#метрики_продукта — Public Fediverse posts

Pollux: LLM-as-a-judge для русского

Прошло несколько лет с тех пор, как нейросетевые модели стали применимы в генерации текста. Сегодня языковые модели уверенно решают задачи написания кода, поддержки диалогов и планирования маршрутов. Тем не менее, до сих пор не сложилось универсального подхода для валидации LLM перед их внедрением в цифровые продукты. Но у нас есть решение! В этой статье я расскажу, как мы в Sber AI обучили специализированного LLM-судью (LLM-as-a-Judge) Pollux для оценки русскоязычных LLM. Мы выложили его в открытый доступ и вы можете встроить его в свой продукт уже сегодня. Читать далее и оценивать

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1036650/

#llmагент #llmмодели #llm #llmasajudge #rag #метрики_продукта

Pollux: LLM-as-a-judge для русского

Прошло несколько лет с тех пор, как нейросетевые модели стали применимы в генерации текста. Сегодня языковые модели уверенно решают задачи написания кода, поддержки диалогов и планирования маршрутов. Тем не менее, до сих пор не сложилось универсального подхода для валидации LLM перед их внедрением в цифровые продукты. Но у нас есть решение! В этой статье я расскажу, как мы в Sber AI обучили специализированного LLM-судью (LLM-as-a-Judge) Pollux для оценки русскоязычных LLM. Мы выложили его в открытый доступ и вы можете встроить его в свой продукт уже сегодня. Читать далее и оценивать

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1036650/

#llmагент #llmмодели #llm #llmasajudge #rag #метрики_продукта

Pollux: LLM-as-a-judge для русского

Прошло несколько лет с тех пор, как нейросетевые модели стали применимы в генерации текста. Сегодня языковые модели уверенно решают задачи написания кода, поддержки диалогов и планирования маршрутов. Тем не менее, до сих пор не сложилось универсального подхода для валидации LLM перед их внедрением в цифровые продукты. Но у нас есть решение! В этой статье я расскажу, как мы в Sber AI обучили специализированного LLM-судью (LLM-as-a-Judge) Pollux для оценки русскоязычных LLM. Мы выложили его в открытый доступ и вы можете встроить его в свой продукт уже сегодня. Читать далее и оценивать

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1036650/

#llmагент #llmмодели #llm #llmasajudge #rag #метрики_продукта

Pollux: LLM-as-a-judge для русского

Прошло несколько лет с тех пор, как нейросетевые модели стали применимы в генерации текста. Сегодня языковые модели уверенно решают задачи написания кода, поддержки диалогов и планирования маршрутов. Тем не менее, до сих пор не сложилось универсального подхода для валидации LLM перед их внедрением в цифровые продукты. Но у нас есть решение! В этой статье я расскажу, как мы в Sber AI обучили специализированного LLM-судью (LLM-as-a-Judge) Pollux для оценки русскоязычных LLM. Мы выложили его в открытый доступ и вы можете встроить его в свой продукт уже сегодня. Читать далее и оценивать

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1036650/

#llmагент #llmмодели #llm #llmasajudge #rag #метрики_продукта

Неделя 2: от 120 до 149 пользователей, новый онбординг и первая попытка думать о западном рынке

Две недели назад я опубликовал первый отчёт о запуске Telegram-бота MENO: 120 пользователей, retention 56%, один баг в парсинге дат и несколько человек, которые сами пришли помогать с фидбеком. Обещал продолжить - продолжаю.

https://habr.com/ru/articles/1013378/

#telegram_бот #продвижение_telegram_бота #retention_telegram #онбординг_бот #indie_разработка #build_in_public #управление_задачами_telegram #рост_пользователей #метрики_продукта #menoapp_bot

Неделя 2: от 120 до 149 пользователей, новый онбординг и первая попытка думать о западном рынке

Две недели назад я опубликовал первый отчёт о запуске Telegram-бота MENO: 120 пользователей, retention 56%, один баг в парсинге дат и несколько человек, которые сами пришли помогать с фидбеком. Обещал продолжить - продолжаю.

https://habr.com/ru/articles/1013378/

#telegram_бот #продвижение_telegram_бота #retention_telegram #онбординг_бот #indie_разработка #build_in_public #управление_задачами_telegram #рост_пользователей #метрики_продукта #menoapp_bot

Неделя 2: от 120 до 149 пользователей, новый онбординг и первая попытка думать о западном рынке

Две недели назад я опубликовал первый отчёт о запуске Telegram-бота MENO: 120 пользователей, retention 56%, один баг в парсинге дат и несколько человек, которые сами пришли помогать с фидбеком. Обещал продолжить - продолжаю.

https://habr.com/ru/articles/1013378/

#telegram_бот #продвижение_telegram_бота #retention_telegram #онбординг_бот #indie_разработка #build_in_public #управление_задачами_telegram #рост_пользователей #метрики_продукта #menoapp_bot

Неделя 2: от 120 до 149 пользователей, новый онбординг и первая попытка думать о западном рынке

Две недели назад я опубликовал первый отчёт о запуске Telegram-бота MENO: 120 пользователей, retention 56%, один баг в парсинге дат и несколько человек, которые сами пришли помогать с фидбеком. Обещал продолжить - продолжаю.

https://habr.com/ru/articles/1013378/

#telegram_бот #продвижение_telegram_бота #retention_telegram #онбординг_бот #indie_разработка #build_in_public #управление_задачами_telegram #рост_пользователей #метрики_продукта #menoapp_bot

Продуктовые метрики: пример расчета на SQL

У нас есть продукт и нам нужно рассчитать ключевые метрики, которые показывают здоровье продукта: - DAU/MAU – вовлеченность - Conversion Rate – конверсия в целевое действие (у нас это создание объявления) - Retention – удержание пользователей - LTV – жизненная ценность клиента - ARPPU – средний доход с платящего пользователя В статье разберем последовательный расчет с примером синтетических данных и готового кода на SQL.

https://habr.com/ru/articles/1010980/

#sql #sql_server #sqlite #разбор_задач #анализ_данных #метрики #метрики_продукта #карьера_аналитика #карьера_аналитика_данных #карьера_аналитиков

Продуктовые метрики: пример расчета на SQL

У нас есть продукт и нам нужно рассчитать ключевые метрики, которые показывают здоровье продукта: - DAU/MAU – вовлеченность - Conversion Rate – конверсия в целевое действие (у нас это создание объявления) - Retention – удержание пользователей - LTV – жизненная ценность клиента - ARPPU – средний доход с платящего пользователя В статье разберем последовательный расчет с примером синтетических данных и готового кода на SQL.

https://habr.com/ru/articles/1010980/

#sql #sql_server #sqlite #разбор_задач #анализ_данных #метрики #метрики_продукта #карьера_аналитика #карьера_аналитика_данных #карьера_аналитиков

Продуктовые метрики: пример расчета на SQL

У нас есть продукт и нам нужно рассчитать ключевые метрики, которые показывают здоровье продукта: - DAU/MAU – вовлеченность - Conversion Rate – конверсия в целевое действие (у нас это создание объявления) - Retention – удержание пользователей - LTV – жизненная ценность клиента - ARPPU – средний доход с платящего пользователя В статье разберем последовательный расчет с примером синтетических данных и готового кода на SQL.

https://habr.com/ru/articles/1010980/

#sql #sql_server #sqlite #разбор_задач #анализ_данных #метрики #метрики_продукта #карьера_аналитика #карьера_аналитика_данных #карьера_аналитиков

Продуктовые метрики: пример расчета на SQL

У нас есть продукт и нам нужно рассчитать ключевые метрики, которые показывают здоровье продукта: - DAU/MAU – вовлеченность - Conversion Rate – конверсия в целевое действие (у нас это создание объявления) - Retention – удержание пользователей - LTV – жизненная ценность клиента - ARPPU – средний доход с платящего пользователя В статье разберем последовательный расчет с примером синтетических данных и готового кода на SQL.

https://habr.com/ru/articles/1010980/

#sql #sql_server #sqlite #разбор_задач #анализ_данных #метрики #метрики_продукта #карьера_аналитика #карьера_аналитика_данных #карьера_аналитиков

CJM для аналитика: что это, зачем нужно и как строить на данных (с примерами SQL скриптов)

CJM в аналитике: почему ваши клиенты уходят и как это увидеть в данных Вы наверняка видели красивые CJM-картинки с эмоциями, лицами и стрелочками, это красиво, но бесполезно, потому что настоящая карта пути клиента строится на данных, CJM – это не про «нарисовать портрет клиента», это про цифры, воронки и узкие места. В этой статье я рассказываю: - Что такое CJM с точки зрения данных (и почему это не про эмоции); - SQL-скрипты для построения воронки, расчета времени между этапами и анализа переходов; - Как искать узкие места, где клиенты реально страдают (и теряются деньги). 👉 Без абстракций, с кодом и готовыми данными для проверки.

https://habr.com/ru/articles/1006206/

#cjm #путь_клиента #аналитика_данных #воронка_продаж #sql_для_аналитика #сегментация_клиентов #клиентский_опыт #метрики_продукта #граф_переходов #поведенческий_анализ

CJM для аналитика: что это, зачем нужно и как строить на данных (с примерами SQL скриптов)

CJM в аналитике: почему ваши клиенты уходят и как это увидеть в данных Вы наверняка видели красивые CJM-картинки с эмоциями, лицами и стрелочками, это красиво, но бесполезно, потому что настоящая карта пути клиента строится на данных, CJM – это не про «нарисовать портрет клиента», это про цифры, воронки и узкие места. В этой статье я рассказываю: - Что такое CJM с точки зрения данных (и почему это не про эмоции); - SQL-скрипты для построения воронки, расчета времени между этапами и анализа переходов; - Как искать узкие места, где клиенты реально страдают (и теряются деньги). 👉 Без абстракций, с кодом и готовыми данными для проверки.

https://habr.com/ru/articles/1006206/

#cjm #путь_клиента #аналитика_данных #воронка_продаж #sql_для_аналитика #сегментация_клиентов #клиентский_опыт #метрики_продукта #граф_переходов #поведенческий_анализ

CJM для аналитика: что это, зачем нужно и как строить на данных (с примерами SQL скриптов)

CJM в аналитике: почему ваши клиенты уходят и как это увидеть в данных Вы наверняка видели красивые CJM-картинки с эмоциями, лицами и стрелочками, это красиво, но бесполезно, потому что настоящая карта пути клиента строится на данных, CJM – это не про «нарисовать портрет клиента», это про цифры, воронки и узкие места. В этой статье я рассказываю: - Что такое CJM с точки зрения данных (и почему это не про эмоции); - SQL-скрипты для построения воронки, расчета времени между этапами и анализа переходов; - Как искать узкие места, где клиенты реально страдают (и теряются деньги). 👉 Без абстракций, с кодом и готовыми данными для проверки.

https://habr.com/ru/articles/1006206/

#cjm #путь_клиента #аналитика_данных #воронка_продаж #sql_для_аналитика #сегментация_клиентов #клиентский_опыт #метрики_продукта #граф_переходов #поведенческий_анализ

CJM для аналитика: что это, зачем нужно и как строить на данных (с примерами SQL скриптов)

CJM в аналитике: почему ваши клиенты уходят и как это увидеть в данных Вы наверняка видели красивые CJM-картинки с эмоциями, лицами и стрелочками, это красиво, но бесполезно, потому что настоящая карта пути клиента строится на данных, CJM – это не про «нарисовать портрет клиента», это про цифры, воронки и узкие места. В этой статье я рассказываю: - Что такое CJM с точки зрения данных (и почему это не про эмоции); - SQL-скрипты для построения воронки, расчета времени между этапами и анализа переходов; - Как искать узкие места, где клиенты реально страдают (и теряются деньги). 👉 Без абстракций, с кодом и готовыми данными для проверки.

https://habr.com/ru/articles/1006206/

#cjm #путь_клиента #аналитика_данных #воронка_продаж #sql_для_аналитика #сегментация_клиентов #клиентский_опыт #метрики_продукта #граф_переходов #поведенческий_анализ

QA метрики как база управленческих решений

Привет, Хабр! Меня зовут Кияшева Екатерина, я занимаюсь качеством. Сегодня хочу поделиться опытом о метриках качества системно . Предложить примеры, провести взаимосвязи: Метрики ⇔ Процессы ⇔ Области управления . Эта статья для руководителей, кто и сам ищет решения, чтобы метрики: не ломали команду, не показывали погоду, работали в пользу продукта и бизнеса. Ограничения и рекомендации: Здесь описана модель системы управления . Задумано, чтобы она была узнаваемой и вызывала отклик. Если вы узнаете себя в тексте, призываю использовать статью для поиска собственных взаимосвязей. Прямое копирование решений без опоры на контекст может навредить. Модель охватывает все стороны управления QA — это большой пласт . Одно предложение в тексте может означать месяц согласований, поэтому подобные изменения внедряют по частям. В статье есть карта «частей» с рекомендациями по сборке собственного роадмапа. Описание — в Навигаторе . Метрики качества раскрывают уютный хаос — это выгодно на дистанции, но неприятно в моменте. Готовность к «рабочим моментам в полях» и культура общей безопасности обязательны для получения честных данных. Я выбрала метрики завершенного цикла (рефлексии) : они строятся на основе операционных и служат фундаментом для стратегических. Это позволило рассмотреть QA со всех ракурсов и не закопаться в деталях. Определение типов метрик приведено в разделе « О метриках ».

https://habr.com/ru/articles/1003900/

#qa_метрики #метрики_тестирования #метрики_процесса #метрики_продукта #метрики #lean #метрики_качества #qa

QA метрики как база управленческих решений

Привет, Хабр! Меня зовут Кияшева Екатерина, я занимаюсь качеством. Сегодня хочу поделиться опытом о метриках качества системно . Предложить примеры, провести взаимосвязи: Метрики ⇔ Процессы ⇔ Области управления . Эта статья для руководителей, кто и сам ищет решения, чтобы метрики: не ломали команду, не показывали погоду, работали в пользу продукта и бизнеса. Ограничения и рекомендации: Здесь описана модель системы управления . Задумано, чтобы она была узнаваемой и вызывала отклик. Если вы узнаете себя в тексте, призываю использовать статью для поиска собственных взаимосвязей. Прямое копирование решений без опоры на контекст может навредить. Модель охватывает все стороны управления QA — это большой пласт . Одно предложение в тексте может означать месяц согласований, поэтому подобные изменения внедряют по частям. В статье есть карта «частей» с рекомендациями по сборке собственного роадмапа. Описание — в Навигаторе . Метрики качества раскрывают уютный хаос — это выгодно на дистанции, но неприятно в моменте. Готовность к «рабочим моментам в полях» и культура общей безопасности обязательны для получения честных данных. Я выбрала метрики завершенного цикла (рефлексии) : они строятся на основе операционных и служат фундаментом для стратегических. Это позволило рассмотреть QA со всех ракурсов и не закопаться в деталях. Определение типов метрик приведено в разделе « О метриках ».

https://habr.com/ru/articles/1003900/

#qa_метрики #метрики_тестирования #метрики_процесса #метрики_продукта #метрики #lean #метрики_качества #qa

QA метрики как база управленческих решений

Привет, Хабр! Меня зовут Кияшева Екатерина, я занимаюсь качеством. Сегодня хочу поделиться опытом о метриках качества системно . Предложить примеры, провести взаимосвязи: Метрики ⇔ Процессы ⇔ Области управления . Эта статья для руководителей, кто и сам ищет решения, чтобы метрики: не ломали команду, не показывали погоду, работали в пользу продукта и бизнеса. Ограничения и рекомендации: Здесь описана модель системы управления . Задумано, чтобы она была узнаваемой и вызывала отклик. Если вы узнаете себя в тексте, призываю использовать статью для поиска собственных взаимосвязей. Прямое копирование решений без опоры на контекст может навредить. Модель охватывает все стороны управления QA — это большой пласт . Одно предложение в тексте может означать месяц согласований, поэтому подобные изменения внедряют по частям. В статье есть карта «частей» с рекомендациями по сборке собственного роадмапа. Описание — в Навигаторе . Метрики качества раскрывают уютный хаос — это выгодно на дистанции, но неприятно в моменте. Готовность к «рабочим моментам в полях» и культура общей безопасности обязательны для получения честных данных. Я выбрала метрики завершенного цикла (рефлексии) : они строятся на основе операционных и служат фундаментом для стратегических. Это позволило рассмотреть QA со всех ракурсов и не закопаться в деталях. Определение типов метрик приведено в разделе « О метриках ».

https://habr.com/ru/articles/1003900/

#qa_метрики #метрики_тестирования #метрики_процесса #метрики_продукта #метрики #lean #метрики_качества #qa

QA метрики как база управленческих решений

Привет, Хабр! Меня зовут Кияшева Екатерина, я занимаюсь качеством. Сегодня хочу поделиться опытом о метриках качества системно . Предложить примеры, провести взаимосвязи: Метрики ⇔ Процессы ⇔ Области управления . Эта статья для руководителей, кто и сам ищет решения, чтобы метрики: не ломали команду, не показывали погоду, работали в пользу продукта и бизнеса. Ограничения и рекомендации: Здесь описана модель системы управления . Задумано, чтобы она была узнаваемой и вызывала отклик. Если вы узнаете себя в тексте, призываю использовать статью для поиска собственных взаимосвязей. Прямое копирование решений без опоры на контекст может навредить. Модель охватывает все стороны управления QA — это большой пласт . Одно предложение в тексте может означать месяц согласований, поэтому подобные изменения внедряют по частям. В статье есть карта «частей» с рекомендациями по сборке собственного роадмапа. Описание — в Навигаторе . Метрики качества раскрывают уютный хаос — это выгодно на дистанции, но неприятно в моменте. Готовность к «рабочим моментам в полях» и культура общей безопасности обязательны для получения честных данных. Я выбрала метрики завершенного цикла (рефлексии) : они строятся на основе операционных и служат фундаментом для стратегических. Это позволило рассмотреть QA со всех ракурсов и не закопаться в деталях. Определение типов метрик приведено в разделе « О метриках ».

https://habr.com/ru/articles/1003900/

#qa_метрики #метрики_тестирования #метрики_процесса #метрики_продукта #метрики #lean #метрики_качества #qa

UX против тикетов: как продукт может отвечать вместо поддержки

Поддержка является неотъемлемой частью продукта, и если в неё часто пишут, значит где-то пользователь не понял, не смог или сделал ошибку. И часто причина оказывается не в пользователях и саппорте, а в самом продукте. Давайте разбираться, что именно влечет за собой множество обращений в поддержку и как их можно минимизировать. Я работаю на стыке UX и бизнес-аналитики, и почти в каждом продукте вижу одну и ту же картину: команды годами решают проблемы через оперативную поддержку, игнорируя очевидный источник — пользовательский интерфейс и сценарии взаимодействия. В этой статье разберём: • какие типы запросов в поддержку можно убрать дизайном; • как находить точки, где продукт «ломается»; • какие UX-решения реально снижают нагрузку на поддержку; • с чего начать, если ресурсы ограничены.

https://habr.com/ru/articles/1001798/

#поддержка_пользователей #ux_дизайн #uxисследования #бизнеспроцессы #бизнесанализ #автоматизация #метрики_продукта #вовлечение_пользователей #стоимость_обслуживания_клиента #пользовательский_интерфейс

UX против тикетов: как продукт может отвечать вместо поддержки

Поддержка является неотъемлемой частью продукта, и если в неё часто пишут, значит где-то пользователь не понял, не смог или сделал ошибку. И часто причина оказывается не в пользователях и саппорте, а в самом продукте. Давайте разбираться, что именно влечет за собой множество обращений в поддержку и как их можно минимизировать. Я работаю на стыке UX и бизнес-аналитики, и почти в каждом продукте вижу одну и ту же картину: команды годами решают проблемы через оперативную поддержку, игнорируя очевидный источник — пользовательский интерфейс и сценарии взаимодействия. В этой статье разберём: • какие типы запросов в поддержку можно убрать дизайном; • как находить точки, где продукт «ломается»; • какие UX-решения реально снижают нагрузку на поддержку; • с чего начать, если ресурсы ограничены.

https://habr.com/ru/articles/1001798/

#поддержка_пользователей #ux_дизайн #uxисследования #бизнеспроцессы #бизнесанализ #автоматизация #метрики_продукта #вовлечение_пользователей #стоимость_обслуживания_клиента #пользовательский_интерфейс

UX против тикетов: как продукт может отвечать вместо поддержки

Поддержка является неотъемлемой частью продукта, и если в неё часто пишут, значит где-то пользователь не понял, не смог или сделал ошибку. И часто причина оказывается не в пользователях и саппорте, а в самом продукте. Давайте разбираться, что именно влечет за собой множество обращений в поддержку и как их можно минимизировать. Я работаю на стыке UX и бизнес-аналитики, и почти в каждом продукте вижу одну и ту же картину: команды годами решают проблемы через оперативную поддержку, игнорируя очевидный источник — пользовательский интерфейс и сценарии взаимодействия. В этой статье разберём: • какие типы запросов в поддержку можно убрать дизайном; • как находить точки, где продукт «ломается»; • какие UX-решения реально снижают нагрузку на поддержку; • с чего начать, если ресурсы ограничены.

https://habr.com/ru/articles/1001798/

#поддержка_пользователей #ux_дизайн #uxисследования #бизнеспроцессы #бизнесанализ #автоматизация #метрики_продукта #вовлечение_пользователей #стоимость_обслуживания_клиента #пользовательский_интерфейс

UX против тикетов: как продукт может отвечать вместо поддержки

Поддержка является неотъемлемой частью продукта, и если в неё часто пишут, значит где-то пользователь не понял, не смог или сделал ошибку. И часто причина оказывается не в пользователях и саппорте, а в самом продукте. Давайте разбираться, что именно влечет за собой множество обращений в поддержку и как их можно минимизировать. Я работаю на стыке UX и бизнес-аналитики, и почти в каждом продукте вижу одну и ту же картину: команды годами решают проблемы через оперативную поддержку, игнорируя очевидный источник — пользовательский интерфейс и сценарии взаимодействия. В этой статье разберём: • какие типы запросов в поддержку можно убрать дизайном; • как находить точки, где продукт «ломается»; • какие UX-решения реально снижают нагрузку на поддержку; • с чего начать, если ресурсы ограничены.

https://habr.com/ru/articles/1001798/

#поддержка_пользователей #ux_дизайн #uxисследования #бизнеспроцессы #бизнесанализ #автоматизация #метрики_продукта #вовлечение_пользователей #стоимость_обслуживания_клиента #пользовательский_интерфейс

Telegram‑бот для дисциплины: как я перестал «просто писать код» и начал делать продукт

Привет, Хабр! Друзья, сразу для контекста: - сам продакт с семилетним стажем, работаю в основном в b2b и b2b2c, для меня прям в новинку b2c - за всякие там метрики и фреймворки шарю, но работаю с ними пока не в полную силу - код пишу с ии - perplexity (фаворит, но когда трэд на 3-4 дня и объемом с энциклопедию начинает жестко тупить) немного claude - все продуктовое управление - самостоятельно. В этом проекте я: продакт, разраб, девопс, тестер, маркетолог - ДА я понимаю, что бот это банально - ДА я вижу что происходит с телегой. Закроют совсем - буду решать. Пока работает - делаю. ТГ идеальная площадка. - Тащусь от процесса: делать самому эт также круто, как первый раз сесть за руль, который тебе осознанно доверили - восторг+страх) Вступление: от «для себя» к «для людей» В прошлой статье я рассказывал, как с нуля собрал и выкатил в прод Telegram‑бота для (само)дисциплины: aiogram 3, APScheduler, таймзоны, деплой на VDS — классический технарский (хотя сам не особо технарь) pet‑project. Родилось все как-то само - идея была простая: один фокус на день, утреннее напоминание, вечерний чек‑ин, немного ачивок для настроения — без геймификации «ради фич», без социальных механик, без подписки и смс Бот решал мою задачу, просто делать рутинные дела, превращая это в ритуал. Все до противного банально: зарядка, чтение обучающих статей. И поначалу этого хватало, чтобы сказать себе: «ну всё, сделал и можно жить дальше». Но потом я вошел в азарт. Выложил статью на Хабр, подключились первые пользователи, кто‑то держал серии по 7/14 дней, кто‑то молча уходил, кто‑то присылал честный фидбек, но фидбека было мало конечно. Ну ка, что там?

https://habr.com/ru/articles/1000174/

#телеграм #бот #diyпроекты #петпроект #pithon #продуктивность #продукт_менеджмент #метрики_продукта #обратная_связь #productmanagement

Telegram‑бот для дисциплины: как я перестал «просто писать код» и начал делать продукт

Привет, Хабр! Друзья, сразу для контекста: - сам продакт с семилетним стажем, работаю в основном в b2b и b2b2c, для меня прям в новинку b2c - за всякие там метрики и фреймворки шарю, но работаю с ними пока не в полную силу - код пишу с ии - perplexity (фаворит, но когда трэд на 3-4 дня и объемом с энциклопедию начинает жестко тупить) немного claude - все продуктовое управление - самостоятельно. В этом проекте я: продакт, разраб, девопс, тестер, маркетолог - ДА я понимаю, что бот это банально - ДА я вижу что происходит с телегой. Закроют совсем - буду решать. Пока работает - делаю. ТГ идеальная площадка. - Тащусь от процесса: делать самому эт также круто, как первый раз сесть за руль, который тебе осознанно доверили - восторг+страх) Вступление: от «для себя» к «для людей» В прошлой статье я рассказывал, как с нуля собрал и выкатил в прод Telegram‑бота для (само)дисциплины: aiogram 3, APScheduler, таймзоны, деплой на VDS — классический технарский (хотя сам не особо технарь) pet‑project. Родилось все как-то само - идея была простая: один фокус на день, утреннее напоминание, вечерний чек‑ин, немного ачивок для настроения — без геймификации «ради фич», без социальных механик, без подписки и смс Бот решал мою задачу, просто делать рутинные дела, превращая это в ритуал. Все до противного банально: зарядка, чтение обучающих статей. И поначалу этого хватало, чтобы сказать себе: «ну всё, сделал и можно жить дальше». Но потом я вошел в азарт. Выложил статью на Хабр, подключились первые пользователи, кто‑то держал серии по 7/14 дней, кто‑то молча уходил, кто‑то присылал честный фидбек, но фидбека было мало конечно. Ну ка, что там?

https://habr.com/ru/articles/1000174/

#телеграм #бот #diyпроекты #петпроект #pithon #продуктивность #продукт_менеджмент #метрики_продукта #обратная_связь #productmanagement

Telegram‑бот для дисциплины: как я перестал «просто писать код» и начал делать продукт

Привет, Хабр! Друзья, сразу для контекста: - сам продакт с семилетним стажем, работаю в основном в b2b и b2b2c, для меня прям в новинку b2c - за всякие там метрики и фреймворки шарю, но работаю с ними пока не в полную силу - код пишу с ии - perplexity (фаворит, но когда трэд на 3-4 дня и объемом с энциклопедию начинает жестко тупить) немного claude - все продуктовое управление - самостоятельно. В этом проекте я: продакт, разраб, девопс, тестер, маркетолог - ДА я понимаю, что бот это банально - ДА я вижу что происходит с телегой. Закроют совсем - буду решать. Пока работает - делаю. ТГ идеальная площадка. - Тащусь от процесса: делать самому эт также круто, как первый раз сесть за руль, который тебе осознанно доверили - восторг+страх) Вступление: от «для себя» к «для людей» В прошлой статье я рассказывал, как с нуля собрал и выкатил в прод Telegram‑бота для (само)дисциплины: aiogram 3, APScheduler, таймзоны, деплой на VDS — классический технарский (хотя сам не особо технарь) pet‑project. Родилось все как-то само - идея была простая: один фокус на день, утреннее напоминание, вечерний чек‑ин, немного ачивок для настроения — без геймификации «ради фич», без социальных механик, без подписки и смс Бот решал мою задачу, просто делать рутинные дела, превращая это в ритуал. Все до противного банально: зарядка, чтение обучающих статей. И поначалу этого хватало, чтобы сказать себе: «ну всё, сделал и можно жить дальше». Но потом я вошел в азарт. Выложил статью на Хабр, подключились первые пользователи, кто‑то держал серии по 7/14 дней, кто‑то молча уходил, кто‑то присылал честный фидбек, но фидбека было мало конечно. Ну ка, что там?

https://habr.com/ru/articles/1000174/

#телеграм #бот #diyпроекты #петпроект #pithon #продуктивность #продукт_менеджмент #метрики_продукта #обратная_связь #productmanagement

Telegram‑бот для дисциплины: как я перестал «просто писать код» и начал делать продукт

Привет, Хабр! Друзья, сразу для контекста: - сам продакт с семилетним стажем, работаю в основном в b2b и b2b2c, для меня прям в новинку b2c - за всякие там метрики и фреймворки шарю, но работаю с ними пока не в полную силу - код пишу с ии - perplexity (фаворит, но когда трэд на 3-4 дня и объемом с энциклопедию начинает жестко тупить) немного claude - все продуктовое управление - самостоятельно. В этом проекте я: продакт, разраб, девопс, тестер, маркетолог - ДА я понимаю, что бот это банально - ДА я вижу что происходит с телегой. Закроют совсем - буду решать. Пока работает - делаю. ТГ идеальная площадка. - Тащусь от процесса: делать самому эт также круто, как первый раз сесть за руль, который тебе осознанно доверили - восторг+страх) Вступление: от «для себя» к «для людей» В прошлой статье я рассказывал, как с нуля собрал и выкатил в прод Telegram‑бота для (само)дисциплины: aiogram 3, APScheduler, таймзоны, деплой на VDS — классический технарский (хотя сам не особо технарь) pet‑project. Родилось все как-то само - идея была простая: один фокус на день, утреннее напоминание, вечерний чек‑ин, немного ачивок для настроения — без геймификации «ради фич», без социальных механик, без подписки и смс Бот решал мою задачу, просто делать рутинные дела, превращая это в ритуал. Все до противного банально: зарядка, чтение обучающих статей. И поначалу этого хватало, чтобы сказать себе: «ну всё, сделал и можно жить дальше». Но потом я вошел в азарт. Выложил статью на Хабр, подключились первые пользователи, кто‑то держал серии по 7/14 дней, кто‑то молча уходил, кто‑то присылал честный фидбек, но фидбека было мало конечно. Ну ка, что там?

https://habr.com/ru/articles/1000174/

#телеграм #бот #diyпроекты #петпроект #pithon #продуктивность #продукт_менеджмент #метрики_продукта #обратная_связь #productmanagement

«У меня нет метрик в портфеле и не знаю откуда их взять»

Это говорят не слабые дизайнеры. Это очень распространенная проблема: • Стартап без аналитики • Отдел в корпорации, в котором есть только верхнеуровневые метрики или вообще никаких • Клиент, который просто хотел красиво И вот ты сидишь с кейсом, а в графе результаты у тебя пусто и как то даже стыдно. Но вот непопулярное мнение Результаты ≠ метрики Результаты = обоснованные решения . В идеале, да, они должны быть. Но если вдруг нет, показывай не цифры, а то как как ты мыслил и на что опирался. Может подойти • открытая аналитика Simular web для просмотра трафика приложений и сайтов • отзывы в сторах (эпл и гугл) • бенчмарки рынка ( mobbin или пинтерест например) • инфа от поддержки компании • сам проведи интервью с ЦА (глубинки и юзабилити тесты прототипов) • собери форму с вопросами или любое другое удаленное исследование с помощью сервиса Pathway. Там и ЦА можн найти • ищи открытые отчеты по твоей теме в интернете (саммаризуй с помощью AI) • используй базовую логику

https://habr.com/ru/articles/995724/

#дизайн #поиск_работы_в_it #портфолио_дизайнера #метрики_продукта

«У меня нет метрик в портфеле и не знаю откуда их взять»

Это говорят не слабые дизайнеры. Это очень распространенная проблема: • Стартап без аналитики • Отдел в корпорации, в котором есть только верхнеуровневые метрики или вообще никаких • Клиент, который просто хотел красиво И вот ты сидишь с кейсом, а в графе результаты у тебя пусто и как то даже стыдно. Но вот непопулярное мнение Результаты ≠ метрики Результаты = обоснованные решения . В идеале, да, они должны быть. Но если вдруг нет, показывай не цифры, а то как как ты мыслил и на что опирался. Может подойти • открытая аналитика Simular web для просмотра трафика приложений и сайтов • отзывы в сторах (эпл и гугл) • бенчмарки рынка ( mobbin или пинтерест например) • инфа от поддержки компании • сам проведи интервью с ЦА (глубинки и юзабилити тесты прототипов) • собери форму с вопросами или любое другое удаленное исследование с помощью сервиса Pathway. Там и ЦА можн найти • ищи открытые отчеты по твоей теме в интернете (саммаризуй с помощью AI) • используй базовую логику

https://habr.com/ru/articles/995724/

#дизайн #поиск_работы_в_it #портфолио_дизайнера #метрики_продукта

«У меня нет метрик в портфеле и не знаю откуда их взять»

Это говорят не слабые дизайнеры. Это очень распространенная проблема: • Стартап без аналитики • Отдел в корпорации, в котором есть только верхнеуровневые метрики или вообще никаких • Клиент, который просто хотел красиво И вот ты сидишь с кейсом, а в графе результаты у тебя пусто и как то даже стыдно. Но вот непопулярное мнение Результаты ≠ метрики Результаты = обоснованные решения . В идеале, да, они должны быть. Но если вдруг нет, показывай не цифры, а то как как ты мыслил и на что опирался. Может подойти • открытая аналитика Simular web для просмотра трафика приложений и сайтов • отзывы в сторах (эпл и гугл) • бенчмарки рынка ( mobbin или пинтерест например) • инфа от поддержки компании • сам проведи интервью с ЦА (глубинки и юзабилити тесты прототипов) • собери форму с вопросами или любое другое удаленное исследование с помощью сервиса Pathway. Там и ЦА можн найти • ищи открытые отчеты по твоей теме в интернете (саммаризуй с помощью AI) • используй базовую логику

https://habr.com/ru/articles/995724/

#дизайн #поиск_работы_в_it #портфолио_дизайнера #метрики_продукта

«У меня нет метрик в портфеле и не знаю откуда их взять»

Это говорят не слабые дизайнеры. Это очень распространенная проблема: • Стартап без аналитики • Отдел в корпорации, в котором есть только верхнеуровневые метрики или вообще никаких • Клиент, который просто хотел красиво И вот ты сидишь с кейсом, а в графе результаты у тебя пусто и как то даже стыдно. Но вот непопулярное мнение Результаты ≠ метрики Результаты = обоснованные решения . В идеале, да, они должны быть. Но если вдруг нет, показывай не цифры, а то как как ты мыслил и на что опирался. Может подойти • открытая аналитика Simular web для просмотра трафика приложений и сайтов • отзывы в сторах (эпл и гугл) • бенчмарки рынка ( mobbin или пинтерест например) • инфа от поддержки компании • сам проведи интервью с ЦА (глубинки и юзабилити тесты прототипов) • собери форму с вопросами или любое другое удаленное исследование с помощью сервиса Pathway. Там и ЦА можн найти • ищи открытые отчеты по твоей теме в интернете (саммаризуй с помощью AI) • используй базовую логику

https://habr.com/ru/articles/995724/

#дизайн #поиск_работы_в_it #портфолио_дизайнера #метрики_продукта

Выбор статистического метода для A/B-теста: практическое руководство

Привет! Меня зовут Денис. Уже юолее 5 лет работаю Senior Product Analyst в крупнейших IT-компаниях России, включая Тинькофф. Разрабатывал системы аналитики с полного нуля, провёл огромное количество A/B тестов и знаю всю внутреннюю кухню больших корпораций изнутри. Я совершил множество ошибок на своём пути – и теперь здесь, чтобы помочь именно тебе их избежать и пройти этот путь быстрее! A/B-тесты давно стали стандартным инструментом в продуктовой и маркетинговой аналитике. Но на практике большинство ошибок происходит не на этапе запуска эксперимента, а при анализе результатов. Чаще всего причина в том, что статистический метод выбирается «по привычке», без учёта типа метрики и свойств данных. В этой статье я собрал практическую логику выбора методов анализа A/B-тестов. Без углубления в теорию, но с пониманием, почему в одном случае работает χ², а в другом t-test может привести к неверным выводам.

https://habr.com/ru/articles/983060/

#ab_testing #abтестирование #метрики #метрики_продукта #критерии

Выбор статистического метода для A/B-теста: практическое руководство

Привет! Меня зовут Денис. Уже юолее 5 лет работаю Senior Product Analyst в крупнейших IT-компаниях России, включая Тинькофф. Разрабатывал системы аналитики с полного нуля, провёл огромное количество A/B тестов и знаю всю внутреннюю кухню больших корпораций изнутри. Я совершил множество ошибок на своём пути – и теперь здесь, чтобы помочь именно тебе их избежать и пройти этот путь быстрее! A/B-тесты давно стали стандартным инструментом в продуктовой и маркетинговой аналитике. Но на практике большинство ошибок происходит не на этапе запуска эксперимента, а при анализе результатов. Чаще всего причина в том, что статистический метод выбирается «по привычке», без учёта типа метрики и свойств данных. В этой статье я собрал практическую логику выбора методов анализа A/B-тестов. Без углубления в теорию, но с пониманием, почему в одном случае работает χ², а в другом t-test может привести к неверным выводам.

https://habr.com/ru/articles/983060/

#ab_testing #abтестирование #метрики #метрики_продукта #критерии

Выбор статистического метода для A/B-теста: практическое руководство

Привет! Меня зовут Денис. Уже юолее 5 лет работаю Senior Product Analyst в крупнейших IT-компаниях России, включая Тинькофф. Разрабатывал системы аналитики с полного нуля, провёл огромное количество A/B тестов и знаю всю внутреннюю кухню больших корпораций изнутри. Я совершил множество ошибок на своём пути – и теперь здесь, чтобы помочь именно тебе их избежать и пройти этот путь быстрее! A/B-тесты давно стали стандартным инструментом в продуктовой и маркетинговой аналитике. Но на практике большинство ошибок происходит не на этапе запуска эксперимента, а при анализе результатов. Чаще всего причина в том, что статистический метод выбирается «по привычке», без учёта типа метрики и свойств данных. В этой статье я собрал практическую логику выбора методов анализа A/B-тестов. Без углубления в теорию, но с пониманием, почему в одном случае работает χ², а в другом t-test может привести к неверным выводам.

https://habr.com/ru/articles/983060/

#ab_testing #abтестирование #метрики #метрики_продукта #критерии

Выбор статистического метода для A/B-теста: практическое руководство

Привет! Меня зовут Денис. Уже юолее 5 лет работаю Senior Product Analyst в крупнейших IT-компаниях России, включая Тинькофф. Разрабатывал системы аналитики с полного нуля, провёл огромное количество A/B тестов и знаю всю внутреннюю кухню больших корпораций изнутри. Я совершил множество ошибок на своём пути – и теперь здесь, чтобы помочь именно тебе их избежать и пройти этот путь быстрее! A/B-тесты давно стали стандартным инструментом в продуктовой и маркетинговой аналитике. Но на практике большинство ошибок происходит не на этапе запуска эксперимента, а при анализе результатов. Чаще всего причина в том, что статистический метод выбирается «по привычке», без учёта типа метрики и свойств данных. В этой статье я собрал практическую логику выбора методов анализа A/B-тестов. Без углубления в теорию, но с пониманием, почему в одном случае работает χ², а в другом t-test может привести к неверным выводам.

https://habr.com/ru/articles/983060/

#ab_testing #abтестирование #метрики #метрики_продукта #критерии

Нелояльная лояльность

Новая история от продуктового лидера, который строил-строил лояльность в продукте, да так и не достроил. Спойлеры: 3 измерения: Потребность → Цель → Мотивация 5 типов клиентов (неприбыльные, пленники, новые, постоянные, лояльные) Формула пленников Правило 70/30 для драйверов мотивации 3 грабли, которые стоит избежать

https://habr.com/ru/articles/980470/

#лояльность_клиентов #геймификация #ltv #управление_продуктом #развитие_продукта #метрики_продукта #сегментация

Метрики пользовательского опыта

Понимание и измерение пользовательского опыта (UX) является ключом к созданию успешных продуктов и сервисов. В современном мире пользовательские предпочтения и ожидания непрерывно эволюционируют, компании стремятся не только привлечь, но и удержать своих клиентов, предлагая им качественный UX. Для этого используются различные метрики, которые позволяют измерить и оценить эффективность взаимодействия пользователя с продуктом. На основе этих метрик можно принимать обоснованные решения о дизайне и развитии продукта. В этой статье я собрала основные продуктовые, CX и UX метрики из разных источников и объединила их в одном месте. Материал можно использовать как опору при планировании продуктовой стратегии, оценке эффективности CX/UX решений и при проведении исследований — чтобы измерять реальное влияние на разные аспекты продукта. В этой статье я сознательно ухожу от привычных продуктовых метрик вроде MAU, DAU, LTV, Retention, Conversion Rate и.т.д. Вместо них — попытка заглянуть глубже и разобрать метрики, которые можно измерить именно исследовательскими методами. Часть из них покажется знакомой, а часть — теми самыми редкими бриллиантами, которые помогают увидеть продукт глазами пользователя, и понять что именно стоить за привычными цифрами. Перейти к метрикам

https://habr.com/ru/articles/978208/

#метрики #метрики_продукта #ux #uxисследования #uxстратегия #продукт_менеджмент #продуктовый_дизайн #аналитика #управление_продуктом #управление_проектами_и_командой

12 когнитивных искажений пользователя: как они влияют на вас, ваш продукт, и что с этим делать?

Мы привыкли думать, что свободно ориентируемся в интерфейсах: выбираем отель, оформляем страховку, переключаемся между тарифами — будто бы полностью контролируем процесс. Но за кулисами каждого такого решения работают незаметные психологические силы. FOMO подталкивает к спешке, фрейминг меняет восприятие выгоды, эффект авторитета заставляет доверять «рекомендованному», а переоценка вероятностей и десятки других искажений тихо корректируют наши выборы. В итоге именно они — а не рациональность — нередко определяют поведение пользователя и влияют на ключевые метрики продукта: от конверсии и CTR до CSAT и удержания. В этой статье мы рассмотрели travel-tech через призму поведенческой психологии и собрали распространённые когнитивные эффекты, которые встречаются на пути пользователя — от поиска направления до посадки в самолёт. Рассказали: - как эти эффекты проявляются в реальных сценариях; - как их диагностировать с помощью данных и исследований; - какие продуктовые решения помогают снижать эмоциональные искажения или использовать их этично. Будет полезно всем, кто работает с продуктовыми метриками, интерфейсами, исследованиями, или в целом стремится узнать больше о психологии пользователя онлайн-сервисов.

https://habr.com/ru/companies/ostrovok/articles/972908/

#ux #когнитивные_искажения #исследования #метрики_продукта #product #cognitive_biases

12 когнитивных искажений пользователя: как они влияют на вас, ваш продукт, и что с этим делать?

Мы привыкли думать, что свободно ориентируемся в интерфейсах: выбираем отель, оформляем страховку, переключаемся между тарифами — будто бы полностью контролируем процесс. Но за кулисами каждого такого решения работают незаметные психологические силы. FOMO подталкивает к спешке, фрейминг меняет восприятие выгоды, эффект авторитета заставляет доверять «рекомендованному», а переоценка вероятностей и десятки других искажений тихо корректируют наши выборы. В итоге именно они — а не рациональность — нередко определяют поведение пользователя и влияют на ключевые метрики продукта: от конверсии и CTR до CSAT и удержания. В этой статье мы рассмотрели travel-tech через призму поведенческой психологии и собрали распространённые когнитивные эффекты, которые встречаются на пути пользователя — от поиска направления до посадки в самолёт. Рассказали: - как эти эффекты проявляются в реальных сценариях; - как их диагностировать с помощью данных и исследований; - какие продуктовые решения помогают снижать эмоциональные искажения или использовать их этично. Будет полезно всем, кто работает с продуктовыми метриками, интерфейсами, исследованиями, или в целом стремится узнать больше о психологии пользователя онлайн-сервисов.

https://habr.com/ru/companies/ostrovok/articles/972908/

#ux #когнитивные_искажения #исследования #метрики_продукта #product #cognitive_biases

12 когнитивных искажений пользователя: как они влияют на вас, ваш продукт, и что с этим делать?

Мы привыкли думать, что свободно ориентируемся в интерфейсах: выбираем отель, оформляем страховку, переключаемся между тарифами — будто бы полностью контролируем процесс. Но за кулисами каждого такого решения работают незаметные психологические силы. FOMO подталкивает к спешке, фрейминг меняет восприятие выгоды, эффект авторитета заставляет доверять «рекомендованному», а переоценка вероятностей и десятки других искажений тихо корректируют наши выборы. В итоге именно они — а не рациональность — нередко определяют поведение пользователя и влияют на ключевые метрики продукта: от конверсии и CTR до CSAT и удержания. В этой статье мы рассмотрели travel-tech через призму поведенческой психологии и собрали распространённые когнитивные эффекты, которые встречаются на пути пользователя — от поиска направления до посадки в самолёт. Рассказали: - как эти эффекты проявляются в реальных сценариях; - как их диагностировать с помощью данных и исследований; - какие продуктовые решения помогают снижать эмоциональные искажения или использовать их этично. Будет полезно всем, кто работает с продуктовыми метриками, интерфейсами, исследованиями, или в целом стремится узнать больше о психологии пользователя онлайн-сервисов.

https://habr.com/ru/companies/ostrovok/articles/972908/

#ux #когнитивные_искажения #исследования #метрики_продукта #product #cognitive_biases

12 когнитивных искажений пользователя: как они влияют на вас, ваш продукт, и что с этим делать?

Мы привыкли думать, что свободно ориентируемся в интерфейсах: выбираем отель, оформляем страховку, переключаемся между тарифами — будто бы полностью контролируем процесс. Но за кулисами каждого такого решения работают незаметные психологические силы. FOMO подталкивает к спешке, фрейминг меняет восприятие выгоды, эффект авторитета заставляет доверять «рекомендованному», а переоценка вероятностей и десятки других искажений тихо корректируют наши выборы. В итоге именно они — а не рациональность — нередко определяют поведение пользователя и влияют на ключевые метрики продукта: от конверсии и CTR до CSAT и удержания. В этой статье мы рассмотрели travel-tech через призму поведенческой психологии и собрали распространённые когнитивные эффекты, которые встречаются на пути пользователя — от поиска направления до посадки в самолёт. Рассказали: - как эти эффекты проявляются в реальных сценариях; - как их диагностировать с помощью данных и исследований; - какие продуктовые решения помогают снижать эмоциональные искажения или использовать их этично. Будет полезно всем, кто работает с продуктовыми метриками, интерфейсами, исследованиями, или в целом стремится узнать больше о психологии пользователя онлайн-сервисов.

https://habr.com/ru/companies/ostrovok/articles/972908/

#ux #когнитивные_искажения #исследования #метрики_продукта #product #cognitive_biases

Что наша жизнь? Игра! Основы геймификации и её применения в продукте

Признавайтесь, уже собрали свой daily streak в Duolingo? Если нет, то вы точно знаете хотя бы одного человека, который делает это регулярно, ведь MAU Duolingo 130млн человек. Что заставляет пользователей заходить в это приложение каждый день на протяжении многих месяцев, а то и лет? Скорее всего это не просто сила воли и не желание выучить английский. Это — магия геймификации.

https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/968088/

#геймификация #продуктовый_дизайн #метрики_продукта #управление_продуктом

Продуктовые метрики для аналитика данных: памятка для собеседований

Бывало ли, что для решения бизнес-кейса на собеседовании вам не хватило знания какой-нибудь метрики из предметной области? Это частая ситуация — например, в маркетплейсах всюду говорят про GMV, а в маркетинговой аналитике не обойтись без LTV. Привет, Хабр! Меня зовут Рафаэль Сайфутдинов, но обычно меня зовут просто Раф. Я работаю аналитиком ценообразования в Авито (а раньше — в Яндекс Лавке), преподаю машинное обучение в Центральном университете, окончил факультет компьютерных наук в НИУ ВШЭ и прошёл курс

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/966658/

#аналитика #метрики #метрика #метрики_продукта #продуктовая_метрика #продуктовые_метрики

ARPPU для инди: как повысить средний чек без назойливых поп-апов (и не потерять игроков)

Привет всем! Раньше я ненавидел покупки в играх: «КУПИ СЕЙЧАС!», «СКИДКА 300%»... Пока не научился повышать ARPPU без агрессии. Разберу 3 метода, которые дали +40% доходов в проекте с 2к установок.

https://habr.com/ru/articles/940052/

#аналитика #геймдев #продуктовая_аналитика #аналитика_игр #игровая_аналитика #метрики_продукта #arppu #инди_игры #индиразработка

ARPPU для инди: как повысить средний чек без назойливых поп-апов (и не потерять игроков)

Привет всем! Раньше я ненавидел покупки в играх: «КУПИ СЕЙЧАС!», «СКИДКА 300%»... Пока не научился повышать ARPPU без агрессии. Разберу 3 метода, которые дали +40% доходов в проекте с 2к установок.

https://habr.com/ru/articles/940052/

#аналитика #геймдев #продуктовая_аналитика #аналитика_игр #игровая_аналитика #метрики_продукта #arppu #инди_игры #индиразработка

ARPPU для инди: как повысить средний чек без назойливых поп-апов (и не потерять игроков)

Привет всем! Раньше я ненавидел покупки в играх: «КУПИ СЕЙЧАС!», «СКИДКА 300%»... Пока не научился повышать ARPPU без агрессии. Разберу 3 метода, которые дали +40% доходов в проекте с 2к установок.

https://habr.com/ru/articles/940052/

#аналитика #геймдев #продуктовая_аналитика #аналитика_игр #игровая_аналитика #метрики_продукта #arppu #инди_игры #индиразработка

ARPPU для инди: как повысить средний чек без назойливых поп-апов (и не потерять игроков)

Привет всем! Раньше я ненавидел покупки в играх: «КУПИ СЕЙЧАС!», «СКИДКА 300%»... Пока не научился повышать ARPPU без агрессии. Разберу 3 метода, которые дали +40% доходов в проекте с 2к установок.

https://habr.com/ru/articles/940052/

#аналитика #геймдев #продуктовая_аналитика #аналитика_игр #игровая_аналитика #метрики_продукта #arppu #инди_игры #индиразработка

Три брата UX’a: PX, AiX и MX

Когда мы говорим о дизайне цифровых продуктов, чаще всего имеем в виду UX — пользовательский опыт. Но в 2025 году UX — уже не просто про «как удобно кликнуть», он вырос и больше не живёт только в рамках фигмы или прототипа. Сейчас у UX появилось трое братьев PX, AiX и MX. У каждого — свой характер, свои задачи и влияние на восприятие продукта. Вместе они формируют полноценный пользовательский опыт, где важно всё: то как работает продукт, как он разговаривает с нами, и какие чувства вызывает. Об этом и многом другом читайте далее

https://habr.com/ru/companies/domclick/articles/905668/

#ux #метрики_продукта #тренды #дизайн #дизайнеру

Как метрики помогают инженеру по обеспечению качества?

Для улучшения работы инженера по обеспечению качества (QA) с помощью метрик и карты пути клиента (Customer Journey Map), важно понимать, как эти инструменты могут быть использованы для повышения качества продукта и минимизации ошибок на разных этапах разработки.

https://habr.com/ru/companies/sportmaster_lab/articles/932034/

#тестирование #qa #qa_testing #qa_engineer #qa_strategy #cjm #метрики_продукта