📊 Продуктовая аналитика на собеседовании
Продуктовая часть собеседования: метрики, декомпозиция, «метрика упала — что делать». Каждый разбор — с логикой рассуждения, а не только с определением.
49 материалов · страница 1 из 2
DAU/MAU и stickiness: что это и как считать
DAU/MAU и stickiness: что это за метрика, как её считать, какие значения нормальные и когда она врёт. Формула, SQL-шаблон и разбор интерпретации для аналитика.
Метрики продукта на собеседовании продакт-менеджера
Метрики продукта на собеседовании PM: DAU, MAU, retention, активация, ARPU, LTV. Что спрашивают и как отвечать.
AARRR (пиратские метрики): как использовать
AARRR: Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral. Как построить воронку, какие метрики мерить и где обычно ломается.
Churn rate: формула и интерпретация
Churn rate простыми словами: формула, customer и revenue churn, gross и net, как интерпретировать и какие бенчмарки разумны.
CSAT vs NPS vs CES: что выбрать продакту
CSAT, NPS, CES простыми словами: чем отличаются, что мерят, когда какую метрику использовать. Сравнительная таблица и примеры.
Customer Journey Map: шаблон, пример, как читать
Customer Journey Map простыми словами: шаблон, этапы, эмоции, точки контакта. Как построить CJM и вытащить из неё реальные инсайты.
Как продакту снизить churn
Как снизить churn в продукте: диагностика причин, виды churn, рычаги удержания, типовые эксперименты, как мерить эффект.
Как продакту улучшить retention
Как продакту улучшить retention: рамка диагностики, основные рычаги, типовые эксперименты, метрики, как не путать причину и следствие.
NPS простыми словами: как считать и интерпретировать
NPS простыми словами: формула, как считать, какие значения нормальные, как не натянуть сову на глобус и не врать стейкхолдерам.
OKR vs KPI: разница и когда какой выбрать
OKR vs KPI: чем отличаются цели и метрики, когда использовать что, реальные примеры и частые ошибки. Гайд для продакта и аналитика.
Как найти Product-Market Fit
Product-Market Fit простыми словами: что это, как измерить, метод Шона Эллиса (40% rule), retention curves и частые ошибки в поиске PMF.
Product Marketing Manager vs Product Manager
Разница между PMM и PM: позиционирование, запуск, метрики. Кто пишет messaging, кто отвечает за go-to-market и где роли пересекаются на собесе.
Retention rate: формула и расчёт
Retention rate простыми словами: формула, как считать N-day и rolling retention, отличие от churn, типичные ошибки и пример с когортами.
Юнит-экономика для продакта: основы
Юнит-экономика простыми словами: что это, ключевые метрики (CAC, LTV, CM, payback), формулы и как продакту её использовать.
Churn modeling для аналитика
Churn prediction models: подготовка данных, features, evaluation. Practical guide.
DAU/MAU ratio (stickiness)
DAU/MAU ratio (stickiness) — мера «липкости» продукта. Что считается хорошим, как улучшать.
Шпаргалка по продуктовым метрикам
Краткая шпаргалка по продуктовым метрикам: привлечение, активация, удержание, монетизация, рост.
Шпаргалка по cohorts и retention
Cohort analysis и retention: определения, SQL, pitfalls. Quick reference.
Churn простыми словами
Что такое churn rate простыми словами. Виды, формулы, как снижать. Связь с retention и LTV.
NPS vs CSAT: разница
Разница между NPS и CSAT. Формулы, применение, как выбирать для своего продукта.
Кейс: NPS упал. Разбор на собеседовании
Разбор кейса «NPS упал на 10 пунктов»: декомпозиция, проверка данных, гипотезы, действия. Структура ответа на собеседовании.
Кейс: stickiness упала. Разбор на собесе
Разбор кейса «DAU/MAU упала с 25% до 18%»: декомпозиция, гипотезы, действия. Собеседование продуктового аналитика.
Retention простыми словами
Что такое retention простыми словами. Cohort retention, rolling retention, N-day retention. Примеры.
Net Revenue Retention (NRR): формула и интерпретация
NRR — главная метрика SaaS. Что это простыми словами, формула, что значат 100% / 120% / 80%, нормы по индустрии и пример расчёта на cohort basis.
Plotly для аналитика: интерактивные графики
Plotly в Python: интерактивные графики для дашбордов и презентаций. Примеры для аналитика.
Что такое когорта простыми словами
Когорта в аналитике: определение, зачем нужна, как выбирать когорты. Когортный анализ простыми словами.
Что такое NPS простыми словами
NPS (Net Promoter Score): определение, формула, как измерять, применение. Простое объяснение для аналитика.
Кейс: churn вырос. Как решать на собеседовании
Разбор кейса «churn рейт вырос с 5% до 7.5%»: декомпозиция, связь с retention, сегментация. С собеседования аналитика.
Кейс: retention упал. Как решать на собеседовании
Разбор кейса «retention упал на 15%»: как структурно ответить, какие гипотезы проверить, какой фреймворк использовать. Пример с собеседования.
Задачи на когортный анализ на собеседовании
Задачи на когортный анализ с собесов: построение когорт, retention-таблицы, LTV по когортам. SQL и pandas решения.
Задачи на retention на собеседовании аналитика
Реальные задачи на retention с собеседований: D1/D7/D30, когортный retention, unbounded vs classic, SQL и pandas решения.
AARRR — пиратские метрики для аналитика
AARRR (пиратские метрики): Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Referral. Примеры, метрики для каждого этапа, SQL-запросы.
Атрибуция в маркетинге — модели для аналитика
Атрибуция в маркетинге: last click, first click, линейная, U-shape, data-driven. Как оценить вклад каналов. Примеры расчёта. Вопросы с собеседования аналитика.
Предсказание оттока — Churn Prediction для аналитика
Churn Prediction: как предсказать отток пользователей. Признаки, модели, метрики качества, Python-пример. Вопросы с собеседований.
Customer Journey Map — как аналитику строить карту пути клиента
Customer Journey Map: что это, как строить CJM с данными, touchpoints, метрики на каждом этапе. Вопросы с собеседований аналитика.
NPS — Net Promoter Score для аналитика
NPS (Net Promoter Score): формула, шкала, расчёт. Промоутеры, нейтралы, критики. Как интерпретировать NPS и повышать лояльность. Вопросы с собеседования аналитика.
OKR vs KPI — разница, примеры и вопросы с собеседований
OKR vs KPI: разница, примеры из продуктовой аналитики, таблица сравнения. Что спрашивают на собеседованиях аналитика данных.
Сегментация пользователей — методы и примеры
Сегментация пользователей: по поведению, демографии, RFM, когортам. SQL-примеры и вопросы с собеседования аналитика данных.
Декомпозиция метрик — фреймворк для собеседования аналитика
Декомпозиция метрик на собеседовании аналитика: Revenue, DAU, конверсия. Фреймворк, примеры деревьев и типичные ошибки.
Product-Market Fit — как измерить и какие метрики смотреть
Product-Market Fit: что это, как измерить, ключевые метрики (retention, NPS, Sean Ellis test). Вопросы с собеседования продуктового аналитика.
Retention vs Churn — в чём разница и как считать
Разница между Retention и Churn: формулы расчёта, примеры с реальными числами, типичные ошибки. Частый вопрос на собеседовании продуктового аналитика.
Stickiness (DAU/MAU) — что это и как интерпретировать
Stickiness (DAU/MAU): что показывает, как считать, бенчмарки по индустриям. SQL-расчёт и вопросы с собеседования аналитика.
Когортный анализ: полный гайд
Когортный анализ для аналитика: что это, зачем нужен, как строить. SQL-запросы для когорт, визуализация, интерпретация. Вопросы с собеседований.
«Метрика упала на 20%» — как решать кейс на собеседовании
Разбор кейса «метрика упала»: фреймворк, декомпозиция, чек-лист причин. Как структурировать ответ на собеседовании аналитика.
Метрики продукта: DAU, MAU, ARPU, LTV
Ключевые продуктовые метрики: DAU, WAU, MAU, ARPU, ARPPU, LTV, Stickiness. Формулы, SQL-запросы, подводные камни. Вопросы с собеседований аналитиков.
Типы графиков для аналитика: шпаргалка
Типы графиков для аналитика: line chart, bar chart, box plot, scatter plot, heatmap, histogram. Когда какой применять на практике.
Unit-экономика простыми словами
Unit-экономика для аналитика: LTV, CAC, LTV/CAC, Payback Period, маржинальность. Формулы, примеры расчёта, вопросы с собеседований.
Воронка конверсии: как строить и анализировать
Воронка конверсии для аналитика: как строить, SQL-запросы, где искать потери, как улучшать. AARRR, e-commerce воронка. Вопросы с собеседований.