Условно ARPU - это метрика считаемая по формуле revenue/users, срезы - по дням, месяцам, странам, валюте и пр. Эти данные хранятся как метаданные в таблицах
По инфраструктуре и ее стоимости не смогу ответить точно, это на кор команде. Но думаю с текущей экономией времени аналитиков, ценность точно перекрывает затраты.
Данные готовили продуктовые команды. Дата инжинеры готовят агрегированные таблицы по продукту и следом делают evals с помощью аналитиков. Для нашего домена это заняло около месяца, если не считать пауз из-за других приоритетов.
Привет! Мы используем Gemeni, запросы на английском потому что работаем на этом языке. С русским не экспериментировали.
На этапе evaluation делаем базовые проверки пайплайна, сравнение результатов из SQL-запросов и перепроверку ответов уже в проде. Под интерпретацией запроса имеется в виду определение срезов типа география, продукт, период, сегмент юзеров и пр, а метрики уже про DAU, users, revenue и прочее
Создавать потребность сильно более рискованная и дорогая затея. Когда существует куча не закрытых потребностей или закрытых плохо, то почему бы не поработать с тем что уже есть и известно:)
обычно для сбора данных по итогам месяца, квартала, года - сколько денег потратили на маркетинг, сколько заработали в продукте и пр.
Условно ARPU - это метрика считаемая по формуле revenue/users, срезы - по дням, месяцам, странам, валюте и пр. Эти данные хранятся как метаданные в таблицах
По инфраструктуре и ее стоимости не смогу ответить точно, это на кор команде. Но думаю с текущей экономией времени аналитиков, ценность точно перекрывает затраты.
Данные готовили продуктовые команды. Дата инжинеры готовят агрегированные таблицы по продукту и следом делают evals с помощью аналитиков. Для нашего домена это заняло около месяца, если не считать пауз из-за других приоритетов.
Привет! Мы используем Gemeni, запросы на английском потому что работаем на этом языке. С русским не экспериментировали.
На этапе evaluation делаем базовые проверки пайплайна, сравнение результатов из SQL-запросов и перепроверку ответов уже в проде.
Под интерпретацией запроса имеется в виду определение срезов типа география, продукт, период, сегмент юзеров и пр, а метрики уже про DAU, users, revenue и прочее
точно, поправила, спасибо!
Не поняла почему именно вы считает, что это "пустое". Изучение формирования предпочтений и измерение инкрементальности - две разные темы.
Создавать потребность сильно более рискованная и дорогая затея. Когда существует куча не закрытых потребностей или закрытых плохо, то почему бы не поработать с тем что уже есть и известно:)
Не очень поняла про активацию. Что именно спорно?