Сегодня в русском Facebook адочек. Оказывается RetailRocket запатентовали фразу "Next Best Offer" и запрещают (в частности Mindbox'у) использовать ее в своих письмах. Но "Next Best Offer" - это устоявшееся выражение и запатентовать его все равно что запатентовать фразу "интернет-аналитика".

Вся email-триггерная тусовка собралась в комментариях у CEO Mindbox Александра Горника.
https://web.facebook.com/alexander.gornik/posts/10162023971385187
Читайте и ходите по ссылкам 😊 там интересно

@internetanalytics

Эксклюзив! На Think with Google вышла статья-обзор доклада Василия Сабирова с прошлогоднего Матемаркетинга-2019

Прочесть статью можно здесь: https://www.thinkwithgoogle.com/intl/ru-ru/insights-trends/tools/ltv/

А внутри встречи в Facebook вы найдете ссылку на полную запись доклада на Youtube и презентацию: https://web.facebook.com/events/2603080996440607/2619755221439851/
Не забывайте ставить "Пойду!" на страничке мероприятия :-)

P.S. Think with Google - один из ключевых информационных партнеров Матемаркетинга. То есть, это еще одно подтверждение того, что уровень контента - высочайший

P.P.S. Это был один из лучших докладов прошлого года, а в этом году нас ждет полноценный Game-трек! Билеты тут: https://matemarketing.timepad.ru/event/992934/

@matemarketing_official

​​Лучшие доклады по аналитике на DevGAMM-2019

• Способы добычи инсайтов и генерации гипотез. Что лучше, качественные исследования или количественные? Кто скажет больше, данные о пользователях или сами пользователи?

• О разработке и улучшению системы персонализации офферов, начиная от внедрения максимально простой системы и заканчивая развитием ML-моделей.

• Как нужно оценивать и прогнозировать качество трафика. Чем лучше компания справляется с этой задачей, тем быстрее она сможет отключить неэффективные кампании и перенаправить средства в более прибыльные источники.

• Самая большая проблема A/B-тестов – это качественный анализ результатов. Об основных ошибках аналитиков с точки зрения математики и сходимости тестов и bootstrap, p-value, его ресэмплинге и проблеме ранговых критериев.

• Кто виноват: продукт или закупка, если падает ROI и когда сравнение с органическим трафиком не устраивает?

via @ProductAnalytics

Яндекс.Такси готовится к IPO

Яндекс.Такси выкупает ПО группы "Везёт". Выкупают довольно дёшево: владельцы «Везёт» получат до 3,6% акций «Яндекс.Такси» и до $71,5 млн при условии успешного достижения KPI.

Учитывая, что владельцы группы взяли акции и всего §71 млн деньгами, то IPO Яндекс.Такси дело одного-двух лет. Оценка Яндекс.Такси может составить $3-5 млрд (при такой стоимости владельцы "Везёт" получат еще от $108 до $180 млн, что бьётся с цифрой $200 млн в статье)

Статья:
https://vc.ru/transport/75295-yandeks-taksi-vykupilo-aktivy-odnogo-iz-krupneyshih-konkurentov-gruppy-vezet

И ещё. 5,3% акций принадлежат сотрудникам Яндекс.Такси. Вот список вакансий. Вы ещё успеваете занять место в космическом корабле.

https://yandex.ru/jobs/vacancies/analytics/?cities=213&services=taxi

@internetanalytics

Виталий Черемисинов собирает бесплатный митап про то, как готовить, запускать и анализировать эксперименты (A/B тесты) на ценах и заниматься ценообразованием в компании.

Контент должен быть очень прикладным. Чтобы оценить качество, посмотрите доклад Виталия и Искандера с матемаркетингововго митапа прошлого года
https://www.youtube.com/watch?v=vm5P3nzzGsQ&t=609s

Зарегистрироваться на митап: 17 августа (суббота) с 10:00 до 16:00.
https://price-discovery.tilda.ws/

Профессиональный курс "Прикладная аналитика на R" от OTUS

Язык R – самый популярный инструмент статистического анализа данных. Он содержит широчайший спектр инструментов для загрузки, преобразования и анализа данных, создания статистических отчетов и приложений.

Цель курса: помочь аналитику освоить возможности языка R для анализа и визуализации данных.

Что даст вам этот курс:
● Навыки решения ваших рабочих задач эффективным и воспроизводимым способом;
● Умение писать код для повторного использования, автоматизирующий рутинные задачи (e.g. создание отчетов);
● Знание основных пакетов R для работы с данными, создания графиков и выполнения статистического анализа;

Чтобы попасть в группу, нужно пройти вступительное тестирование: https://otus.pw/m13p/

Лучших выпускников курса уже ждут на собеседования крупнейшие компании страны и партнеры образовательного проекта OTUS.

Какой график построить, чтобы наглядно показать пересечения аудиторий и каким инструментом это делать?

Многоуровневая круговая диаграмма:
https://analyzecore.com/2014/10/17/cart-analysis-r/

Диаграмма солнечных лучей:
https://datavizcatalogue.com/methods/sunburst_diagram.html

И как всегда, важны нюансы:

Если событий много, то можно кластеризировать и получить схожие по событиям группы или попробовать ассоциативные правила (Association rules) для выявления сочетаний событий (нечто похожее здесь - https://analyzecore.com/2015/01/28/sequence-carts-in-depth-analysis-with-r-events/)

Если последовательность событий имеет значение, то тоже можно кластеризировать, например так https://analyzecore.com/2014/12/27/sequence-carts-in-depth-analysis-with-r-clustering/

@matemarketing_official

В последнее время много вопросов по BI-системам.

В telegram есть несколько групп "по интересам"

1. Чат Tableau @tableau_chat
2. Чат Qlik Sense @qlikbi_chat
3. Чаты Power BI @power_bi_support и @PBI_Rus

Бесплатные материалы по работе в этих системах
- Визуализация данных в Tableau https://tableau.pro/8steps
- Визуализация данных в QLIK SENSE https://datayoga.ru/qlik21
- Курс Power BI от Netpeak - https://academy.netpeak.net/auth/sign/in (нужно зарегистрироваться)

@internetanalytics

Как одной статьей убить пару онлайн-курсов? Легко.

Подборка файлов Jupyter Notebook по Machine Learning, Data Science и другим сферам, связанным с анализом данных. Эти блокноты Jupyter, будут наиболее полезны специалистам по анализу данных — как обучающимся новичкам, так и практикующим профи.

https://habr.com/ru/post/460321/

@matemarketing_official

Нашел три новых исследования, касающихся работы с Поколением Z, а также мотивацией и управлением представителей мира миллениалов.

Все три документа ниже. А здесь я поделюсь цитатами исследования «Российские студенты глазами иностранных профессоров», которое я нашел в канале @changemarketing И мне кажется, что это справедливо не только к студентам но и к тем, кто пару-тройку лет работает.

— Студент поднимает руку, дает ответ. Другие студенты пристально смотрят на преподавателя, пытаясь понять, одобряет он этот ответ или нет.
— Студенты считают, что заданный вопрос – признак слабости, символ пораженчества.
— Студенты записывали лишь то, что преподаватель писал на доске или обозначал в речи как нечто, имеющее особую значимость.
— Если не удается найти шаблон, по которому можно выкроить ответ, их охватывает неуверенность.
— Часто выстраивают выступления на шатких, предвзятых суждениях – лишь потому, что хотя бы одно из этих суждений им знакомо.
— Большая часть учащихся восприняли критическое мышление как право оспаривать буквально всё, с чем они сталкиваются на занятиях.
— Студенты предпочитают ничего не слышать о своих работах, устных и письменных, – ни от преподавателя, ни от однокурсников.

Полный текст: https://sas.utmn.ru/ru/russian-students/

Прямо сейчас Алексей Никушин и Роман Беднарский в прямом эфире радио Медиаметрикс говорят о состоятельности / несостоятельности образования аналитиков и продактов.

Саша Клименко позвала нас по причине участия в образовательных проектах с разных сторон. Должно быть интересно.

#стратегия #анонс
Сегодня у меня спецвыпуск вместе с Лешей Никушиным (кто-то знает его по каналу @internetanalytics и конференции Матемаркетинг) и Ромой Беднарским, продакт-менеджером из Яндекса.
Мы будем говорить про важный тренд на рынке продакт-менеджмента — образование. Расскажем, где и как учиться, а также что учесть, если вы хотите учить и при этом приносить реальную пользу. Постараемся показать, какие есть возможности и альтернативы. Все это применительно к двум профессиям: продакт-менеджер и продакт-аналитик.
Присоединяйтесь к трансляции в 17:00 или смотрите видеозапись позднее по ссылке: tgclick.click/kGMTGjfd

О ситуации в стране в цифрах. Зарплаты в России. Данные из публикации ТАСС.

Согласно данным Росстата: диапазон заработной платы – доля работающих.
от 11 280 до 20 350 - 17,8%
от 20,3 тыс. до 31,6 тыс. - 24,2%
от 31,6 до 40 тыс. - 14%
... и т.д. ...
от 75 до 100 тыс. - 6,2%
более 100 тыс. - 7,1%

И акцент : "средняя заработная плата по России составляет 47 657 рублей".

Так нельзя считать. Эта цифра – манипуляция. Правильно - брать медианную зарплату, которая составляет ~35 тысяч. Именно медианное значение зарплаты показывает, что одна половина страны получает меньше этой суммы, а другая половина – больше. Сейчас наглядно докажу и покажу.

В таблице, доступной на Росстате данные незначительно отличаются от данных (другие диапазоны), приведенных в первом абзаце. Но в архиве, запрятанном поглубже, есть таблица с нужной разбивкой. Я построил график нарастающим итогом и на нем видно, что 49,4% работающих граждан России получают менее 35 тысяч рублей. Что, собственно, и требовалось доказать. Это кошмар, товарищи.

И еще несколько новостей для полноты картины.

Сбербанк сообщил, что россияне тратят большую часть зарплаты на еду. Разумеется. Есть-то хочется, при том, что социологи «Ромира» выяснили (прям глаза открыли), что 24% россиян вынуждены экономить на еде. ФОМ рапортует, что все под контролем - лояльность граждан к жизни в кредит за год заметно выросла. Это безысходность, а не лояльность. Даже Минэкономики ждет «взрыва» проблемы с закредитованностью в 2021 году и спокойно говорит об этом. Но иногда у населения спрашивают о хорошем. Например, о том, сколько им нужно, чтобы «шикарно» жить. Похоже на издевательство немного, да? Хотя… хоть помечтать. Почти половина опрошенных рассчитывает на ведение роскошной жизни при наличии ежемесячного дохода в размере 300-500 тыс. руб. Не так уж и много надо. 300 тысяч на семью. Если двое взрослых работают, то это 1000 рублей в час. 1000 рублей в час и полстраны будет счастливы.

P.S. Да, это «злой» текст. Я на днях в facebook наткнулся на один пост и то, что там написано откликнулось во мне. Несколько вольных формулировок оттуда:
- мы злимся, потому что нам мало платят, мы злимся, потому что нам не хватает,
- мы злимся, потому что не можем взять кредит, потому что нам его не дадут или он слишком мал для бизнеса/квартиры и слишком дорогой, и мы точно знаем, что отдать его невозможно.
- мы злимся, когда находят сотни чиновников, которые купили себе жилье даже о котором не то что мы, даже они сами не мечтали.
- мы злимся, потому что не можем стартовать свой бизнес, потому что у нас нет накоплений и их не появится, мы злимся, читая, что на выборы все равно, нарушив все законы, не допустили кого-то, и значит еще 5 лет будут сидеть ровно те же.

Доброе утро. Ваша @internetanalytics