[DS Cast 15] #Вконтексте — Data-аналитики и дизайнеры

Описание

Вместе с Виктором Лапуцким обсуждаем роль аналитики в продуктовой разработке — от проверки гипотез до A/B тестов и визуализации данных. В чём заключается роль аналитика, как дизайнеру и аналитику работать вместе, и как не дизайнеру можно использовать простые аналитические инструменты, чтобы получить максимум полезных знаний.
————————————
📚 Полезные материалы:
1. Демо-аккаунт от Google: https://support.google.com/analytics/answer/6367342?hl=en#zippy=%2Cin-this-article
2. Книга «Голая статистика» от Чарльза Уилана
3. Книга «Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов» от Карл Андерсон
4. Курсы от Amplitude
————————————
00:00 Привет-привет
01:24 Кто такие дата-аналитики?
05:22 Классификация аналитиков и их задачи
08:22 Когда бизнесу нужен аналитик?
10:10 Строительство Data Informed культуры
11:25 Данные и их значение в аналитике
13:46 Роль аналитика в продуктовой команде
16:57 Жизненный цикл аналитика
20:02 Фокус на пользователе и / или бизнесе
23:12 Стратегия измерения и выбор инструментов
25:20 Adobe для аналитики?
28:57 Интеграция и написание требований
31:36 Tag manager
33:36 QA и тестирование аналитики
36:03 Создание дешбордов и визуализация данных
38:07 CR-оптимизация
40:53 Когда аналитик готов уходить?
42:47 Роль дизайнеров в аналитике данных
46:56 Зачем дизайнеру аналитика?
48:07 Инструменты аналитики для дизайнеров
50:06 Обзор Google Analytics и его функционала
51:31 Отчеты и метрики в Google Analytics
54:29 Культура данных и важность документации
56:53 Оценка данных
57:35 Работа с количественными данными
01:00:12 Манипуляции с данными и их последствия
01:02:13 Плохие новости в аналитике
01:03:00 GA Explore
01:06:33 GA Security
01:07:53 Анализ пользовательского потока и взаимодействия
01:09:47 Структура данных и ивенты в Google Analytics
01:13:36 Демографические показатели в дизайне интерфейсов
01:16:51 Анализ пользовательского поведения и удержания
01:19:50 Хорошие и плохие данные в аналитике
01:22:20 Влияние времени на принятие решений
01:25:37 Сравнение источников трафика
01:31:21 Заблуждения в user flow и дата-дривин персоны
01:36:25 Работа с клиентами и их ожидания
01:38:39 Проблемы восприятия данных клиентами
01:42:37 Неожиданные открытия в аналитике
01:44:24 Как прокачать навыки веб-аналитики
01:49:52 Заключительные мысли и советы по обучению