Количественные данные для исследований и аналитики массовых сервисов

1. Количественные данные для исследований
и аналитики массовых сервисов
Виталий Черемисинов
www.facebook.com/vit.cheremisinov

2. Коротко про меня
Более 5-ти лет в отрасли. Работал в крупнейших
московских агентствах. Участвовал более чем
в 50-ти крупных интернет-проектах.
Facebook: www.facebook.com/vit.cheremisinov
Slideshare: www.slideshare.net/VitCheremisinov/

3. Типы собираемых данных

4. Экономика
CAC
LTV
ARPPU
ARPU
ROI в гипотезу

5. Воронки
Mixpanel Google Analytics
VS
пользователи сеансы

6. Так будет лучше

7. Сценарии

8. Бюджетный вариант
Пишите сюда: facebook.com/vit.cheremisinov
Скину код

9. Основные ошибки
при сборе и анализе данных

10. Ошибка 1: Измеряем воздух

11. Ошибка 2: Не знаем инструмент

12. Ошибка 3: измеряем все подряд

13. Каждый чих пользователя

14. Думайте, прежде чем делать!
Что отслеживаем Зачем отслеживаем Что покажет Как отслеживаем Примечание

15. Ошибка 4: Считаем не то и не так

16. Где лучше?
23045
12345
401
23012
13857
434
0
5000
10000
15000
20000
25000
Шаг,1 Шаг,2 Спасибо

17. А если проверю?!

18. Магия чисел
Где:
Z — магическое число определяющее кол-во сигм (1,2,3)
p — конверсия/100 (относительный показатель)
n — размер выборки

19. Так где же лучше?
1,74%
1,89%
0,00%
0,50%
1,00%
1,50%
2,00%
2,50%
1

20. Что будет, если редизайн начать с аналитики
и ею же и закончить?
Кейс

21. Поведение

22. Карточная сортировка
для навигационной и информационой архитектуры

23. A/B тестирования до релиза
Победитель

24. A/B тестирования после релиза
Победитель

25. Как проводим
Считаем достоверность
Определяем плотность выборки

26. Как проводим
ДостоверностьВыборка
Где:
p-текущая конверсия/100
б- планируемое изменение в конверсии (в + и -)
Где:
Z - магическое число определяющее кол-во сигм (1,2,3)
p- Конверсия/100 (относительный показатель):
n- Размер выборки:

27. Результаты
С1 +60%
Средний чек +70%
И это только начало!

28. Спасибо за внимание!
Виталий Черемисинов
www.facebook.com/vit.cheremisinov