tgindex

Аналитика. Это просто

описание

Канал об аналитике. Web, мобильная, продуктовая. По любым вопросам можно писать - @ealexandr

← к каналу@analyticsizzi
948
подписчиков
Охват к подписчикам
77,1%
ERR
Реакции к просмотрам
0,40%
63 на 21 постов
Пересылки к просмотрам
0,73%
116
Постов в день
0,0
всего 21

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 21 июл.Всем привет! Давно не писал по существу. За последние несколько недель провел множество собеседований на наши вакансии (можно увидеть выше). Что удивляет - качество подготовки кандидатов. Понятно, что, когда уже готово красивое резюме с 100500% профита и отрепетирован кейс, чувствуешь себя уже сильно увереннее. И все же, и к техническому этапу, и к продуктовому неплохо бы готовиться. Стыдно же, расписывая свои скиллы по питону на знать, как собрать простую сводную таблицу. Простой совет - не нужно недооценивать подготовку и рассчитывать, что будут спрашивать только по резюме. - Python - хотя бы спросите чатгпт, какие самые базовые функции нужно знать и потренируйтесь. Рассказ типа "я мало работаю на питоне" совсем не впечатляет и не интересен. - Подготовьтесь к конкретной компании и продукту, куда идете - посмотрите ролики с конференций, почитайте статьи на хабре, каналы аналитиков оттуда, набросайте простые метрики для продукта. И чатгпт тоже тут в помощь. Поищите в ютубе ролик Анатолия Карпова, где он про это рассказывает. На всю эту подготовку уйдет час-полтора. А шансы перед конкурентами вырастут кратно, вероятность успеха сильно возрастет. Просто поверьте на слово. Спасибо. И удачи в поисках.3,17%
  • 31 дек.Итоги года подводить не буду - смотрим только вперед. Всех с праздничком! Здоровья, достижений и удачи всем в новом году!1,10%
  • 20 янв.Есть правило Парето про 20-80. А есть старое русское правило, с тем же смыслом, предвосхитившее статистику "Двое пашут семеро руками машут".1,04%
  • 25 февр.Сегодня увидел в одном из каналов рекламу про очередной набор на авторские курсы. Отношусь к этому скорее хорошо. Насколько понимаю, это достаточно объемный и непростой труд, который требует сильного вовлечения, времени, сил. Совмещать с "основной" работой, скорее всего, не получится. Если не будет проблем, то у меня вопросы к работе. И вот о чем подумал. Что это, по моему скромному мнению, несет и некоторые минусы. Когда ты ежедневно "анализируешь свою аналитику", то находишься в тонусе, так как постоянно решаешь какие-то проблемы, ищешь ответы на сложные вопросы, споришь про решения и проч. А, когда у тебя нет такой занятости, этот тонус, наверное, может потихоньку убывать. Если говорить обо мне, то у меня точно так будет. Бывало, что на работе длительное время занимаешься чем-то однообразным, и потом приезжает какая-то серьезная проблема, а у тебя расфокус и много времени требуется на то, чтобы просто раскачаться на нужный ритм. Если у других это не так работает, было бы интересно узнать, а как же.0,92%
  • 5 мар.Поделюсь рефлексией. Решил перечитать книгу "Цель" Элияху Голдратта. Читал давно, лет 8 назад, сейчас рассчитываю из серии выудить еще кучу полезностей. В обед открыл, прочитал несколько страниц, и уже пришла в голову интересная идея по решению некоторых "узких мест". В общем, если кто-то не читал, то сильно рекомендую. Эти книги могут изменить взгляд не только на рабочие моменты, но и на вполне бытовые.0,88%
  • 29 окт.Чекнул тут эссе Эндрю Чена про то, как он 15 лет смотрит на кривые ретеншна. Работал основателем, продактом в Uber и прочем бигтехе, сейчас инвестор в a16z. Смотрит сотни стартапов в год. Видит паттерны. Они достаточно очевидные, но я часто вижу, как их многие не понимают Главное: 1/ Плохое удержание не починить. Команды думают: "давайте добавим пуши, протестируем варианты страницы, запилим новые фичи". Не работает. Если в первый день возвращается 10% вместо 50%, у вас нет продукта, который нужен людям. Локальные оптимизации не спасут. Нужен не фикс - нужен полный редизайн или пивот. 2/ Удержание падает по геометрической прогрессии. Типичная кривая: первый день падает на 50% к седьмому. Седьмой падает еще на 50% к тридцатому. Обратные примеры это супер редкие исключения. Если раннее удержание плохое - позднее тоже будет плохим. 3/ Revenue retention растёт, retention rate падает. В B2B SaaS это золотое правило. Slack теряет пользователей (кто-то не заходит), но компании платят больше, потому что продукт растёт внутри организации. В консьюмерских продуктах бывает похоже: люди начинали с книг на Amazon, теперь покупают всё. Использование падает, ценность клиента растёт. 4/ Удержание зависит от категории. Не получится сделать ежедневное приложение из продукта для бронирования отелей. Если хочется высокое удержание, нужно выбирать категорию, где люди уже используют продукт каждый день и/или у них потребность позникает каждый день. Приложение должно заменить существующую ежедневную привычку. 5/ Метрики ухудшаются при росте. Лучшие пользователи приходят первыми - через рекомендации, с высокой мотивацией. Потом добавляете андроид, международку, платную рекламу - метрики катятся вниз. Первая когорта всегда лучшая. Вопрос не в том, как вернуть те показатели, а в том, остаются ли новые когорты прибыльными. 6/ Отток асимметричен. 90% пользователей уходят в первые 30 дней. Вернуть их почти невозможно. Автоматические письма с дискаунтами и напоминалками - дорого и бесполезно. Что работает - когда существующий активный пользователь приглашает ушедшего обратно через продукт (коллега добавляет в проект). Доступно только продуктам где ценность растёт с количеством людей. 7/ Вирусный рост + плохое удержание = фейл. Эксперимент проводили много раз. Видео в тиктоке взорвало установки, но удержание на нуле. Первая волна схлынет, останется плохое привлечение + плохое удержание. Единственный способ - делать продукт с отличным удержанием с первого дня. 8/ Великое удержание - это магия. Когда через 30 дней возвращается 50% - бывает раз в пару лет. Нельзя протестировать путь к такому ретеншну. Нужно новое понимание рынка или пользователей. Видеоконференции, исчезающие фото, ИИ которая отвечает на любой вопрос. Понятно в ретроспективе, но никто этого не предвидел. Что делать? Чен даёт рецепт: выбирай категорию с уже высоким удержанием. Находи продукт, который люди используют каждый день. Делай что-то, что заменит этот продукт. Нужно отличие на 20%, не на 80%. Описание должно быть понятным за 60 секунд использования. Тайминг решает. Должно произойти что-то, что делает твоё отличие важным прямо сейчас. Языковые модели стали достаточно хороши. Люди устали от ленты соцсетей. Удалённая работа стала нормой. Без такого момента у тебя просто лучший продукт в категории, где никто не хочет переключаться. Стартапы это понимают. Все эти "Cursor для X" и "Figma для X" - попытка снизить риск. Берут рабочую категорию, ловят момент изменений, добавляют отличие. Рыночный риск минимален, технологический риск остается.0,65%
  • 31 дек.без подписи0,63%
  • 2 июл. 2024 г.Поговорим про алгоритмические собеседования. • Почему их так любят бигтехи? • Может и нам надо так собесить? • Если провалил этот собес, значит ты плохой программист? Чтобы с этим разобраться, для начала посмотрим на процесс со стороны. Ты хочешь попасть в компанию Пиздугл Inc., а может быть это Пиздугл хочет тебя, не важно. В день X тебе назначается собеседование. Рекрутер сразу говорит, что это будет алгоритмическая секция, продолжительностью 60 минут, и даёт ссылку на подробный гайд, как проходить этот этап, с кучей правил, рекомендаций и списком литературы. На самом деле ты начал готовиться ещё пару месяцев назад: нашёл десятки слитых задач и записей интервью в Пиздугл Inc., решил несколько сотен задач на leetcode. Задач, из которых ни одна никогда тебе не встретится в реальной работе. Поэтому, несмотря на солидный стаж, ты учишься заново. Тебе нужно выучить несколько десятков приёмов, чтобы решать 80% задач. Собеседование началось не в день X, как может показаться. Оно началось раньше, когда ты начал к нему готовиться. И вот, что на самом деле проверяет «алгоритмическая» секция собеседования: 👍 Ты можешь долго заниматься скучной бессмысленной работой (проще говоря «хуетой»), чтобы в конце получить морковку. На собеседовании твоей морковкой будет пропуск на следующий этап и оффер, а в реальной работе ты будешь весь год писать CRUDы в надежде получить годовую премию. Уж извини, интересных задач на всех не хватит. Зато рутины у нас в Пиздугле очень много, и нам нужно, чтобы ты эту рутину делал и как можно дольше не уставал. Решая задачи с литкода, ты даже научишься получать от этого удовольствие. Ведь если ты задумаешься о смысле того, что ты делаешь, то у тебя всего два пути: признаться, что ты занимаешься полнейшей хуетой и бросить, либо решать совершенно другие, куда более сложные и интересные, задачи, используя те же базовые алгоритмы. 👍 Ты управляем и следуешь правилам. Даже тупым правилам. Тебе не нужно быть талантливым программистом. Талантливые не играют по правилам. Пиздуглом, в котором работают тысячи инженеров, и все талантливые, невозможно было бы управлять. Талантливых нужно 2%, все остальные должны быть предсказуемым управляемым кадровым активом. Предлагаю упростить так называемую «алгоритмическую секцию». Кандидат должен будет в течение часа просто называть кубы чисел. Например, интервьюер скажет «2», ты должен ответить «8», скажет «18» — ответ «5832». Числа от 0 до 255. Калькулятором и подсказками пользоваться нельзя. На каждый ответ даётся 3 секунды. #найм0,58%
  • 3 мар.Через неделю мы презентуем автоматический сбор ивентов в лайв-режиме: с помощью скелетал-данных можно распознать автоматически 98% всех ивентов, обычно собираемых вручную + все касания и сканы (примерно еще до 10000 дополнительных ивентов). Планируем добавить ивенты по вратарям, off-ball runs и еще разные дополнительные вещи, но уже после старта нового сезона. Помимо кучи моделей (я особенно делал сканы, пейпер будет, думаю, через пару месяцев), которые мы делали 2 года, например, вот такой визуал из видео ниже с подсветкой всех ивентов можно сделать за пару недель чисто на вайб-кодинге. Автоматическим сбором ивентов сразу же легко определяются все личные и командные владения, атаки и так далее - и это уже совершенно новый уровень детализации и работы с данными. Latency всего процесса сейчас меньше 5 секунд - на тестах мы даже обгоняли в нашей визуализации матча трансляцию из Sky Go. Почитать очень high-level статью про концепт в целом можно будет в комментах. https://youtu.be/zSYaDnXkd-8?si=uXqGwkwrCXvGgWVK0,50%
  • 20 мар.Иногда полистываю Linkedin после того, как кто-нибудь добавляется. Умиляет приписки в профиле типа ex-yandex или ex-vk и им подобные. Видимо, это сразу дает прирост компетенции и скиллов. И ты сразу становишься более желанным "на рынке труда". Но, когда подобные приписки становятся массовые, их престижность сильно снижается. Смысл это делать - тоже. Ну лан, просто пятничный имхо-нудеж.0,49%
  • 6 апр.Просто хрестоматийный пример манипуляции данными - https://youtube.com/shorts/5ZN3NdSaKq0. Вроде правда, но не вся, и в результате выводы из ролика можно сделать совершенно неверные. В первом комментарии пишут, в чем состоит нюанс0,47%
  • 19 янв.В последние дни читаю, что трендом этого года станет / становится спрос на многофункциональных сотрудников, когда ты должен уметь много чего. Не буду приводить примеры, чтобы не рекламировать. Считаю, что это полный бред. И вот почему: ➡️ Никогда не было такого, чтобы не нужны были такие, что умеют много чего, ведь компании они явно выгоднее, чем те, что крутят одну гайку одним ключом и после курсов просят 300 к/наносек. ➡️ Немного погуглив нашел статью от 2022 года, где пишут об этом же тренде - ну надо же, как неожиданно, что тренд возродился через 3 года. ➡️ Во всех компаниях, где я работал, крупных и маленьких, провинциальных и столичных, рядом со мной всегда были те, кто умел и выполнять какие-то задачи в большом количестве инструментов (в случае аналитики и всякие sql, и питон, и ml, и bi, немного de, работа с бизнес-заказчиками и много чего еще...), и ставить их, и делегировать, и менеджерить процессы и проекты, и вести переговоры с партнерами и контрагентами. ➡️ Некоторым очень хочется создать проблему, чтобы выгодно продать ее решение.0,42%