Заскуль питона (Data Science)

Продуктовому аналитику важно уметь решать продуктовые кейсы. Это навык, который проверяют на собеседованиях, обсуждают на встречах с продактами и тренируют в работе каждый день.

Недавно наткнулся на воркшоп с разбором реальных продуктовых кейсов — практичная штука (там есть ответы + годные мысли).

Структурность ответа — показатель успеха. Весь кейс должен быть структурным, все должно быть связано (на это я сам натыкался, когда получал фидбеки по продуктовым секциям). Может быть очень сильный поток мысли, а структуры, которая может помочь в решении — нет.

1️⃣ Кейс

Вы продакт, который отвечает за корзину и метрики корзины.

Одна из ваших метрик — это доля выкупа заказанных вещей, т.е. те вещи, которые выкупил пользователь, которые заказал.

🍪🍪 Например, человек может заказать 10 вещей, но выкупить 4 штуки, а 6 уедет обратно.

Представим, что показатель процента невыкупленных товаров находится на уровне 10% — это означает, что 10 процентов пользователей не выкупают товар который заказал.

⬆️ Наступил май, и данный показатель стал аккуратно расти 12-15-20-25 процентов.

😨 В течение 2 недель дорос до 30 процентов.

И нужно разобраться куда копать и что смотреть, чтобы понять?

Какие гипотезы могут быть и повлияли на текущую ситуацию?

Если скажешь про A/B-тест. Не уверен в гипотезе, но готов тратить деньги. Важно проерить гипотезу без разработки, а на что можно посмотреть уже сейчас

Давайте проведем исследования, опрос, A/B тестирование выглядит странно, нужно обращаться к прокси-метрикам

2️⃣ Кейс

Вы продакт одного из классифайдов, отвечаете за звонки/контакты.

🤪 Основная задача: сделать так, чтобы эти метрики росли и не падали.

Другая команда решила добавить в выдаче на карточку оффера — отзывы о продавце, т.е. начала показывать рейтинг того или иного продавца (раньше, он был спрятан в карточке).

🆎 Другая команда по честному провела A/B тест, и получилось так, что A/B Тест уменьшил количество контактов на 30%.

🔽Ваша целевая метрика (контакты) упала.

Что делать с A/B-Тестом и на основе чего принять решение?

3️⃣ Кейс

Вы продакт какого-то классифайда (например, Недвижимость) и так получилось, что вы отвечаете за всю выручку данного классифайда.

У вас есть несколько сильных конкурентов, и вы не один на рынке, ваши услуги стоят достаточно дорого, дороже чем у других = вы самые дорогие.

📰 Основной способ заработка, это публикация объявления и дополнительное продвижение.

Публикация объявления, составляет около 80% всей прибыли сервиса.

Значительная часть ежегодного прироста выручки обеспечивается за счет повышения цен 2 раза в год.

😏 Придумать стратегию, которая позволит направлению вырасти на 20-30 по выручке в ближайший год, не потеряв долю относительно конкурентов.

Подумайте, как бы вы ответили на каждый из кейсов. Что проверили бы? Какие данные подняли бы в первую очередь?
Такие вопросы часто встречаются на собеседованиях — полезно поразмышлять и прокачать продуктовое мышление.

Если пост соберёт 100 🔥, расскажу, как я сам проходил собеседования с продуктовыми кейсами — какие были вопросы, как готовился и что помогло.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

1🔥102❤11🐳6😴3

www.tgoop.com/zasql_python/347

3.69K viewsApr 23 at 07:07

Продуктовому аналитику важно уметь решать продуктовые кейсы. Это навык, который проверяют на собеседованиях, обсуждают на встречах с продактами и тренируют в работе каждый день.

Недавно наткнулся на воркшоп с разбором реальных продуктовых кейсов — практичная штука (там есть ответы + годные мысли).

Структурность ответа — показатель успеха. Весь кейс должен быть структурным, все должно быть связано (на это я сам натыкался, когда получал фидбеки по продуктовым секциям). Может быть очень сильный поток мысли, а структуры, которая может помочь в решении — нет.

1️⃣ Кейс

Вы продакт, который отвечает за корзину и метрики корзины.

Одна из ваших метрик — это доля выкупа заказанных вещей, т.е. те вещи, которые выкупил пользователь, которые заказал.

🍪🍪 Например, человек может заказать 10 вещей, но выкупить 4 штуки, а 6 уедет обратно.

Представим, что показатель процента невыкупленных товаров находится на уровне 10% — это означает, что 10 процентов пользователей не выкупают товар который заказал.

⬆️ Наступил май, и данный показатель стал аккуратно расти 12-15-20-25 процентов.

😨 В течение 2 недель дорос до 30 процентов.

И нужно разобраться куда копать и что смотреть, чтобы понять?

Какие гипотезы могут быть и повлияли на текущую ситуацию?

Если скажешь про A/B-тест. Не уверен в гипотезе, но готов тратить деньги. Важно проерить гипотезу без разработки, а на что можно посмотреть уже сейчас

Давайте проведем исследования, опрос, A/B тестирование выглядит странно, нужно обращаться к прокси-метрикам

2️⃣ Кейс

Вы продакт одного из классифайдов, отвечаете за звонки/контакты.

🤪 Основная задача: сделать так, чтобы эти метрики росли и не падали.

Другая команда решила добавить в выдаче на карточку оффера — отзывы о продавце, т.е. начала показывать рейтинг того или иного продавца (раньше, он был спрятан в карточке).

🆎 Другая команда по честному провела A/B тест, и получилось так, что A/B Тест уменьшил количество контактов на 30%.

🔽Ваша целевая метрика (контакты) упала.

Что делать с A/B-Тестом и на основе чего принять решение?

3️⃣ Кейс

Вы продакт какого-то классифайда (например, Недвижимость) и так получилось, что вы отвечаете за всю выручку данного классифайда.

У вас есть несколько сильных конкурентов, и вы не один на рынке, ваши услуги стоят достаточно дорого, дороже чем у других = вы самые дорогие.

📰 Основной способ заработка, это публикация объявления и дополнительное продвижение.

Публикация объявления, составляет около 80% всей прибыли сервиса.

Значительная часть ежегодного прироста выручки обеспечивается за счет повышения цен 2 раза в год.

😏 Придумать стратегию, которая позволит направлению вырасти на 20-30 по выручке в ближайший год, не потеряв долю относительно конкурентов.

Подумайте, как бы вы ответили на каждый из кейсов. Что проверили бы? Какие данные подняли бы в первую очередь?
Такие вопросы часто встречаются на собеседованиях — полезно поразмышлять и прокачать продуктовое мышление.

Если пост соберёт 100 🔥, расскажу, как я сам проходил собеседования с продуктовыми кейсами — какие были вопросы, как готовился и что помогло.