4 types d'analyses qu'une équipe produit doit comprendre

Les entreprises s'efforcent désormais de traiter et d'analyser les données sur les clients, les produits et la publicité. Cela vous aide à élaborer la bonne stratégie et à gérer votre entreprise. 

Une grande infrastructure repose sur des requêtes Python et SQL. Et non seulement les analystes doivent comprendre cela, mais également les chefs de produit, les entrepreneurs et les autres représentants de l'équipe produit. 

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1.

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: Python, Google Analytics, Tableau, Amplitude, SQL, SimilarWeb, ClickHouse. 

2.

: CRM, , .

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1. : Facebook . SEO. Booking, TikTok. 

   
   
   
   
   

2. , , AirBnb, Instagram.

   
   
   
   
   

3. ,  . Expedia, Pinterest.

   
   
   
   
   

: Google Analytics, A/B-, R Python, Power BI Tableau, ., Power View, Power Pivot, Power Query. : .  

3.

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1. . , . , . . . , . , . 

   
   
   
   
   

2. . , . . . : ; ; Push-; . , . .

   
   
   
   
   

3. + . . . . 

   
   
   
   
   

: Firebase Analytics, Flurry, AppAnnie, Mixpanel, Facebook nalytics, AppMetrica, Amplitude Adjust.

4.

. , . : ROI (return on investments), CPO (cost per order), CPA (cost per action), CTR (click through rate).

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client id. . utm-. () , . 50 . ., , . ( , -) . , , . , . : , , . , . CRM, . – , , . . CRM amoCRM, RetailCRM «24». . . , CRM , . , ? UTM-, - CRM.

, CRM, , , . , . , 20 . . 30 . . – 30 . . 5 . . .

: , - CRM, Google BigQuery, BI-, : LTV, ROMI, Google BigQuery, Google Data Studio Microsoft Power BI.

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"Product manager"

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