ZASQL_PYTHON Telegram 355
Дашборд — это не конечный продукт аналитика, а основа для новых гипотез

Особенно актуально это на тех местах работы, где проводится мало исследований или A/B-тестов, и аналитик постепенно превращается в сборщика витрин — на входе требования, на выходе дашборд.

🟢 Не спорю, это основа аналитики. Но сводить работу аналитика только к построению витрин и дашбордов — слишком узко. Гораздо ценнее периодически пересматривать отчётность хотя бы в рамках своего направления. Это помогает формулировать новые гипотезы и вместе с продуктом находить точки роста на основе реальных данных. В идеале — стремиться к тому, чтобы все ключевые процессы были покрыты прозрачной и удобной отчётностью.

🤓 По сути, это то место, где цифры можно представить в удобном формате для бизнеса для генерации новых задач,
формировании доработок в тех местах, где это нужно.

Помню первую работу: самая сложная часть — не графики, а ETL, который заключался в переливке данных для построения дашборда

-> дальше идет поддержание функционала, алерты. ТОЛЬКО продакты / проджекты генерировали новые задачи (аналитика не двигала бизнес).

🧠 Когда ты открываешь дашборд и видишь цифры в нужном срезе — это уже не просто набор красивых рисуночков, а инструмент для генерации идей.

Например.

1. На срезе X видно падение конверсии в поиск -> рождается гипотеза.
2. Общее падение заказов -> копаем в способы оплаты -> видно падение СБП.
3. Новички хуже проходят онбординг -> видно в глубине событий за первую сессию.

😎 Дашборд — инструмент для дальнейшей работы вместе с бизнесом. Хоть это и очевидно, не стоит забывать регулярно отслеживать метрики (необязательно каждый день)

15 минут в день и спина болеть не будет

🐶 Чтобы не просто отвечать на запрос, а самому формулировать следующий.
Чем чаще ты его открываешь — тем чаще у тебя будут идеи для роста бизнеса, а это ценный навык аналитика

🔥 Ставьте реакции, если пост был полезным, и делитесь своими кейсами в работе с дашбордами
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
337433👍11



tgoop.com/zasql_python/355
Create:
Last Update:

Дашборд — это не конечный продукт аналитика, а основа для новых гипотез

Особенно актуально это на тех местах работы, где проводится мало исследований или A/B-тестов, и аналитик постепенно превращается в сборщика витрин — на входе требования, на выходе дашборд.

🟢 Не спорю, это основа аналитики. Но сводить работу аналитика только к построению витрин и дашбордов — слишком узко. Гораздо ценнее периодически пересматривать отчётность хотя бы в рамках своего направления. Это помогает формулировать новые гипотезы и вместе с продуктом находить точки роста на основе реальных данных. В идеале — стремиться к тому, чтобы все ключевые процессы были покрыты прозрачной и удобной отчётностью.

🤓 По сути, это то место, где цифры можно представить в удобном формате для бизнеса для генерации новых задач,
формировании доработок в тех местах, где это нужно.

Помню первую работу: самая сложная часть — не графики, а ETL, который заключался в переливке данных для построения дашборда

-> дальше идет поддержание функционала, алерты. ТОЛЬКО продакты / проджекты генерировали новые задачи (аналитика не двигала бизнес).

🧠 Когда ты открываешь дашборд и видишь цифры в нужном срезе — это уже не просто набор красивых рисуночков, а инструмент для генерации идей.

Например.

1. На срезе X видно падение конверсии в поиск -> рождается гипотеза.
2. Общее падение заказов -> копаем в способы оплаты -> видно падение СБП.
3. Новички хуже проходят онбординг -> видно в глубине событий за первую сессию.

😎 Дашборд — инструмент для дальнейшей работы вместе с бизнесом. Хоть это и очевидно, не стоит забывать регулярно отслеживать метрики (необязательно каждый день)

15 минут в день и спина болеть не будет

🐶 Чтобы не просто отвечать на запрос, а самому формулировать следующий.
Чем чаще ты его открываешь — тем чаще у тебя будут идеи для роста бизнеса, а это ценный навык аналитика

🔥 Ставьте реакции, если пост был полезным, и делитесь своими кейсами в работе с дашбордами

BY Заскуль питона (Data Science)




Share with your friend now:
tgoop.com/zasql_python/355

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

To view your bio, click the Menu icon and select “View channel info.” The administrator of a telegram group, "Suck Channel," was sentenced to six years and six months in prison for seven counts of incitement yesterday. As five out of seven counts were serious, Hui sentenced Ng to six years and six months in jail. Public channels are public to the internet, regardless of whether or not they are subscribed. A public channel is displayed in search results and has a short address (link).
from us


Telegram Заскуль питона (Data Science)
FROM American