Антон Марцен про продуктовые исследования

Задачки на датасаентиста в Гугле (с развернутыми ответами) https://www.unofficialgoogledatascience.com/2025/03/quantifying-statistical-skills-needed.html

Бен Эванс размышляет как строить ИИ-продукты: 1. Делать технологию-платформу 2. Продавать решения под конкретные задачи на базе платформы https://www.ben-evans.com/benedictevans/2024/6/8/building-ai-products

Исследование как продукт Продакт в команде тех-ресерчеров Спотифай размышляет как объединить понятийный аппарат продуктовых команд и хардкорных ученых. Оба в процессе формулируют гипотезы и проводят эксперименты, но фокусируются на разном. Предлагается построить мостик от тех.ресерча (research scientists) к продуктовым командам и обратно. В этой первой статье описана ментальная модель для ресерчеров: исследование - это продукт учёных, продуктовая команда - это клиенты. В такой картине мира: research is a product with Product teams as customers and users. А отталкиваясь от этой идеи можно начать задавать правильные вопросы с точки зрения полезности проводимой работы (адаптированный список из книги Inspired) Looking through the lens of the Product team being the customer, we can reformulate the risks as follows: Value Risk: Will customers Product teams find the product research valuable enough to buy or use? Usability Risk: Can users Product teams easily understand and interact with the product research? Feasibility Risk: Can the product research be done with available resources? Business Viability Risk: Does the product research align with the company’s overall business strategy and goals? https://research.atspotify.com/2025/02/bridging-the-product-research-gap-part-i-demystifying-product-for-researchers/ P.S. Жду вторую часть материала про то, на что продактам следует обращать внимание при работе с учеными.

Как сформировать датасет для анализа оттока? https://wowone.github.io/posts/005_churn_dataset_construction/

Опубликовано фото

Про музыку и развитие продуктов в одном тексте? Репост

Объёмы данных с каждым годом только растут...

Ситуация: 1. Вы аналитик в продукте, в котором есть лента с креативами. Креативы разрабатываются как внутри продуктовой команды, так и могут быть присланы партнерами. 2. Овнеры и стейкхолдеры ленты метаются между двумя решениями: "лента наскучивает, надо делать в ней ротацию креативов" и "креатив нужно показать несколько раз, чтобы человек его заметил и кликнул" Как аналитически вывести "наскучивание" ленты? Можно ли выработать рекомендации для ротации? Читаем подход аналитиков Меты: https://medium.com/@AnalyticsAtMeta/creative-fatigue-how-advertisers-can-improve-performance-by-managing-repeated-exposures-e76a0ea1084d

Ситуация: 1. Вы аналитик в двухстороннем маркетплейсе, который выступает "посредником" между Потребителями и Производителями Ценности. 2. Бизнес процеветает, если через платформу идет больше взаимодействий между сторонами 3. Появляется идея поддалкивать юзеров к "сделкам" разными инициативами. Как оценить их эффективность? Вот как подходят к оценке эффекта аналитики из Мордокниги: https://medium.com/@AnalyticsAtMeta/measuring-roi-of-creator-content-investments-at-meta-df4e20061100

У вас огромное данных кол-во данных, тяжело масштабироваться по железу и хочется точных вычислений? Добро пожаловать в клуб. Дата-специалисты из Запрещеннограмма расписали стратегии сэмплирования данных, которые нужны в разных ситуациях и задачах. https://medium.com/@AnalyticsAtMeta/scaling-analytics-instagram-the-power-of-deterministic-sampling-8ee7332d77ae

В ответ на пост Статья с дельным набором метрик и гипотез как проектировать нотификации для максимизации удержания в продукте https://hvpandya.com/retention Если коротко, то самое главное в пуше – нужное сообщение в нужное время. Вынесу из текста то, что касается чисел: * Reachability – процент людей, который включены пуши. Главная хэлс-метрика всех иницитив с нотификациями. * N-Pushes-to-Retention Conversion – автор текста напрямую метрику не называл, но суть в том, что нужно подобрать такую конфигурацию уведомлений, которая минимизирует кол-во внешних касаний и максимизирует удержание. Если знаете как этот индикатор лучше назвать, то пишите в коментах. Минимизация пушей не просто дизайнерское наблюдение и/или хотелка, но и доказанное различными исследованиями полезное действие. Сошлюсь здесь на материал, который публиковал ранее https://dzen.ru/media/product_science/reserchery-i-analitiki-iz-mordaknigi-ustanovili-chto-menshee-kolichestvo-63a5d4b42a0fea7b65097fa9

Сёрфинг как метафора для описания новых технологий: Go too early and you don't catch the wave. Go too late and you don't catch it either. – Люк Вроблевски http://www.lukew.com/ff/entry.asp?2076