Борзило

Для тех кто ходит на собеседования Кстати, лайфхак, когда идете на собеседование на продуктового аналитика, то поинтересуйтесь стратегией развития продукта, спросите про узкие места продукта, краткосрочные и долгосрочные цели по развитию продукта, спросите про экономику продукта. ✌️ Это покажет собеседнику, что вы не просто машина для написания SQL и python, а человек, которому важен продукт и вы понимаете на чем нужно фокусироваться Инструменты - это просто инструменты, задача аналитика развивать продукт.

Обзор google cloud platform для аналитики Записал обзор гугловских инструментов для работы с данными: google big query, looker studio, colab. Плюсы: бесплатные лимиты, куча датасетов, нативная интеграция, не нужно админить, легкий старт без ide и прочего Минусы: сейчас к биллингу не привяжешь российскую карту

Зачем мне этот блог? Это мой третий блог. У меня уже был блог-сайт, блог группа Вконтакте и вот теперь телега, но предыдущие два не зашли, т.к. не было отклика в формате живого общения. В телеге этот отклик есть 1. Мне прям очень интересно общаться с людьми, которым интересен мой опыт и мнение, готов делиться. 2. Это мой способ выразить себя, всегда кажется, что я недостаточно хорош, чтобы кого-то чему то учить 3. Это мой способ доказать свою ценность самому себе, что мой опыт для кого-то важен Рад всем кто читает мои посты и видит в этом ценность ❤️

#хиханьки

В прошлом месяце я предложил обсудить тему моделей атрибуции, вы накидали много реакций. Я вышел на финишную прямую 1. Установил obs studio для записи видео 2. Подготовил таблички в GBQ 3. Пилю презентацию На этой неделе планирую записать видос про модели атрибуции и скринкаст где будем соединять данные о заказах из crm с данными пользовательских сессий веб сайта. Идея урока в том, чтобы дать вам общее представление о моделях атрибуции и показать как сделать простейшую атрибуцию в SQL и запилить дашборд в looker studio(бывший gds) Ставь хот-дог если ждешь видео 🌭

Еще один отзыв о моей консультации от Олега. Подробнее о консультациях здесь #консультации_отзывы

#хиханьки

Начну делиться отзывами о своих консультациях. Первый отзыв от Славы. Если хотите получить консультацию от меня, то здесь подробные условия https://t.me/y_borzilo/327 #консультации_отзывы

Собрал для вас мини-гайд по профессии веб-аналитика. В то время как выпускники курсов по анализу данных толпами штурмуют вакансии "аналитик данных" и "продуктовый аналитик", профессия веб-аналитика забыта, а попасть в неё гораздо проще. Гайд включает в себя несколько постов 1. Дефицит веб-аналитиков Поговорим о востребованности профессии и о низкой конкуренции входа в эту область. 2. Почему должность веб-аналитика хороша для старта Пост про преимущества должности и перспективы перехода на другие позиции в анализе данных. 3. Что учить для старта в веб-аналитике Обсуждаем хард скилы и инструменты, которые нужны веб-аналитику на старте карьеры (им кстати не учат на популярных курсах по анализу данных). 4. Как быстро прокачаться в настройке систем веб-аналитики Лайфхак для смелых и быстрых, кто готов брать и делать, чтобы освоить новую профессию. Канал автора

⚙️Системность + исследования + тесты Хочу немного развить и дополнить предыдущий пост про системность в маркетинге. Сегодня поговорим про исследования и тесты. Это два важных инструмента с помощью которых можно проводить настройку и калибровку системы маркетинга. В каждом бизнесе есть система маркетинга и базово она везде выглядит одинаково: 4 P, аудитория, месседжи, каналы, конверторы и прочее. Задача маркетолога настроить эту систему так, чтобы он работала и давала результат. Проблема в том, что хотя компоненты везде одинаковые, но их наполнение везде разное. Каждый бизнес как уникальный пазл. Нельзя просто взять часть одного пазла и вставить в другой, получится хрень. Для того чтобы понять чем наполнить каждый компонент системы маркетинга нам нужны исследования и тесты. Обычно на коробке с пазлом есть картинка по которой мы понимаем какой рисунок должен получится. С помощью исследований мы пытаемся собрать такую картинку — понять общую картину, увидеть как выглядит ЦА, как выглядят конкуренты, каким должен быть продукт, т.е. исследования позволяют снизить уровень неопределенности, получить новые знания, чтобы не тратить время на бесполезные тесты в которых нет потенциала. Благодаря тестам мы можем проверить, а действительно ли мы поняли общую картину правильно и наши пазлы складываются в картинку. При тестировании компонента системы мы проверяем, что компоненты и их связки работают так как нам надо и в соответствии со знанием об общей картине, которую мы получили в ходе исследований. Проводя исследования мы уменьшаем неопределенность и пространство выбора, а с помощью тестов можем понять правильно ли мы поняли общую картину и собрали нашу систему.

Секрет успешного маркетинга 🍰 Если бы у меня спросили, что надо знать чтобы делать маркетинг, который дает результаты я бы сказал системность. Маркетинг - это система, которая состоит из разных компонентов: потребности аудитории, ценность продукта, позиционирование продукта, цена, конверторы, каналы привлечения, контент и прочее. Большинство из компонентов влияют друг на друга, если один из компонентов не работает, то не работает вся система маркетинга в целом. 🔸 Умеете классно привлекать трафик и делать бомбические сайты, но неправильно спозиционировали продукт — результата не будет. 🔸 Правильно спозиционировали продукт, но не смогли найти канал с ЦА — результата не будет. 🔸 Правильно спозиционировали продукт, нашли канал с ЦА, но из-за высокой себестоимости цена продукта не конкурентна — результата не будет. 🔸 Продукт решает проблемы клиента, вы знаете где найти клиентов, но не можете написать нормальный рассказ о продукте — результата не будет. Пойми какие компоненты есть в твоей системе и как они связаны, тогда сможешь найти компонент который не работает и починить его.

🗃 Что учить для старта в веб-аналитике? В дополнение к предыдущему посту. В комментах обсудили, что и сколько учить, чтобы изучить основы для работы в сфере веб-аналитики, поэтому выделю отдельным постом. Попробую примерно прикинуть время на изучение базовых штук 1. Потыкать демо счётчики метрики и GA + почитать справку + посмотреть видосики на Ютубе, часов по 5-10 на систему. 2. Изучить основы html+CSS 10 - 20 часов 3. Изучить основы JavaScript 10 - 20 часов 4. Изучить основы GTM, читать блоги, смотреть видосики, пусть будет 5- 10 часов 5. Развернуть свой сайт и попробовать на нем провести имплементацию и отладку GTM, GA, ЯМ 10- 20 часов 6. Изучить основы интернет рекламы, какие виды трафика есть, чем отличаются, что такое UTM метки, какие есть метрики оценки трафика 5-10 часов Думаю около 100 часов, если по 20 часов в неделю, то около 5 недель. Получите некоторую минимальную базу для должности веб аналитика 7*. Пункт со звездочкой. 7.1 Найти знакомого у кого есть веб-сайт и попросить доступ к веб-аналитике сайта, поизучать данные в метрике, GA. Провести анализ корректности настроек трекинга веб-сайта, проанализировать источники трафика, предложить пути оптимизации, провести анализ воронок сайта, предложить гипотезы оптимизации конверсии. 7.2 Сделать собственный веб-сайт на шаблоне, написать туда какие-то статьи по интересной вам теме и настроить рекламу в яндекс директе на эти статьи, закинуть 5000-10000 руб. и закупить трафик. Потом попытаться сделать тоже самое, что я описывал в пункте 7.1

Дефицит веб-аналитиков Недавно я написал пару заметок про профессию веб-аналитика, с рекомендациями, как можно её освоить и как стартовать в анализе данных с должности веб-аналитика. Конкурс на эти должности для начинающих гораздо ниже, чем на вакансии, которые называются аналитик данных, продуктовый аналитик, на hh счетчик откликов на такие вакансии доходит до 500 откликнувшихся на вакансию. Сегодня зашел на hh посмотреть сколько человек откликается на вакансии веб-аналитика, многие вакансии которые опубликованы 2-5 дней назад висят без откликов. Наскринил вам вакансии, можете сами увидеть, что у многих тупо нет откликов. Так что учите GTM, ЯМ, GA, анализ траффика, оптимизацию конверсии и можете пробоваться заходить на эти позиции без всяких sql, python и bi, а потом уже подтягивать эти навыки и применять их в должности веб-аналитика ♦️ Почему должность веб-аналитика это классная позиция для старта в анализе данных? ♦️ Как быстро прокачаться в настройке систем веб-аналитики?

#хиханьки

📣 Консультации Последнее время все больше людей обращается с различными вопросами по выстраиванию карьеры в аналитике и с вопросами по усилению их маркетинга/продукта через работу с данными и исследования. Для таких людей у меня есть консультации. 📊 Для тех кто хочет стать продуктовым/веб/маркетинговым аналитиком - 5000 руб С какими вопросами могу помочь? 1. Разработка трека обучения под вас исходя из вашей текущей позиции до желаемой должности. Как использовать ваш опыт, навыки, доступные данные и инфраструктуру, чтобы наработать опыт аналитиком? Какие технологии и скилы прокачать и в каком порядке? 2. Разбор резюме и рекомендации по его улучшению и поиску работы. Что писать? Как оформлять. Где размещать? 3. Разбор тестовых заданий с собеседований. Вы делаете тестовое задание, я его разбираю и подсвечиваю где у вас ошибки и как улучшить 4. Помощь в адаптации на новом рабочем месте и в прохождении испытательного срока. Разбираем задачи, которые перед вами ставит бизнес и то как вам их решать. 🚀 Для тех кто хочет усилить свой продукт/маркетинг при помощи данных - 10000 руб С какими вопросами могу помочь? 1. Поиск точек роста. Обсудим как вашему продукту расти опираясь на данные. Разберем вашу ситуацию 2. Внедрение отдельных инструментов в ваш проект: система метрик, веб аналитика, дашборды, АБ тесты, исследования и прочее ⛳️ Как проходят консультации? 1. Вы описываете свой запрос. Если я понимаю, что не смогу вам помочь, то я сразу скажу, что это не ко мне 2. Я готовлюсь к консультации, получаю от вас вводные, собираю нужные материалы 3. Созваниваемся и обсуждаем вашу ситуацию. Как правило укладываемся в 1-1,5 часа Если готовы поработать со мной, то пишите @borzilo_y Коротко обо мне Меня зовут - Юрий Борзило. Последние 5 лет работаю продуктовым/маркетинговым/веб аналитиком. Занимался выстраиванием сквозной аналитики, настройкой систем веб-аналитики, дашбордами, АБ тестами, качественными и количественными исследованиями. Работал в компаниях Completo, OWOX, банк Точка. До этого 7 лет работал маркетологом в разных агентствах, разрабатывал маркетинговые стратегии, помогал растить продукты. Работал над проектами: Ростелеком, Билайн бизнес, Torex, Siemens, Panasonic, Альта-Профиль, Северсталь и прочие.

#хиханьки

Пойду почитаю книжку, кидайте свой книжный рекомендасьен и то что читаете в комменты

🚀 Где чаще всего кроется рост бизнеса? 👫 Аудитория → Проблема Как правило любой продукт создан для решения какой-то проблемы, удовлетворения потребности определенной аудитории. Соответственно для того чтобы продукт мог существовать и расти нужно правильно определить аудиторию и проблему этой аудитории, которую решает этот продукт. Ошибки которые могут тормозить рост продукта в этой точке это неверное понимание потребности вашей аудитории, либо ориентация на очень узкий сегмент, в котором просто невозможно масштабироваться в будущем. 🪢 Проблема → Решение У любой проблемы может быть много разных решений. Например если у вас есть потребность в отдыхе, то вы можете пойти на концерт, в баню, отправиться в парк или например в кино. Соответственно важно, чтобы решение, которое вы предлагаете потенциальным клиентам им понравилось и они считали, что оно подходит для решения их проблемы. Зачастую разработчики продукта влюбляются в своё решение тратят много сил, но оно оказывается далеко ни тем чего хотят клиенты и приходится переделывать продукт. 🍬Решение → Упаковка Недостаточно просто придумать решение, важно его правильно упаковать, т.е. правильно спозиционировать, суметь донести идею того как ваш продукт решает проблему клиента. Частая проблема тут в том, что компания создавшая продукт пытается рассказывать о продукте делая фокус на функционал и технические характеристики, забывая объяснить человеческим языком как именно все эти фичи решают конкретные задачи клиента. Либо пытаются рассказать сразу обо всем функционале, вместо того чтобы фокусироваться на ключевой задаче клиента и ключевом функционале продукта. 📍 Упаковка → Привлечение Даже если продукт и его упаковка будут на 100% соответствовать потребности аудитории никто не купит его, если никто не узнает о нем, кроме этого зачастую бизнес буксует из-за высокой стоимости привлечения. Поэтому ключевое здесь это умение найти целевую аудиторию и привлечь её по стоимости, которая позволит экономике работать в плюс. Частое заблуждение ожидать, что хороший продукт клиент сам найдет и купит, к сожалению это не так. 💼 Привлечение → Сделка После привлечения необходимо суметь довести клиента до сделки, очень часто тут ломаются все предыдущие усилия. Оффер не продает (привет кривая упаковка), скрипты продаж не работают, телефонные звонки пропускают, на e-mail отвечают очень долго. 🔁 Сделка → Повторные продажи Повторные сделки очень важны, т.к. сейчас во многих сферах с первой продажи не удается окупить привлечение клиента и нужно выстраивать повторные продажи и следить за тем, чтобы клиент был удовлетворен первой покупкой, иначе он к вам не вернется.

#хиханьки

Почему я не рвусь в ML? 🤔 Многие считают, что анализ данных это некоторая стартовая площадка на пути к машинному обучению, но не для меня. У меня нет цели перейти в ML, я не очень люблю сухую математику, алгоритмы и разработку. Мне больше по душе помогать бизнесу расти, а рост бизнеса зачастую спрятан в каких-то простых вещах, типа понимание аудитории, усиление ценности продукта, выстраивание базовой сквозной аналитики, проработка воронки и прочие штуки, которые не требуют ML алгоритмов. ML это довольно ограниченный инструмент, который подходит под определенные типы задач и далеко не всегда приносит результаты. Я за то чтобы давать результат, а инструменты на мой взгляд вторичны. А у вас какой взгляд на ML?