CEO дата-консалтинга LEFT JOIN. Пишу про данные и аналитику здесь и в Telegram-канале → @datakolya
Компания развивается, маркетинг работает, продукт набирает популярность, клиентов становится больше. Все это генерирует колоссальные объемы данных. Но вот проблема: дата-команды либо нет вовсе, либо она не справляется с текущим потоком.
В таких условиях аналитика превращается в хаос: отчеты собираются спустя рукава, важные решения принимаются…
Все любят считать чужие деньги. Поэтому мы объединились с ребятами из CLAN Recruiting, чтобы замутить полноценное исследование зарплат маркетологов. Несколько этапов реализации, проектирование интерактивного дашборда и, наконец, мы можем выпустить материал.
Футболки, кружки, шопперы, рюкзаки, ручки и блокноты — забрендировать можно что угодно, был бы бюджет. Но есть риск, что вы просто потратите деньги и время на продукт, который получатель тут же бросит пылиться на полку. Но мы смогли этого избежать и сделали мерч, которым действительно хочется пользоваться.
Как Data Science и машинное обучение помогают бизнесу получать прибыль и оптимизировать процессы — рассказал руководитель департамента машинного обучения в ecom.tech Петр Лукьянченко подкасту Data Heroes.
Друзья, возник вопрос. Я, как и любой нормальный автор, публикую свои материалы, преследуя сразу несколько целей. И одна из них — лидогенерация. Наблюдая за динамикой, я заметил странную особенность — вот уже несколько месяцев происходит спад в количестве лидов.
Аналитика — это не просто цифры и графики. Это ценный инструмент, который помогает руководителям, маркетологам и продакт-менеджерам принимать решения на основе данных и получать реальные бизнес-результаты. Например — улучшать и развивать продукт компании.
Я руковожу дата-консалтингом, который строит системы сквозной аналитики для диджитал-компаний. После 40+ выполненных проектов я понял, что самое сложное и самое важное — это не разработать техническое решение, а найти подход к заказчику. Рассказываю на примере, как это сделать и не фрустрироваться из-за правок, когда не получилось с первого раза.
У приложения высокие оценки и 100 тысяч скачиваний, а денег оно не приносит? Значит пора посмотреть на активность юзеров— где-то в ней затаилась проблема. Рассказываю, куда смотреть и как данные о том, сколько человек нажали на кнопку в приложении, помогают развивать бизнес.
Построить наконец-то нормальную аналитику, с интерактивными дашбордами и базами данных вместо гугл табличек — это как подобрать подходящие очки. Сразу видишь все детали и каждый листик на дереве и поражаешься, как жил без этого раньше. Но иногда чуда не происходит, и в очках видно еще хуже, чем без них, а аналитика приносит больше запар, чем пользы…
Гарантия трудоустройства, новая профессия в кратчайшие сроки, высокая зарплата и успешная жизнь после прохождения курсов — так ли все прекрасно, как обещают в популярных онлайн-школах? В этой статье все явки и пароли — а именно, как Data-специалисты выбирают онлайн-курсы, оправдались ли их зарплатные ожидания после обучения и многое другое.
Все хотят, чтобы фандрайзинг выглядел, как в кино: вы просто рассказываете инвестору про свою идею, а он в восторге бросает деньги вам в лицо. К сожалению, обычно это более прозаичный процесс, когда приходится писать много писем разным людям. Я не расскажу, как сделать его веселее, но расскажу, как с помощью аналитики сделать его эффективнее.
Аналитика — это круто. Она помогает помогает держать руку на пульсе, принимать разумные решения и сокращать расходы. Правда, для многих это работает только в теории, а на практике аналитика превращается в ком непонятных таблиц. Я расскажу, почему для руководителя аналитика превращается в ком и как это исправить.