В первом кейсе с рекомендациями и похожими товарами продакт как минимум при том, что если этого функционала нет, то маркетолог без продакта его, скорее всего, не сделает. Ни рекомендации, ни сопутку, ни похожие товары. Ну вот нет полки с рекомендуемым товарами нигде, код под это не написан, откуда маркетинг ее возьмёт? Гипотезу тут выдвигает продакт (но может и вместе с маркетологом, да), задачу в разработку ставит продакт, оценивает результаты и анализирует АВ тест - тоже продакт. Кроме того, продакт - «адвокат» пользователя, его цель в том числе - чтобы пользователю было удобно, а не только чтобы денег заработать, у маркетинга же удобство пользователя не является целью как таковой.
Более того, это не просто маркетинговые штуки в принципе - в основе рекомендаций лежит сложная система алгоритмов и математики, как и в основе подбора похожих товаров и сопутки - это анализ больших данных и прогнозирование, работа математиков, продуктологов и разработки. Я работала с этим функционалом, так что это не теория, а чистая практика:)
Про второй кейс - про выводы на основе данных, из которых появляется какой-то функционал. Когда-то до маркетплейсов я работала продактом в небольшом приложении, которое монетизировалось на основе показа рекламы внутри этого приложения. Реклама показывалась пользователю каждый раз после того, как он совершит какое-то определённое количество действий. То есть больше всего рекламы видели самые лояльные пользователи, а наименее лояльные могли ее вообще не посмотреть. Как итог - пользователи злились на нас за количество рекламы, при этом зарабатывали на рекламе мы не так много. Проанализировав данные, мы поняли, что среднее время сессии в приложении - X минут, ну допустим 4 минуты. И стали показывать пользователям рекламу на 3 минуте только при первой за день сессии. Как итог - мы охватили в 2 раза больше людей рекламой, то есть стали зарабатывать на ней в 2 раза больше, а вот негатив в обратной связи от пользователей резко упал. И сделать мы это смогли только благодаря тому, что проанализировали данные
Спасибо за комплимент)) Но нет, увы, ни мой средний балл 5.0 за все 5 лет обучения на ВМК, ни другие мои достижения и достижения сокурсниц, кажется, его не смогли впечатлить
Привет! Не со всем соглашусь. Соглашусь с тем, что если продакт все-все манипуляции с данными сам своими руками делает - то да, он уже становится аналитиком, и на продуктовые фичи времени ему не хватит. Но как минимум понимать, что происходит с данными, что делают и говорят аналитики - это важно.
Есть разные типы метрик - маркетинговые, продуктовые итд. И, к примеру, продуктовые метрики как раз улучшаются преимущественно продакт-менеджерами, а не маркетологами. На вашем примере с "подольше на сайте" - это же можно решать не только путем маркетинга, но и продуктово, например, добавить функционал и "подсовывать" в нужный момент актуальные рекомендации, сопутствующие товары, похожие товары, да много чего еще, что требует не только маркетинговых активностей, но и продуктовых исследований и разработки. Маркетинг больше влияет на метрики роста, но метрики роста без качественного улучшения метрик продукта не дадут долгосрочного развития.
По поводу количественных исследований - конечно, если нет достаточного дата-сета, то на данные опереться действительно будет невозможно. Но как минимум в больших компаниях есть хороший дата-сет, и оттуда можно получить много инсайтов. Это data driven и data informed культура - опираться на данные и верить им больше, чем людям (конечно, для этого данные должны быть достоверными, да и качественные исследования тоже никто не отменяет, они очень важны). Ну и даже если нет достаточного дата-сета, то в АВ-тестах и интерпретации их результатов уметь понимать скрытый за числами смысл, знать о статзначимости, уметь делать выводы - абсолютно необходимые навыки
Да, все верно, именно это я и имею ввиду) Залезать в Python и спать с учебником матстата - это слишком жестко, да и нет в этом необходимости. Конечно, если знания Python уже есть или их просто интересно получить для саморазвития - это круто, но специально туда погружаться не обязательно
В первом кейсе с рекомендациями и похожими товарами продакт как минимум при том, что если этого функционала нет, то маркетолог без продакта его, скорее всего, не сделает. Ни рекомендации, ни сопутку, ни похожие товары. Ну вот нет полки с рекомендуемым товарами нигде, код под это не написан, откуда маркетинг ее возьмёт? Гипотезу тут выдвигает продакт (но может и вместе с маркетологом, да), задачу в разработку ставит продакт, оценивает результаты и анализирует АВ тест - тоже продакт. Кроме того, продакт - «адвокат» пользователя, его цель в том числе - чтобы пользователю было удобно, а не только чтобы денег заработать, у маркетинга же удобство пользователя не является целью как таковой.
Более того, это не просто маркетинговые штуки в принципе - в основе рекомендаций лежит сложная система алгоритмов и математики, как и в основе подбора похожих товаров и сопутки - это анализ больших данных и прогнозирование, работа математиков, продуктологов и разработки. Я работала с этим функционалом, так что это не теория, а чистая практика:)
Про второй кейс - про выводы на основе данных, из которых появляется какой-то функционал. Когда-то до маркетплейсов я работала продактом в небольшом приложении, которое монетизировалось на основе показа рекламы внутри этого приложения. Реклама показывалась пользователю каждый раз после того, как он совершит какое-то определённое количество действий. То есть больше всего рекламы видели самые лояльные пользователи, а наименее лояльные могли ее вообще не посмотреть. Как итог - пользователи злились на нас за количество рекламы, при этом зарабатывали на рекламе мы не так много. Проанализировав данные, мы поняли, что среднее время сессии в приложении - X минут, ну допустим 4 минуты. И стали показывать пользователям рекламу на 3 минуте только при первой за день сессии. Как итог - мы охватили в 2 раза больше людей рекламой, то есть стали зарабатывать на ней в 2 раза больше, а вот негатив в обратной связи от пользователей резко упал. И сделать мы это смогли только благодаря тому, что проанализировали данные
Спасибо за комплимент)) Но нет, увы, ни мой средний балл 5.0 за все 5 лет обучения на ВМК, ни другие мои достижения и достижения сокурсниц, кажется, его не смогли впечатлить
Ну это было более семи лет назад, так что как сейчас не знаю)) Но тогда да, все было именно так) А еще он был нашим завкафедрой, да
Спасибо) Да, все именно так
Привет! Не со всем соглашусь. Соглашусь с тем, что если продакт все-все манипуляции с данными сам своими руками делает - то да, он уже становится аналитиком, и на продуктовые фичи времени ему не хватит. Но как минимум понимать, что происходит с данными, что делают и говорят аналитики - это важно.
Есть разные типы метрик - маркетинговые, продуктовые итд. И, к примеру, продуктовые метрики как раз улучшаются преимущественно продакт-менеджерами, а не маркетологами. На вашем примере с "подольше на сайте" - это же можно решать не только путем маркетинга, но и продуктово, например, добавить функционал и "подсовывать" в нужный момент актуальные рекомендации, сопутствующие товары, похожие товары, да много чего еще, что требует не только маркетинговых активностей, но и продуктовых исследований и разработки. Маркетинг больше влияет на метрики роста, но метрики роста без качественного улучшения метрик продукта не дадут долгосрочного развития.
По поводу количественных исследований - конечно, если нет достаточного дата-сета, то на данные опереться действительно будет невозможно. Но как минимум в больших компаниях есть хороший дата-сет, и оттуда можно получить много инсайтов. Это data driven и data informed культура - опираться на данные и верить им больше, чем людям (конечно, для этого данные должны быть достоверными, да и качественные исследования тоже никто не отменяет, они очень важны).
Ну и даже если нет достаточного дата-сета, то в АВ-тестах и интерпретации их результатов уметь понимать скрытый за числами смысл, знать о статзначимости, уметь делать выводы - абсолютно необходимые навыки
Тревер - Миссаров и Лернер, а матстат - Джунгурова и Кашина. А у вас?)
Да, все верно, именно это я и имею ввиду) Залезать в Python и спать с учебником матстата - это слишком жестко, да и нет в этом необходимости. Конечно, если знания Python уже есть или их просто интересно получить для саморазвития - это круто, но специально туда погружаться не обязательно
А у нас ведь были идеи когда-то))