Основные принципы работы с данными: как ставить задачи аналитикам, интерпретировать результаты и принимать осознанные продуктовые решения
Основные принципы работы с данными: как ставить задачи аналитикам, интерпретировать результаты и принимать осознанные продуктовые решения
Большинство компаний сейчас используют data-driven подход в принятии решений, однако очень многое зависит от того, как мы ставим вопрос и где намерены использовать полученный ответ.
Зачастую компании используют данные «для успокоения» — чтобы подтвердить уже принятое решение. В результате, мы находим причинно-следственные связи там, где их нет, выдвигаем неверные гипотезы и делаем ненужные фичи. При этом не замечаем действительно важных инсайтов.
Зачастую компании используют данные «для успокоения» — чтобы подтвердить уже принятое решение. В результате, мы находим причинно-следственные связи там, где их нет, выдвигаем неверные гипотезы и делаем ненужные фичи. При этом не замечаем действительно важных инсайтов.
Большинство компаний сейчас используют data-driven подход в принятии решений, однако очень многое зависит от того, как мы ставим вопрос и где намерены использовать полученный ответ.
Зачастую компании используют данные «для успокоения» — чтобы подтвердить уже принятое решение. В результате, мы находим причинно-следственные связи там, где их нет, выдвигаем неверные гипотезы и делаем ненужные фичи. При этом не замечаем действительно важных инсайтов.
Зачастую компании используют данные «для успокоения» — чтобы подтвердить уже принятое решение. В результате, мы находим причинно-следственные связи там, где их нет, выдвигаем неверные гипотезы и делаем ненужные фичи. При этом не замечаем действительно важных инсайтов.
Но такая «психотерапия» обходится дорого — компания тратит на исследования большие бюджеты, которые в итоге никак не окупаются. Для того, чтобы получить нужные данные, необходимо понимать, как работают причинно-следственные связи и какие ограничения на нас накладывает суровая реальность, не всегда соответствующая нашим требованиям к дизайну эксперимента
На воркшопе изучим принципы использования данных и заставим аналитику работать на вас.
Что будем делать на воркшопе:
На воркшопе изучим принципы использования данных и заставим аналитику работать на вас.
Что будем делать на воркшопе:
- Проиллюстрируем тезисы с помощью небольших кейсов на практике
- Разберемся, как ставить задачи аналитикам
- Научимся применять аналитические отчеты для принятия качественных продуктовых решений
- Вместе решим один большой кейс, вооружившись новыми знаниями
- Что такое причинно-следственная связь в строгом смысле этого слова и насколько ее реально установить, а не предположить
- В чем разница между наблюдением и экспериментом и почему важно уметь проверять свои гипотезы на данных
- Как и зачем мы стали использовать данные для ответов на наши вопросы
- Как соотносятся качественные и количественные методы исследования, и в каких ситуациях поможет только чудо
- Принципы использования данных и как закрывать рабочие задачи с помощью аналитики
- Ставить понятные и выполнимые задачи аналитикам
- Читать дашборды и отчеты так, чтобы применять эти данные для продуктовой разработки
- Действовать в условиях ограничений — по выборке, делению на группы, качеству данных
- Защищать свою позицию и челленджить чужие
- Продуктовым руководителям любого уровня
- C-level
- Руководителям департаментов и подразделений
Но такая «психотерапия» обходится дорого — компания тратит на исследования большие бюджеты, которые в итоге никак не окупаются. Для того, чтобы получить нужные данные, необходимо понимать, как работают причинно-следственные связи и какие ограничения на нас накладывает суровая реальность, не всегда соответствующая нашим требованиям к дизайну эксперимента
На воркшопе изучим принципы использования данных и заставим аналитику работать на вас.
Что будем делать на воркшопе:
На воркшопе изучим принципы использования данных и заставим аналитику работать на вас.
Что будем делать на воркшопе:
- Проиллюстрируем тезисы с помощью небольших кейсов на практике
- Разберемся, как ставить задачи аналитикам
- Научимся применять аналитические отчеты для принятия качественных продуктовых решений
- Вместе решим один большой кейс, вооружившись новыми знаниями
- Что такое причинно-следственная связь в строгом смысле этого слова и насколько ее реально установить, а не предположить
- В чем разница между наблюдением и экспериментом и почему важно уметь проверять свои гипотезы на данных
- Как и зачем мы стали использовать данные для ответов на наши вопросы
- Как соотносятся качественные и количественные методы исследования, и в каких ситуациях поможет только чудо
- Принципы использования данных и как закрывать рабочие задачи с помощью аналитики
- Ставить понятные и выполнимые задачи аналитикам
- Читать дашборды и отчеты так, чтобы применять эти данные для продуктовой разработки
- Действовать в условиях ограничений — по выборке, делению на группы, качеству данных
- Защищать свою позицию и челленджить чужие
- Продуктовым руководителям любого уровня
- C-level
- Руководителям департаментов и подразделений
Михаил Серегин
Операционный директор Karpov.Courses
Операционный директор Karpov.Courses
- Управлял внедрением комплексных алгоритмов для повышения операционной эффективности в Delivery Club
- Разработал систему персонализации целевого маркетинга для FMCG
- Выступает в качестве эксперта с темами по дизайну экспериментов, применению машинного обучения, продакт-менеджменту и поведенческой экономике
Михаил Серегин
Операционный директор Karpov.Courses
Операционный директор Karpov.Courses
- Управлял внедрением комплексных алгоритмов для повышения операционной эффективности в Delivery Club
- Разработал систему персонализации целевого маркетинга для FMCG
- Выступает в качестве эксперта с темами по дизайну экспериментов, применению машинного обучения, продакт-менеджменту и поведенческой экономике
Цены вырастут 27 июля.
БИЛЕТЫ НА КОНФЕРЕНЦИЮ
- 5−6 сентября
- Один офлайн-воркшоп на выбор 4 сентября 2024
- Сертификат, подтверждающий участие в воркшопе
- Доступ ко всем докладам конференции в Москве (30+ часов записей выступлений)
- Онлайн-доступ к докладам (30+ часов контента) с 1 компьютера
- Пакет участника
- Нетворкинг бейдж и доступ к нетворкинг-пространству
- Кофе-брейки, обед и вечеринка
- Видеозаписи докладов
| Заказать билет |
- 5−6 сентября
- Один офлайн-воркшоп на выбор 4 сентября 2023
- Сертификат, подтверждающий участие в воркшопе
- Доступ ко всем докладам конференции в Москве (30+ часов записей выступлений)
- Онлайн-доступ к докладам (30+ часов контента) с 1 компьютера
- Пакет участника
- Нетворкинг бейдж и доступ к нетворкинг-пространству
- Кофе-брейки, обед и вечеринка
- Видеозаписи докладов
| Заказать билет |
Заказ билета
Мы выйдем на связь после заполнения формы, уточним детали, если потребуется, и пришлем счет или ссылку для оплаты картой.
Прокачайте свои продуктовые навыки на выбранном воркшопе — за день до конференции ProductSense. 8 часов с вами будет работать опытный эксперт