Продолжаем знакомство. С 2020 по 2022 год я занимался развитием образовательного стартапа. Коротко о нем: образовательные наборы с профессиями для детей по подписке. Каждый месяц человеку приходил набор с новой профессией, там были разные активности от сборки моделей и экспериментов до костюмов врача, ветеринара и т.д. Как можно заметить в сферу образования меня сильно тянуло всегда.
Важным замечанием будет то, что этот проект базировался в США, но команда находилась в России. У основательницы был опыт работы с международными проектами, поэтому общие бизнес-процессы были уже отлажены. Теперь немного о том, как я туда попал.
К концу второго курса, проработав в одном желтом банке около года, я понял, что совмещать учебу в МГУ и офлайн-работу сложно и начал смотреть в сторону новых актуальных ниш, в которых можно работать удаленно. В тот момент - это был маркетинг. Появлялись новые инструменты продвижения, рынок поэтапно становился все более цифровым.
Я решил попробовать, так как видел реальные примеры людей, которые начали быстро делать в этой области прогресс. Начал я с запуска различных маленьких проектов в ныне заблокированной в России социальной сети: продвигал свои проекты, находил проекты на аутсорсе. Так примерно продолжалось 5-7 месяцев. Далее я понял, что нужно искать более серьезный проект. Контакт я получил от своего знакомого. Пройдя собеседование без особых сложностей, я принялся за работу.
Сначала я подключился к работе над запрещенной в России соц. сетью. На фото вы можете видеть какой объем рекламы откручивался за год в $. Впервые я смог тестировать гипотезы системно.
Но как же во всем этом мне помогала математика? Фин. модель проекта основывалась на LTV подходе. Если коротко, то большая часть клиентов покупала подписку не на 1 месяц, а на 3, 6, 12. То есть общая ценность клиента растягивалась во времени. Так как основная часть продаж шла с рекламы, нужно было точно оценивать ожидаемую прибыль с клиента, чтобы затраты на рекламу не выходили за допустимые значения.
Для более удобной аналитики таких моделей используется когортный анализ. Про него вы можете почитать в интернете. И вот тут как раз я смог применить свои навыки математики и программирования в полной мере. До этого составлением аналитики занимался сотрудник, причем тратил на это несколько дней. Мне удалось написать скрипт на Python, который автоматизированно вычищал все лишние данные из таблицы и формировал отчет. С этого момента мы смогли в любой момент оперативно смотреть результаты продаж и динамически изменять затраты на рекламу, что сэкономило значимую часть рекламного бюджета.
Про этот проект я буду рассказывать в следующих постах, поэтому обязательно подпишись. Более детально про него можно почитать еще тут:
https://dzen.ru/a/X8igCWvK0Ey83igi
https://dzen.ru/a/X8y1wo-MeFPtKBNs
https://dzen.ru/a/X84S4K2q_QsQhkPH
https://dzen.ru/a/YCDkslO7ZS5qalb5
А также рекомендую подписаться на мои другие соц. сети. Там ты сможешь найти больше пользы и пообщаться со мной.
Telegram-группа: https://t.me/+KkNuEw2QdBlmNzQy
Онлайн-курсы: https://stepik.org/users/623224055
YouTube: https://www.youtube.com/@analitiqtutor