У нас в компании, основная метрика для оценки работы продукта это то, сколько рекомендаций приняли пользователи. Мы предлагаем 10 продуктов, пользователь принимает 9 - значит мы работаем с эффективностью в 90%. При этом, получается интересная ситуация:
🔃 Мы предлагаем пользователю 100 рекомендаций, он принимает из них 99. Мы предполагаем, что он не успел обработать эту 1 рекомендацию. Статистика: принято + 99; не принято + 1
🔃 На следующий день мы показываем пользователю оставшуюся рекомендацию. Пользователь не принимает её, потому что она оказалась плохой. Статистика: принято + 0 ; не принято + 1 (старая)
🔃 Так повторяется каждый день. Статистика: принято + 0 ; не принято + 1
В конце месяца у нас статистика: не принято 30 рекомендаций, а принято 99. Получается эффективность рекомендаций меньше 80%. Если бы было соотношение 98 принятых и 2 непринятые, то за месяц это уже 60%. Получается, одна не принятая рекомендация эквивалентна 30 принятым.
Казалось бы - это плохой подход и он нигде не пригодиться, однако я нашёл, где его применить.
〰️ Заходя на HH, мы видим множество вакансий с ЗП 50 000 и требованиями в 5 лет опыта. Но на эти вакансии никто не откликается, а значит их не закроют и они будут активны и завтра, и через неделю.
📊 В итоге, статистически получается, что есть много вакансий, на которых платят мало. А вакансии, где платят адекватно и условия хорошие - либо закрываются быстро, либо их даже не публикуют, а HR-ы находят кандидатов самостоятельно.
Получается, по статистике HH, 120 000 рублей получают разработчики с уровнями миддл и сеньор, а на самом деле это может быть планка джуна. Для миддла эта планка вообще меньше нижней границы 〰️
У нас в компании, основная метрика для оценки работы продукта это то, сколько рекомендаций приняли пользователи. Мы предлагаем 10 продуктов, пользователь принимает 9 - значит мы работаем с эффективностью в 90%. При этом, получается интересная ситуация:
🔃 Мы предлагаем пользователю 100 рекомендаций, он принимает из них 99. Мы предполагаем, что он не успел обработать эту 1 рекомендацию. Статистика: принято + 99; не принято + 1
🔃 На следующий день мы показываем пользователю оставшуюся рекомендацию. Пользователь не принимает её, потому что она оказалась плохой. Статистика: принято + 0 ; не принято + 1 (старая)
🔃 Так повторяется каждый день. Статистика: принято + 0 ; не принято + 1
В конце месяца у нас статистика: не принято 30 рекомендаций, а принято 99. Получается эффективность рекомендаций меньше 80%. Если бы было соотношение 98 принятых и 2 непринятые, то за месяц это уже 60%. Получается, одна не принятая рекомендация эквивалентна 30 принятым.
Казалось бы - это плохой подход и он нигде не пригодиться, однако я нашёл, где его применить.
〰️ Заходя на HH, мы видим множество вакансий с ЗП 50 000 и требованиями в 5 лет опыта. Но на эти вакансии никто не откликается, а значит их не закроют и они будут активны и завтра, и через неделю.
📊 В итоге, статистически получается, что есть много вакансий, на которых платят мало. А вакансии, где платят адекватно и условия хорошие - либо закрываются быстро, либо их даже не публикуют, а HR-ы находят кандидатов самостоятельно.
Получается, по статистике HH, 120 000 рублей получают разработчики с уровнями миддл и сеньор, а на самом деле это может быть планка джуна. Для миддла эта планка вообще меньше нижней границы 〰️
Just as the Bitcoin turmoil continues, crypto traders have taken to Telegram to voice their feelings. Crypto investors can reduce their anxiety about losses by joining the “Bear Market Screaming Therapy Group” on Telegram. As five out of seven counts were serious, Hui sentenced Ng to six years and six months in jail. How to Create a Private or Public Channel on Telegram? In 2018, Telegram’s audience reached 200 million people, with 500,000 new users joining the messenger every day. It was launched for iOS on 14 August 2013 and Android on 20 October 2013. To delete a channel with over 1,000 subscribers, you need to contact user support
from us
