Обновить
3
0
Иван Касторнов@vankastor

Head of Product Analytics

Отправить сообщение

Перестаньте совершать эти 5 ошибок при проведении A/B тестов

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Охват и читатели1.9K

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.

Читать далее

Дерево метрик. Как найти путь к росту продукта?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели6.7K

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.

Читать далее

Анализ маркетплейсной воронки. Сколько карточек товаров нужно открыть чтобы совершить покупку?

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели2.3K

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.

Читать далее

Методы анализа A/B тестов: как выбрать правильный метод для каждого типа метрик и размера выборки

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели39K

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.

Читать далее

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Lisboa, Португалия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Продуктовый аналитик, Head of product analytics
Старший
SQL
Научно-исследовательская работа
Базы данных
Python
Английский язык
Управление продуктами
Исследование пользователя
Управление людьми
Agile
Бизнес-моделирование