Как прокачивать продуктовое мышление?
Чтобы улучшить продуктовое мышление нужно думать как продукт
Шучу! Или нет.
Давайте сразу договоримся о терминологии, что в рамках этого поста продукт – это решение задачи определённого сегмента потребителей в конкретном контексте (определение честно взяла отсюда). Примеры продуктов – маркетплейс, музыкальный стриминг, сервис такси, даже телеграм-канал можно воспринимать как продукт.
А еще здесь могли быть ваши шутки про продукты в пятерочке 🤓
Зачем мыслить как продукт?
Для продуктового аналитика одним из ключевых скиллов является "продуктовое мышление", наравне с остальными хард скиллами: SQL, A/B тесты, дашборды и так далее, потому что аналитик полноценный партнер бизнесу, а не выгружатель данных по запросу.
Поскольку это требуется в работе, то и на собеседованиях очень часто спрашивают на продуктовой/бизнесовой секции.
Я сама раньше писала, что невозможно прокачать продуктовое мышление кроме как непосредственно на работе продуктовым аналитиком. Сейчас согласна с этим частично, потому что так развивается лучше всего, но все-таки можно подготовиться и не будучи продуктовым аналитиком. Хотя конечно это чуть сложнее, чем учить SQL и питон, и даже статистику, но возможно.
Как мыслить как продукт?
Когда я сама переходила в продуктовую аналитику, мне помогло разгонять знакомые мне продукты с точки зрения воронки AARRR, ключевых метрик и моделей монетизации. Глобально идея понять как продукт привлекает пользователей и зарабатывает, какая у него может быть North Start Metric. Можно валидировать свои ответы с помощью нейросети, конечно нейросеть может обмануть, но тут важно скорее мыслить в правильном направлении, детали важны меньше.
Такое упражнение очень хорошо помогает повышать насмотренность и не впадать в ступор при вопросах на собеседовании/в работе. Из побочных эффектов – утомила всех рассуждениями про модели монетизации и рекламу 😁
На собеседованиях могут спросить следующее:
🟡прикинуть дерево метрик для конкретного продукта (может быть тот продукт куда собеседуетесь или наоборот НЕ тот куда общаетесь и точно не тот, где работаете). Здесь можно заранее подготовить продукт, которым пользуетесь каждый день и примерно разложить дерево метрик.
🟡описать, на каком этапе развития находится продукт, какие ключевые метрики и вызовы перед ним могут стоять.
🟡упала метрика, что делать
🟡запускаем новую фичу, как оценить эффективность внедрения. Это может быть кейс на A/B, но необязательно
Это далеко не все возможные примеры вопросов, но чтобы разобрать детальнее нужен отдельный пост. Ставьте реакции 🔥, в следующий раз могу написать, какие типы вопросов бывают, как к ним готовиться и отвечать 💪
#analytics #собес_PA
Чтобы улучшить продуктовое мышление нужно думать как продукт
Шучу! Или нет.
Давайте сразу договоримся о терминологии, что в рамках этого поста продукт – это решение задачи определённого сегмента потребителей в конкретном контексте (определение честно взяла отсюда). Примеры продуктов – маркетплейс, музыкальный стриминг, сервис такси, даже телеграм-канал можно воспринимать как продукт.
А еще здесь могли быть ваши шутки про продукты в пятерочке 🤓
Зачем мыслить как продукт?
Для продуктового аналитика одним из ключевых скиллов является "продуктовое мышление", наравне с остальными хард скиллами: SQL, A/B тесты, дашборды и так далее, потому что аналитик полноценный партнер бизнесу, а не выгружатель данных по запросу.
Поскольку это требуется в работе, то и на собеседованиях очень часто спрашивают на продуктовой/бизнесовой секции.
Я сама раньше писала, что невозможно прокачать продуктовое мышление кроме как непосредственно на работе продуктовым аналитиком. Сейчас согласна с этим частично, потому что так развивается лучше всего, но все-таки можно подготовиться и не будучи продуктовым аналитиком. Хотя конечно это чуть сложнее, чем учить SQL и питон, и даже статистику, но возможно.
Как мыслить как продукт?
Когда я сама переходила в продуктовую аналитику, мне помогло разгонять знакомые мне продукты с точки зрения воронки AARRR, ключевых метрик и моделей монетизации. Глобально идея понять как продукт привлекает пользователей и зарабатывает, какая у него может быть North Start Metric. Можно валидировать свои ответы с помощью нейросети, конечно нейросеть может обмануть, но тут важно скорее мыслить в правильном направлении, детали важны меньше.
Такое упражнение очень хорошо помогает повышать насмотренность и не впадать в ступор при вопросах на собеседовании/в работе. Из побочных эффектов – утомила всех рассуждениями про модели монетизации и рекламу 😁
На собеседованиях могут спросить следующее:
🟡прикинуть дерево метрик для конкретного продукта (может быть тот продукт куда собеседуетесь или наоборот НЕ тот куда общаетесь и точно не тот, где работаете). Здесь можно заранее подготовить продукт, которым пользуетесь каждый день и примерно разложить дерево метрик.
🟡описать, на каком этапе развития находится продукт, какие ключевые метрики и вызовы перед ним могут стоять.
🟡упала метрика, что делать
🟡запускаем новую фичу, как оценить эффективность внедрения. Это может быть кейс на A/B, но необязательно
Это далеко не все возможные примеры вопросов, но чтобы разобрать детальнее нужен отдельный пост. Ставьте реакции 🔥, в следующий раз могу написать, какие типы вопросов бывают, как к ним готовиться и отвечать 💪
#analytics #собес_PA