Полезные промпты по продуктовой аналитике для продактов
Важно, чтобы промпты были подкреплены данными. Кстати, сейчас готовим курс по использованию AI в продакт-менеджменте с кейсами и для того, чтобы настроить базу в продуктовой аналитике, можете посмотреть наш Курс по аналитике (если возникли вопросы и проблемы - пишите автору канала).
1. Когортный анализ. Как меняется поведение пользователей с течением времени
- Как меняется retention по когортам? Где начинается отток?
- Какие когорты показывают лучшие метрики и почему? Что общего у этих пользователей (источник, устройство, поведение)?
- Как отличаются показатели у когорт до/после изменений в продукте?
Точка роста: улучшение onboarding или раннего value delivery → рост удержания.
2. Анализ воронки. Где пользователи теряются на пути к целевому действию:
- Где самый большой drop-off?
- Есть ли отличия между сегментами (новички vs постоянные)?
- Как изменяется поведение пользователей в выходные/рабочие дни?
Точка роста: улучшение UX на узких местах, автоматизация шагов → рост конверсии.
3. A/B тесты и эксперименты
- Какие гипотезы о росте можно сформировать на основе данных?
- Что работает на конкретных сегментах? Где эффект выше медианного?
- Есть ли статистическая значимость?
Точка роста: масштабировать успешные гипотезы на продукт.
4. Сегментация пользователей
- Кто чаще всего конвертируется? Что у них общего?
- Какие сегменты показывают высокий churn?
- Кто часто возвращается и делает repeat-покупки?
Точка роста: таргетировать фичи или маркетинг на «правильные» сегменты.
5. Корреляции между действиями и результатами
- Есть ли паттерны, которые предсказывают churn или рост?
- Какие действия повышают вероятность платёжного действия?
Точка роста: подталкивать пользователей к ключевым действиям (activation events).
Следите за нашими курсами тут - https://t.me/koloskoveducation/, а все возможности можно посмотреть тут - https://t.me/FreshProductGo/1471
Важно, чтобы промпты были подкреплены данными. Кстати, сейчас готовим курс по использованию AI в продакт-менеджменте с кейсами и для того, чтобы настроить базу в продуктовой аналитике, можете посмотреть наш Курс по аналитике (если возникли вопросы и проблемы - пишите автору канала).
1. Когортный анализ. Как меняется поведение пользователей с течением времени
- Как меняется retention по когортам? Где начинается отток?
- Какие когорты показывают лучшие метрики и почему? Что общего у этих пользователей (источник, устройство, поведение)?
- Как отличаются показатели у когорт до/после изменений в продукте?
Точка роста: улучшение onboarding или раннего value delivery → рост удержания.
2. Анализ воронки. Где пользователи теряются на пути к целевому действию:
- Где самый большой drop-off?
- Есть ли отличия между сегментами (новички vs постоянные)?
- Как изменяется поведение пользователей в выходные/рабочие дни?
Точка роста: улучшение UX на узких местах, автоматизация шагов → рост конверсии.
3. A/B тесты и эксперименты
- Какие гипотезы о росте можно сформировать на основе данных?
- Что работает на конкретных сегментах? Где эффект выше медианного?
- Есть ли статистическая значимость?
Точка роста: масштабировать успешные гипотезы на продукт.
4. Сегментация пользователей
- Кто чаще всего конвертируется? Что у них общего?
- Какие сегменты показывают высокий churn?
- Кто часто возвращается и делает repeat-покупки?
Точка роста: таргетировать фичи или маркетинг на «правильные» сегменты.
5. Корреляции между действиями и результатами
- Есть ли паттерны, которые предсказывают churn или рост?
- Какие действия повышают вероятность платёжного действия?
Точка роста: подталкивать пользователей к ключевым действиям (activation events).
Следите за нашими курсами тут - https://t.me/koloskoveducation/, а все возможности можно посмотреть тут - https://t.me/FreshProductGo/1471