Как стать автором
Обновить
3
0

Пользователь

Отправить сообщение

Собирать данные VS интерпретировать их: типичные ошибки в e-commerce аналитике

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров2.3K

Каждый день мы собираем больше 200 ГБ данных о клиентах Lamoda, которые листают сайт и делают заказы. Но красивые цифры про наше хранилище — это одно, а правильные выводы из данных — совсем другое.

Меня зовут Александр Айваз, я руковожу командой Data & Analytics в Lamoda Tech. И сегодня расскажу об ошибках в аналитике, которые легко совершить, глядя на данные в ретейле и e-commerce. Уверен, кому-то статья поможет иначе взглянуть на собственный продукт — или даст представление о том, с какими вопросами работают продуктовые аналитики.

Конечно, многие из этих ошибок когда-либо совершали и мы сами. В статье я постараюсь не углубляться в цифры, а расскажу о причинах на собственном примере. 

Читать далее
Всего голосов 19: ↑18 и ↓1+18
Комментарии2

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность