблематично.
Есть много разных подходов к измерению конверсии своего сайта, мы для подобного трекинга разработали свой формат дэшборда, который основан на ежедневной автоматизированной выгрузке воронки из Google Analytics. Почему именно такой способ?

• Google Analytics — сессионная аналитика, нас же в большинстве случаев интересуют пользователи, т.е. уникальные clientID. Эти данные проще всего получить, запросив метрику users из GA.
• Дэшборд в нашем случае — это обычный Google Spreadsheet файл, которым легко можно делиться, задавать права разным пользователям, а чтение его не требует большого опыта работы с аналитикой.
• Данные отчета подходят для периодических отчетов перед стейкхолдерами, они легко считываются и обновляются, по ним сразу видны конверсионные изменения в продукте.
• Гибкий формат отчета позволяет, помимо мониторинга CR, выполнять ряд других задач: быстро находить проблемные места пользовательского флоу, замерять AB-тесты, проверять гипотезы, проводить быстрые расчеты на данных и т.д.