. Mastercard и ВКонтакте провели исследование денежных переводов внутри социальной сети

- 32% используют денежные переводы в первую очередь для того, чтобы занять денег или вернуть долг.
- 37% — помогают друзьям и родственникам.
- Люди старше 28 лет в среднем переводят больше, чем получают. А пользователи до 27 лет — получают больше, чем переводят.
- Чаще всего деньги отправляют людям своего возраста, но старшее поколение (старше 43 лет) поддерживает взрослых детей (18-27), а сами получают очень мало.
- Среди женатых и замужних суммы перевода в среднем на 67% больше, чем у холостых, а сами переводы более частые
- 20% от всех денег пользователи переводят в другие страны, например, Беларусь, Казахстан, США и Германию и др.
- Каждый десятый пользователь переводов VK участвует в сборах на общие траты — подарки, совместные покупки и т.д. Это удобно — в чатах можно создать общий сбор и система сама делит общую сумму на всех присутствующих.

Методология: В рамках исследования было проанализировано около миллиона переводов ВКонтакте — использовались исключительно обезличенные данные. Для определения цели перевода был проведён дополнительный опрос, в котором приняли участие 5 508 респондентов.

О переводах: воспользоваться денежными переводами ВКонтакте можно с помощью специальной кнопки в переписке с получателем или на его личной странице. Отправка с карт Mastercard и Maestro от 300 до 75 000 рублей в месяц совершается без комиссии, по картам Visa и Мир комиссия - 0,75%. Получение переводов полностью бесплатно.

@internetanalytics

Подборка материалов для изучения SQL.
Попытался ранжировать от легкого к сложному

Для новичков: https://it-black.ru/category/rubriki/samouchitel-po-sql/

Вводные курсы на конкурирующих площадках:
https://www.datacamp.com/courses/intro-to-sql-for-data-science
https://www.datacamp.com/courses/joining-data-in-postgresql
https://www.geeksforgeeks.org/sql-tutorial/#basics
https://classroom.udacity.com/courses/ud197
https://app.dataquest.io/m/252/introduction-to-sql
https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming/sql
Все на английском, но нет причин переживать - синтаксис все равно на английском, а все остальное там очень легкое для понимания.

Статья "Как думать на SQL": https://habrahabr.ru/post/305926/

Отдельно про оконные функции, так как это головная боль многих:
- Очень хорошая статья про оконные функции
- Курс на Datacamp (почти весь про "оконки")

Тренажёры по SQL:
https://www.sql-ex.ru/
https://sqlbolt.com/
https://www.w3schools.com/sql/

Совместная работа с SQL и Python
https://www.dataquest.io/course/sql-fundamentals
https://www.dataquest.io/course/sql-joins-relations
https://www.dataquest.io/course/sql-databases-advanced

Более продвинутый уровень.
https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-relational-databases-in-python
https://www.codecademy.com/learn/learn-sql
https://www.hackerrank.com/domains/sql

Оптимизация SQL-запросов - доклад (2 часа)
— жизненный цикл запросов — механизм подготовки, кеширования и исполнения запросов в MS SQL;
— основы чтения планов выполнения запросов;
— влияние внешних ключей, кластерных представлений и вычислимых столбцов на производительность запроса;
— проблема неявного преобразования типов;
— статистика сервера и как она может влиять на скорость исполнения запроса.

Почти все бесплатно. Для Datacamp по интернету ходит ссылка-скидка на 75%
Теперь у вас нет оправданий, чтобы не знать базовый язык аналитиков.

@internetanalytics

Сегодня Василий Сабиров становится объектом нашего пристального внимания.

Вы можете знать его как ведущего аналитика и со-основателя платформы игровой аналитики Devtodev, по многочисленным выступлениям на конференциях и как автора курсов для аналитиков. Например, на ММ2018 он рассказывал об особенностях расчёта LTV (CLV) для разных моделей бизнеса и провел мастер-класс по этой же теме.

Так вот, сегодня Василий анонсировал выход своей книги по игровой аналитике "Игра в цифры".
Книга появится в магазинах 18 июня, а сейчас можно сделать предзаказ. Стоимость знаний - 849 рублей за 376 страниц (раз в 50 меньше, чем стоимость любого курса).
Ознакомиться с содержанием и первыми главами можно здесь.

Вторая новость: Вася покидает Devtodev, о чем сообщил на своей странице в Facebook.

@internetanalytics

Каждый из нас обладает уникальным опытом и хочет расширить набор своих компетенций.
И даже несмотря на самоизоляцию хочется сохранять связь с единомышленниками.

Матемаркетинг запускает бота для обмена знаниями внутри сообщества, чтобы мы помогали друг другу узнавать новое и расти.
Раз в неделю вам будет случайно выбираться напарник из числа участников наших сообществ подтвердивших желание встретиться.
Вы сами договоритесь о видеовстрече (а когда можно будет в оффлайне, то об очной встрече) и пообщаетесь на интересные для вас обоих темы.


Как это работает:
1. Заходим в Telegram-бот @MateMarketing_bot и отвечаем на несколько вопросов о себе.
2. Бот выдаст собеседника.
3. В середине недели бот спросит, как у вас дела — если с партнером не удастся договориться о встрече или у вас поменяются планы, можно будет пропустить встречу или получить другую пару.
4. В конце недели бот спросит, как всё прошло.
5. Каждую неделю бот @MateMarketing_bot будет спрашивать, нужен ли собеседник на эту неделю.

Уже подключены чаты @analysts_hunter и закрытый чат профессиональных аналитиков

🎲 Тест «Тест на знание учёта визитов в системах аналитики»
Люди часто сравнивают то, что нельзя сравнивать. К веб-аналитику часто приходят с вопросом: "Почему у нас данные в Метрике и Аналитиксе не бьются?". Причин для этого может быть множество и одна из них - это то, как считаются эти самые визиты и сессии в системах аналитики. . Павел Мрыкин, евангелист Calltouch предлагает вам проверить свои знания
🖊 1 вопрос · ⏱ 3 мин

Этот тест ⬆️ - еще одна попытка вовлечения людей во взаимодействие с образовательным и популярным контентом.

Ближе к полуночи по МСК опубликуем результаты, пояснения к ответу и методику как считать визиты в Метрике и Аналитиксе

+ 2 новости от Метрики:

1. Появился отчёт, который позволяет сравнивать эффективность разных рекламных каналов. Метрика автоматически подсчитает ROI каждого платного канала и позволит отобразить на одной странице расходы на рекламу, рентабельность, уровень конверсии и другие показатели по всем рекламным источникам.

Сравнивать рентабельность и другие метрики можно не только для всего канала целиком, но и для отдельных кампаний, креативов или ключевых фраз.

2. Наконец-то стало можно свернуть график 😊 Как на гифке 😊

@internetanalytics

Подборка сложных практических статей, которые с легкостью бы вошли в учебник по маркетинговой аналитике, если бы он существовал

Сергей Довганич из Renta опубликовал очень ёмкий шаблон для подготовки технического задания по внедрению расширенной электронной торговли (enhanced ecommerce) в Google Analytics. Вам или вашему аналитику остается только пройтись по рекомендациям и адаптировать под конкретный проект.
https://docs.google.com/document/d/1C93r88stYkevqEufnjhxK1jV00DYIPCw4jy9wIUIb_g/edit

Парни из digital-агентства newage написали статью о post-view атрибуции в Facebook: о ней мало кто сейчас говорит, а зря. Постарались по существу и на реальных цифрах.
https://newage.agency/ru/post-view-atribuciya-facebook-kak-pravilno-ocenivat-reklamnye-kampanii/

Антон Елфимов на GoPractice подробно описал процесс настройки аналитики мобильного приложения и создания структуры ивентов для аналитики приложения.
https://gopractice.ru/mobile_analytics_implementation/

Андрей Осипов @schoolWA опубликовал новый материал про bigquery, в этот раз это готовая ETL, которая позволяет загружать данные по рекламе facebook ads в google bigquery каждый день и данные по обменному курсу валют.
Все построено на google cloud functions, и по сути, будет почти бесплатно в использовании.
Статья: https://bit.ly/2XtKccE
Репозиторий: https://github.com/snegireff/facebook_ads_bigquery_etl

@internetanalytics

Продолжаем.

Все мы прекрасно понимаем, что для того, чтобы собрать и агрегировать данные из разных источников, а после этого вычистить их и собрать в единый верный отчёт, нужно приложить уйму усилий и зачастую нагородить кучу костылей.

Несколько лет назад Даниил Кравцов из Томска переехал в Сан-Фран, чтобы найти инвестиции для своей ETL-платформы, которая позволяет автоматизировать процесс выгрузки данных из маркетинговых и рекламных источников.

В прошлом году Даниил был на Матемаркетинге и видео его выступления сегодня открыто для всех.

А кроме этого, он сегодня в 19:30 по Москве он на созвоне (вебинар) с Романом Нестером из Вышки - зарегистрироваться и задать вопросы можно по ссылке https://events.webinar.ru/event/4696094/4792944

Правильный ответ:

Метрика - 1 визит,
Google Analytics - 3 сессии.

Почему?

Разбираем каждый шаг по отдельности для каждой системы.

Метрика:
1. Перешёл из поиска Google (organic). Закрыл сайт. Это первое посещение сайта, начало визита.

Все следующие этапы не являются переходом по рекламе и совершены в рамках действующего визита. Т.е. ни один из них не является триггером для начала нового визита.
2. Перешёл из поиска Яндекс (organic). Закрыл сайт.
3. Вспомнил, что есть закладка и вернулся на сайт по ней.
4. Снова перешёл из Яндекса (organic). Закрыл сайт.
5. Читал отзывы по товарам на внешнем сайте и перешёл оттуда на сайт подопытного (без utm, просто ссылка). Ушёл с сайта.

Итого: 1 сессия, Источник перехода - Google (organic)


Google Analytics:
1. Перешёл из поиска Google (organic). Закрыл сайт.
Началась новая сессия.

2. Перешёл из поиска Яндекс (organic). Закрыл сайт.
Началась вторая сессия, т.к. это переход из другой поисковой системы.

3. Вспомнил, что есть закладка и вернулся на сайт по ней.
Прямые переходы не ведут к началу новой сессии, поэтому данное посещение входит во вторую сессию.

4. Снова перешёл из Яндекса (organic). Закрыл сайт.
Новая сессия также не начинается, так как поисковая система соответствует той, что была до прямого перехода.

5. Читал отзывы по товарам на внешнем сайте и перешёл оттуда на сайт подопытного (без utm, просто ссылка). Ушёл с сайта.
А вот теперь началась третья сессия.

Итого: 3 Сессии, источники перехода:
Google (organic), Яндекс (organic), Referral
= = = = =

В Google Analytics новая сессия начинается каждый раз при обновлении кампании.
Обновление кампании же происходит, когда пользователь переходит на сайт:
- из поиска (если переходы из одной поисковой системы - сессия продолжается)
- при переходе по рекламе (при переходе по другому объявлению)
- по ссылке с другого сайта (referral)
- по ссылке с URL-тегом кампании (utm_campaign)

В Метрике новая сессия начинается только при переходе по рекламному источнику.

Всё это не говорит о том, что одна система лучше, другая хуже. Основной смысл в том, что нет смысла сравнивать данные в (абсолютных величинах) между собой, если они изначально по-разному учитываются.

Самое яркое событие прошедшей недели - пилотируемый запуск космического корабля Crew Dragon, произведенного частной американской компанией SpaceX к МКС.

Это событие буквально захватило повестку дня в российский сегментах Facebook и Twitter и спровоцировало ряд статей, которые могут показаться очень резонансными. Ссылки на них будут размещены ниже, а сейчас - немного цифр о деньгах рынка аэрокосмических технологий.

Bryce опубликовал отчет об инвестициях в аэрокосмические технологии за период с 2000-го по 2020-й года.

Стартапы в этой индустрии привлекли за 2019-й год $5.7 млрд, побив рекорд прошлого года в $3.5 млрд. SpaceX с Blue Origin подняли $1.9 млрд инвестиций, LEO OneWeb еще $1.25 млрд, космический туризм Virgin Galactic $682 млн и Hedosophia $500 млн. Эти четыре компании подняли 70% всех денег 2019-го.

Virgin Galactic в 2019-м году первой в сфере космического туризма разместила свои акции на бирже, а за январь 2020-го года они поднялись в цене на 70%. К сожалению, коронавирус ударил по компании, и сейчас Ричард Брэнсон продает 1/5 часть акций компании на $500 миллионов, чтобы компания осталась на плаву.

В прошлом году также инвестировали в производителя ракет Relativity Space, китайский локационный сервис Qianxun Spatial Intelligence и еще в 129 мелких стартапов. В 2019-м году количество не американских стартапов увеличилось в два раза по сравнению с 2018-м годом, причем китайских реципиентов больше всего — 16% против американских 41%.

Некоторые источники утверждают, что в Китае сейчас находятся 100 стартапов индустрии. За последние пять лет 60% инвестиций, попавших в Китай, пошли на технологии запуска ЛА, 17% на технологии навигации, 9% на производство спутников. В китайские технологии инвестирует преимущественно сам Китай. Кроме Qianxun Spatial Intelligence значительной инвестицией в 2019-м стала технология запуска ЛА LandSpace, компания получила $85 млн.

В начале 2020-го года США сильно зарегулировало иностранные инвестиции. Возможно, из-за грядущих жестких условий в конце 2019-го года инвесторы и направили свои капиталы на стартапы других стран. Количество инвесторов в мире увеличилось тоже почти в два раза. 11 сделок прошлого года превысили $100 млн.

По словам специалистов, доступно еще $1.6 триллионов для инвестиций — деньги находятся в поиске достойных стартапов. При этом только маленький процент стартапов, профинансированных с 2015-го года, вышел на прибыль. Инвесторы делают ставку на новые технологии, а не на заработок. Не имея собственных средств, стартапы становятся сильно зависимыми от инвесторов. В 2019-м году из-за потери инвестора производитель спутниковых пусковых установок Vector обанкротился и отдал технологии в Lockheed Martin. Разработчик спутников Audacy из-за банкротства передает технологии в австралийскую компанию Electro Optical Systems.

За 19 лет было основано 310+ стартапов, получивших инвестиции от 967-ми инвесторов. Резкий рост начался в 2009-м году — успешными стали стартапы для исследований луны и стартапы, связанные со спутниковыми технологиями. Всего с 2000-го года в стартапы было вложено $27.8 млрд, 60% инвестиций сделано в последние 5 лет. Количество ангелов увеличилось в 4-5 раз к 2014-му году. Средний размер сид инвестиций за 10 лет увеличился почти в 16 раз. 80% инвестиций последних трех лет забрали США.

NASA использует стартап технологии для отправки грузов на луну и в программе Artemis, в рамках которой запланирован полет человека на луну в 2024-м году. Из отчета следует, что стартап-технологии обеспечивают развитие областей космического туризма, научных исследований и национальной безопасности.


@internetanalytics

Отчет об инвестициях в аэрокосмические технологии за период с 2000-го по 2020-й года.

@internetanalytics

А теперь чуть более интересные цифры. В первом квартале 2020-го года SpaceX отправил в космос 61 тонну на орбиту, а Россия всего 2.5 тонны. @internetanalytics

Уже в 2018 году вклад России в глобальную экономику был не очень заметен. Постарайтесь найти его на этой диаграмме.... В 2020 году все будет ещё печальнее...

+ Несколько цитат и выдержек по теме из материалов, набирающих популярность в сети.

Первый: twitter-тред Ильи Кухарева, который был инженером на заводе им. Хруничева
Второй: статья на Forbes от Михаила Кокорича, предпринимателя в области космонавтики

- Степень технологического превосходства США в космосе настолько всеобъемлюща, что никакие потенциальные противники/конкуренты в обозримом будущем не смогут даже приблизиться к разогнанному локомотиву американских частных инноваций в космосе.

- За все постсоветское время не создано ни одного по-настоящему прорывного продукта или технологии.

- Россия летает на корабле Союз, который делал ещё Королёв (умер в 1966). РФ не имеет никакого отношения ко всему этому - за 30 лет не было сделано вообще ничего.

- Пятерка в 2030 по космосу будет примерно такой: США, Китай, ЕС, Япония, Индия. Россия будет соревноваться с Бразилией и Израилем, но никак не с ведущими странами.

- Зарплата директора NASA $232K - примерно в полтора раза выше зарплаты американского инженера. Зарплата Рогозина - $450K - примерно в 2 раза выше чем директора NASA и примерно в 120 раз выше зарплаты Российского инженера.

- Почти все крупнейшие американские компании являются игроками в космосе. Amazon и Blue Origin развивают вместе связной проект Kuiper, SpaceX с со-инвестициями Google и будущим клиентом Tesla запускает систему Starlink.

P.S. Наша пресса пишет о том, что "есть ответы и гонка длинна". Суровая реальность заключается в том, что нет никакой гонки. Если один из участников топчется на месте, то это не гонка.

P.P.S. Я, как и многие, следил за трансляциями запуска и стыковки. Меня охватывает гордость за человечество в такие моменты. Не за США, не за Маска, а за человечество. Потому что если в ближайшее время мы (земляне) будем запускать десятки и сотни ракет на орбиту, то положит новое начало космической эре и позволит приблизиться к новым технологиям, а значит к новому качеству жизни. XXI век будет веком космополитов, а не патриотов.

= = = =
Успехи в космосе являются лакмусом отсутствия проблем в образовании и экономике. Года два-три назад, я нашел очень крутую фразу, которая стала мне очень близка. В критической ситуации ты упадёшь до уровня своих навыков, а не поднимешься до уровня своих ожиданий. Боюсь, что в ближайшее время нас ждет много разочарований и большое количество разрушенных мифов.

Сегодня - про А/Б-тесты.

Начнем с публикации лекции Игоря Яшкова, руководителя группы анализа экспериментов в Поисковом портале Яндекса на Матемаркетинге-2019

Игорь заставляет задуматься об области применимости метрик и предоставит кейсы про неверный выбор или интерпретацию метрик. Если долго использовать одну и ту же North Star метрику, то происходит оверфит и метрика перестаёт работать. Выбирая ключевую метрику для эксперимента, нужно хорошо понимать область её применимости, чувствительность, уровень в иерархии.

Игорь учит использовать инструменты валидации метрик:
- проведение ухудшающих А/Б-тестов,
- проверка согласованности с более высокоуровневыми метриками,
- измерение чувствительности метрик и проверка корректности своей системы расчёта статистической значимости

= = =
Кроме этого, сейчас у Яндекса масштабный проект по объединению сервисов в рамках суперприложения. И на этот проект Игорь ищет к себе в команду сильного продуктового аналитика:
- прогнозировать и измерять рост новой платформы, искать точки роста;
- участвовать в ключевых продуктовых решениях;
- анализировать привычки пользователей, способы возвращения в сервисы и причины оттока;
- проводить и анализировать АБ-тесты в приложении и в Поиске;
- развивать data-driven систему принятия решений.

Больше подробностей про суперапп Яндекса. Если вам интересно, пишите Игорю в Facebook

@internetanalytics

Толковых материалов про A/B-тестирование в паблике мало. Это связано с тем, что, во-первых, это довольно специфичная область знаний, а во-вторых, предполагает не только само собой разумеющееся знание матстата, но и понимание частного пользовательского поведения и собственной бизнес-модели и бизнес-процессов в целом. В связи с этим, сложно объяснять общее на частном и, в тоже время , частные результаты не могут быть применимы везде и всегда.

Для того чтобы думать как продуктовый аналитик, который занимается проведением сплит-тестов можно ознакомиться со следующими материалами:

Сборник "детских" ошибок:
https://netpeak.net/ru/blog/35-oshibok-pri-a-v-testirovanii/

Сборник советов как правильно проводить A/B тесты:
https://hookedondata.org/guidelines-for-ab-testing/

A/B-тестирование: смотреть на конверсию или смотреть на продажи? Павел Левчук
https://ecommerce-in-ukraine.blogspot.com/2018/02/ab-vs.html

Первые практические шаги.
A/B тест с помощью Google Optimize.
https://netpeak.net/ru/blog/kak-nastroit-a-b-test-s-pomoshch-yu-google-optimize-poshagovyi-manual/

Как оценивать A/B тесты. Анатолий Вуец, Letyshops: https://www.youtube.com/watch?v=2CN8IHy1OwU

Кейсы удачных (и не очень) экспериментов «Яндекс.Навигатора» (https://habr.com/ru/company/mobio/blog/455062/)

Видеозаписи с Experiment Fest/Яндекс.Практикум:
https://www.youtube.com/watch?v=KvIJ8FCJzr4&list=PL6Wui14DvQPz-s7nng8Sedzj1Q5xLOs69&index=1

Список курсов постараюсь собрать на днях.... Пока что выделил те материалы, которые могут помочь понять как думать. Техника проведения эксперимента в принципе не так сложна. Гораздо сложнее сгенерить пул толковых гипотез, которые стоит проверять.

@internetanalytics

В то время как Zoom и Coursera активно нанимают новых людей в команду, успешные стартапы и единороги последних лет вынуждены расставаться со значительной частью сотрудников.

Uber временно уволил 6 700 (25%) сотрудников, Groupon — 2 800 (44%), AirBnb — 1 900 (25%), Tripadvisor — 900 (25%).

Сокращения затронули все категории компаний, без работы осталось 20-50% сотрудников известных брэндов.

Универсальный фитнес-абонемент MindBody сократил 35% работников. Рекрутмент-платформы Glassdoor и ZipRecruiter потеряли 30% и 39% сотрудников соответственно. Тикетинг-платформа Eventbrite — 45%.

Даже биофармацевтическая компания Sage Therapeutics рассталась с 53% персонала.

Juul закрылся в Южной Корее и ужался во Франции.

Калифорнийский сервис доставки Deliv остановился на 100%.

@internetanalytics

Количество увольнений в компаниях из-за коронавируса via @internetanalytics