4 вида аналитики, в которых нужно разбираться продуктовой команде
Для базы по-прежнему рекомендуем наши курсы - Курс по продакт-менеджменту и Курс по аналитике. Спешите купить по выгодной цене (курсы по отзывам полезные, по цене нам не жалко отдавать и инвестировать в развитие рынка).
По аналитике:
1. Продуктовая аналитика направлена на улучшение продукта, его финансовых, маркетинговых и пользовательских характеристик. Эти данные важны для эффективности рекламы, удовлетворения болей клиентов и экономии бюджетов компании на всех этапах развития и реализации продукта.
Эти данные показывают, что происходит с продуктом: какие кнопки нажимают пользователи, как часто используют продукт, какие функции продукта популярны.
Инструменты: Python, Google Analytics, Tableau, Amplitude, SQL, SimilarWeb, ClickHouse. Кстати, вчера несколько кейсов в Кейс клубе из тестовых заданий разобрали - https://t.me/productcasebar/82
2. Маркетинговая аналитика анализирует маркетинговые кампании на всех уровнях с целью увеличения эффективности рекламы: собирает данные из рекламных каналов и CRM, настраивает метрики, по которым будет оцениваться реклама.
Полученные данные позволяют смотреть, откуда пришел пользователь и с какой рекламной кампании, зарегистрировался или нет, оплатил продукт или нет.
Инструменты: Google Analytics, A/B-тестирование, R или Python, Power BI или Tableau, Яндекс.Метрика, Power View, Power Pivot, Power Query. Дополнительно: сквозная аналитика и понимание метрик.
3. Мобильная аналитика - это три основных направления: аналитика маркетинга, аналитика продукта, аналитика сторов, где размещаются приложения.
Важные показатели для аналитики мобильных приложений: количество загрузок из сторов, откуда пользователи узнали про ваше приложение (из стора или по ссылке на сайте), или окупаемость затрат на рекламу, рейтинг приложения, надолго ли задерживается приложение в смартфоне, платные действия пользователей.
Инструменты: Firebase Analytics, Flurry, AppAnnie, Mixpanel, Facebook Аnalytics, AppMetrica, Amplitude и Adjust.
4. Сквозная аналитика отслеживает весь путь пользователя с момента просмотра им рекламы и до покупки продукта. Поэтому сквозная аналитика представляет собой собранную систему сервисов, баз данных и инструментов аналитики и визуализации. То есть в едином интерфейсе данные по ключевым показателям из различных систем: ROI (return on investments), CPO (cost per order), CPA (cost per action), CTR (click through rate).
Инструменты: данные выгружаются из коллтрекинга, системы веб-аналитики и CRM, выгруженные данные стримингуются в базу данных Google BigQuery, данные обрабатываются с помощью BI-платформ, чтобы рассчитать дополнительные параметры.
_______________
Также с чем помогаем?
- На менторинг или помощь можно оставить заявку тут. В рамках менторинга даю подарки, делюсь нетворком.
- Сайт со всеми возможностями - https://koloskoveducation.tilda.ws/
- Образовательные возможности редакции - https://t.me/FreshProductGo/1429
- Заказать исследование и др. - https://t.me/FreshProductGo/1434
Для базы по-прежнему рекомендуем наши курсы - Курс по продакт-менеджменту и Курс по аналитике. Спешите купить по выгодной цене (курсы по отзывам полезные, по цене нам не жалко отдавать и инвестировать в развитие рынка).
По аналитике:
1. Продуктовая аналитика направлена на улучшение продукта, его финансовых, маркетинговых и пользовательских характеристик. Эти данные важны для эффективности рекламы, удовлетворения болей клиентов и экономии бюджетов компании на всех этапах развития и реализации продукта.
Эти данные показывают, что происходит с продуктом: какие кнопки нажимают пользователи, как часто используют продукт, какие функции продукта популярны.
Инструменты: Python, Google Analytics, Tableau, Amplitude, SQL, SimilarWeb, ClickHouse. Кстати, вчера несколько кейсов в Кейс клубе из тестовых заданий разобрали - https://t.me/productcasebar/82
2. Маркетинговая аналитика анализирует маркетинговые кампании на всех уровнях с целью увеличения эффективности рекламы: собирает данные из рекламных каналов и CRM, настраивает метрики, по которым будет оцениваться реклама.
Полученные данные позволяют смотреть, откуда пришел пользователь и с какой рекламной кампании, зарегистрировался или нет, оплатил продукт или нет.
Инструменты: Google Analytics, A/B-тестирование, R или Python, Power BI или Tableau, Яндекс.Метрика, Power View, Power Pivot, Power Query. Дополнительно: сквозная аналитика и понимание метрик.
3. Мобильная аналитика - это три основных направления: аналитика маркетинга, аналитика продукта, аналитика сторов, где размещаются приложения.
Важные показатели для аналитики мобильных приложений: количество загрузок из сторов, откуда пользователи узнали про ваше приложение (из стора или по ссылке на сайте), или окупаемость затрат на рекламу, рейтинг приложения, надолго ли задерживается приложение в смартфоне, платные действия пользователей.
Инструменты: Firebase Analytics, Flurry, AppAnnie, Mixpanel, Facebook Аnalytics, AppMetrica, Amplitude и Adjust.
4. Сквозная аналитика отслеживает весь путь пользователя с момента просмотра им рекламы и до покупки продукта. Поэтому сквозная аналитика представляет собой собранную систему сервисов, баз данных и инструментов аналитики и визуализации. То есть в едином интерфейсе данные по ключевым показателям из различных систем: ROI (return on investments), CPO (cost per order), CPA (cost per action), CTR (click through rate).
Инструменты: данные выгружаются из коллтрекинга, системы веб-аналитики и CRM, выгруженные данные стримингуются в базу данных Google BigQuery, данные обрабатываются с помощью BI-платформ, чтобы рассчитать дополнительные параметры.
_______________
Также с чем помогаем?
- На менторинг или помощь можно оставить заявку тут. В рамках менторинга даю подарки, делюсь нетворком.
- Сайт со всеми возможностями - https://koloskoveducation.tilda.ws/
- Образовательные возможности редакции - https://t.me/FreshProductGo/1429
- Заказать исследование и др. - https://t.me/FreshProductGo/1434