Что может помочь менеджеру по продукту минимизировать риски при принятии решений по развитию тех или иных фич? Насколько веским может и должно быть слово аналитика в процессе разработки? Есть ли у продуктовых аналитиков какой-то иной инструментарий, кроме количественных данных?
20 сентября в офисе Wrike в Санкт-Петербурге мы встретимся составом продуктовых аналитиков и продакт-менеджеров, чтобы постараться ответить на эти вопросы.
Встреча будет посвящена проблемам качественной (vs количественная) аналитики, взаимодействию аналитиков и продакт-оунеров, процессу и инструментам валидации продуктовых изменений. Поговорим о том, как оценивать качество продуктов, проверять продуктовые гипотезы, собирать релевантный пользовательский фидбек и выстраивать роадмап развития продукта, исходя из него.
1. Алексей Смирнов, Wrike «Качественный анализ в продуктовой аналитике. Как приоритизировать продуктовые инициативы и эффективно оценивать их влияние на клиентов”
В Wrike работа продуктового аналитика тесно завязана на взаимодействии с продакт-оунером каждой конкретной функциональности (да-да, мы работаем по Scrum).
Он фактически является правой рукой продакт-менеджера: помогает с валидацией новых идей и приоритизацией уже существующих, осуществляет операционную поддержку и занимается распространением знаний в команде. Но часто мы сталкиваемся с ситуацией, когда на основе количественных данных непонятно, как выбрать достойную идею из тысячи? Как в итоге оценить ее влияние на наших клиентов и понять, что можно улучшить? На встрече я хочу поделиться инструментами качественной аналитики, которые мы используем в Wrike, и рассказать, как они помогают нам понимать реальные потребности наших клиентов, как собирать фидбек, систематизировать его, интерпретировать и преподносить стейкхолдерам.
2. Дмитрий Бугайченко, Одноклассники „Путь камикадзе 2.0: как выжить «безнадежному» Data Science проекту“
Когда Data Science сталкивается с реальным миром «неожиданно» выясняется, что для полноценной реализации проекта необходимо участие многих ролей, помимо собственно дата сайентистов. Это и команда продуктовой разработки, и менеджеры проекта/продукта, и классические аналитики, и, часто, высший менеджмент. У каждого из них могут быть свои ожидания и свое отношения к data science, варьирующиеся от слепого обожествления и преклонения до лютой ненависти, но без их осознанного участия проект обречен на провал. О том, с какими сложными ситуациями приходилось сталкиваться нам в Одноклассниках, как мы боролись с трудностями и что из этого получилось мы и поговорим.
3. Белла Громаковская, Павел Волков, Wargaming, проект WOWS „Как оцениваются нововведения в игру“
Процесс взаимодействия продуктовых аналитиков с командой разработки: все этапы — от замысла игровой «фичи» до оценки её успешности после выхода на широкую аудиторию. Всесторонняя оценка на этапах тестирования и после релиза – данные, опросы, мнение коммьюнити и игровых экспертов. Конкретные примеры оценки нововведений.
→ Зарегистрироваться на встречу
→ Смотреть онлайн-трансляцию
