ZASQL_PYTHON Telegram 413
Как посчитать эффект от того, чего ещё не существует? Этим вопросом рано или поздно задаётся каждая продуктовая команда

Всем привет! Сегодня поговорим о том, когда в продукте решили запустить новый проект, но непонятно к чему подступиться, как считать, что получим.

🕺 Понятно, что тут можно подойти несколькими путями. Оценить прогноз на основе похожих, сделать матчинг, провести эксперимент, где можно понять истинный эффект запуска. Но я тут хочу поговорить о том, когда мы решаем, а вообще нужно ли смотреть в сторону этого проекта и что можно сделать.

Итак, мы хотим запустить проект Х. Хотим сделать верхнеуровневую оценку эффекта.

Можно сразу пойти в данные и попытаться раскопать то, что поможет в расчетах, но я бы предложил идти следующим путем

🙅‍♂️ Когда нет аналога в компании.

🗯 Можно спросить GPT с указанием ссылок на исследования интересующего рынка (так как ссылки GPT может сам генерировать, по крайнем мере было так, когда я писал работы в универе). Например, следующий промпт:

Ты — мой аналитик по рынку компаний.
Изучи рынок [X] в России.
Задачи:
1. Оцени ёмкость рынка (market size): текущая, прогнозы, темпы роста.
2. Найди исследования и отчёты топовых компаний/агентств, связанных с рынком (например: McKinsey, BCG, PwC, Deloitte, локальные консалтинговые агентства, государственные исследования, отраслевые ассоциации).
3. Опиши основные тренды и драйверы рынка.
4. Приведи ссылки на источники и исследования.
5. Сделай краткий структурированный конспект (чтобы можно было повторно использовать и углубить).

Формат ответа:
• Market Size: цифры + источник.
• Топ исследования и отчёты: список (ссылки + краткое содержание).
• Тренды: 3–5 ключевых трендов с кратким описанием.


После чего получаем основные цифры, которые можно примерить на отрасль, в которой мы работаем (очень грубо), сказав, что новый проект = доля компании на рынке * проект. Кайфово, если получится сделать хоть какую-то юнит-экономику. Например, если рынок X оценивается в 200 млрд рублей, даже 1% даёт 2 млрд рублей в год. Классический способ прикинуть рынок - TAM/SAM/SOM: общий рынок, достижимый сегмент, доля, которую реально можно взять

👍 Когда есть аналог в компании

Но если есть что-то похожее уже, например, в Яндексе была своя экосистема, оценить продукт становится проще, поскольку данные уже лежат внутри, а оценка делается только с учетом поправки на размер бизнеса. Есть определенные бенчмарки: конверсии, Retention, LTV. Все это можно спокойно достать из внутренних БД. Можно делать масштабирование: мы знаем какой эффект продукт дал на аудитории X, корректируем.

Понятно, что есть более строгие расчеты, которые можно использовать, но для предварительной оценки и тому, нужно ли это делать в принципе норм.

📈 После этого обычно хочется видеть трекшн проекта - это то, как себя должен вести проект на основе определенных метрик (MAU / CAC / LTV / ARPU).

🔗 Интересно, что есть на собеседованиях в консалтинговые компании кейсы по Market Sizing (например, тут предлагается запустить телепорт , а тут как решать кейсы на рынке FMCG

А что вы используете для оценки потенциала нового проекта? Как бы подошли к решению такой задачи? MVP, оценка рынка, юнит экономика?

Ставьте 🐳, если пост зашел, пишите комментарии!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🐳287🔥3



tgoop.com/zasql_python/413
Create:
Last Update:

Как посчитать эффект от того, чего ещё не существует? Этим вопросом рано или поздно задаётся каждая продуктовая команда

Всем привет! Сегодня поговорим о том, когда в продукте решили запустить новый проект, но непонятно к чему подступиться, как считать, что получим.

🕺 Понятно, что тут можно подойти несколькими путями. Оценить прогноз на основе похожих, сделать матчинг, провести эксперимент, где можно понять истинный эффект запуска. Но я тут хочу поговорить о том, когда мы решаем, а вообще нужно ли смотреть в сторону этого проекта и что можно сделать.

Итак, мы хотим запустить проект Х. Хотим сделать верхнеуровневую оценку эффекта.

Можно сразу пойти в данные и попытаться раскопать то, что поможет в расчетах, но я бы предложил идти следующим путем

🙅‍♂️ Когда нет аналога в компании.

🗯 Можно спросить GPT с указанием ссылок на исследования интересующего рынка (так как ссылки GPT может сам генерировать, по крайнем мере было так, когда я писал работы в универе). Например, следующий промпт:

Ты — мой аналитик по рынку компаний.
Изучи рынок [X] в России.
Задачи:
1. Оцени ёмкость рынка (market size): текущая, прогнозы, темпы роста.
2. Найди исследования и отчёты топовых компаний/агентств, связанных с рынком (например: McKinsey, BCG, PwC, Deloitte, локальные консалтинговые агентства, государственные исследования, отраслевые ассоциации).
3. Опиши основные тренды и драйверы рынка.
4. Приведи ссылки на источники и исследования.
5. Сделай краткий структурированный конспект (чтобы можно было повторно использовать и углубить).

Формат ответа:
• Market Size: цифры + источник.
• Топ исследования и отчёты: список (ссылки + краткое содержание).
• Тренды: 3–5 ключевых трендов с кратким описанием.


После чего получаем основные цифры, которые можно примерить на отрасль, в которой мы работаем (очень грубо), сказав, что новый проект = доля компании на рынке * проект. Кайфово, если получится сделать хоть какую-то юнит-экономику. Например, если рынок X оценивается в 200 млрд рублей, даже 1% даёт 2 млрд рублей в год. Классический способ прикинуть рынок - TAM/SAM/SOM: общий рынок, достижимый сегмент, доля, которую реально можно взять

👍 Когда есть аналог в компании

Но если есть что-то похожее уже, например, в Яндексе была своя экосистема, оценить продукт становится проще, поскольку данные уже лежат внутри, а оценка делается только с учетом поправки на размер бизнеса. Есть определенные бенчмарки: конверсии, Retention, LTV. Все это можно спокойно достать из внутренних БД. Можно делать масштабирование: мы знаем какой эффект продукт дал на аудитории X, корректируем.

Понятно, что есть более строгие расчеты, которые можно использовать, но для предварительной оценки и тому, нужно ли это делать в принципе норм.

📈 После этого обычно хочется видеть трекшн проекта - это то, как себя должен вести проект на основе определенных метрик (MAU / CAC / LTV / ARPU).

🔗 Интересно, что есть на собеседованиях в консалтинговые компании кейсы по Market Sizing (например, тут предлагается запустить телепорт , а тут как решать кейсы на рынке FMCG

А что вы используете для оценки потенциала нового проекта? Как бы подошли к решению такой задачи? MVP, оценка рынка, юнит экономика?

Ставьте 🐳, если пост зашел, пишите комментарии!

BY Заскуль питона (Data Science)


Share with your friend now:
tgoop.com/zasql_python/413

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

To view your bio, click the Menu icon and select “View channel info.” A Telegram channel is used for various purposes, from sharing helpful content to implementing a business strategy. In addition, you can use your channel to build and improve your company image, boost your sales, make profits, enhance customer loyalty, and more. “Hey degen, are you stressed? Just let it all out,” he wrote, along with a link to join the group. With the administration mulling over limiting access to doxxing groups, a prominent Telegram doxxing group apparently went on a "revenge spree." Among the requests, the Brazilian electoral Court wanted to know if they could obtain data on the origins of malicious content posted on the platform. According to the TSE, this would enable the authorities to track false content and identify the user responsible for publishing it in the first place.
from us


Telegram Заскуль питона (Data Science)
FROM American