Какие выполнял задачи на проекте?

Задачи Product Analyst на проекте

Рассмотрю полный спектр задач, которые выполняю как Product Analyst, разбив их на категории.

1. Мониторинг и дашборды (30-40% времени)

Создание и поддержка дашбордов:

• Разработка дашборда конверсии в Tableau/Metabase с фильтрами по источнику, устройству, географии
• Настройка real-time дашбордов для отслеживания KPI (revenue, DAU, MAU, чёрн)
• Создание дашборда для отслеживания A/B тестов
• Дашборд для отслеживания пользовательских когорт

Мониторинг аномалий:

• Ежедневная проверка дашбордов на предмет аномалий
• Настройка alert'ов (например, "если конверсия упала более чем на 10% за день")
• Реагирование на аномалии: поиск причин

Отчёты:

• Подготовка Weekly business review (WBR) с KPI, insight'ами, и рекомендациями
• Monthly analytics report для стейкхолдеров
• Executive summary для руководства

2. Ad-hoc анализ (30-40% времени)

Запросы от PM:

• "Какой процент пользователей использует каждый feature?"
• "На каком шаге воронки теряем больше всего пользователей?"
• "Какая платёжная система приносит больше дохода?"

Запросы от маркетинга:

• "Какой источник трафика имеет самый высокий LTV?"
• "Какой демографический сегмент конвертится лучше всего?"
• "Какой device type приносит наибольший revenue?"

Запросы от разработки:

• "Использует ли кто-нибудь deprecated API?"
• "На каких версиях приложения больше crash'ей?"
• "Какая фича вызывает самое больше drop-off'ов?"

Пример запроса и решения:

Вопрос: "Почему упал чёрн за последнюю неделю на 5%?"

Процесс анализа:

-- Сравнить когорты неделю назад и сейчас
SELECT 
  u.source_channel,
  COUNT(DISTINCT u.user_id) AS users,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN r.churned THEN u.user_id END)::numeric / 
    COUNT(DISTINCT u.user_id) * 100 AS churn_rate
FROM users u
LEFT JOIN retention_events r ON u.user_id = r.user_id 
  AND r.check_date = CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
WHERE u.created_at >= NOW() - INTERVAL '2 weeks'
GROUP BY u.source_channel
ORDER BY churn_rate;

Итог: нашли, что чёрн вырос именно у пользователей, которые зарегистрировались через определённую рекламную кампанию (низкое качество пользователей). Рекомендовали заморозить эту кампанию.

3. Аналитические исследования (20-30% времени)

Когортный анализ:

• Построить матрицу когорт (когда зарегистрировались vs как давно используют)
• Выявить, какие когорты самые "здоровые"
• Определить, улучшается ли качество привлекаемых пользователей

Сегментация:

• RFM анализ (Recency, Frequency, Monetary) для идентификации VIP пользователей
• Поведенческая сегментация (какие типы пользователей существуют)
• Демографическая сегментация (возраст, пол, страна, устройство)

Пример сегментации:

WITH user_metrics AS (
  SELECT 
    user_id,
    MAX(last_transaction_date) AS recency,
    COUNT(DISTINCT DATE_TRUNC('month', transaction_date)) AS frequency,
    SUM(amount) AS monetary_value
  FROM transactions
  WHERE transaction_date >= NOW() - INTERVAL '90 days'
  GROUP BY user_id
)
SELECT 
  CASE 
    WHEN recency <= 7 AND frequency >= 5 AND monetary_value > 100 THEN 'VIP'
    WHEN recency <= 30 AND frequency >= 3 AND monetary_value > 50 THEN 'Regular'
    WHEN recency <= 60 THEN 'At-risk'
    ELSE 'Inactive'
  END AS segment,
  COUNT(*) AS user_count,
  ROUND(AVG(monetary_value), 2) AS avg_ltv
FROM user_metrics
GROUP BY segment;

Анализ воронки конверсии:

• Отслеживание drop-off'ов на каждом шаге
• Сегментирование drop-off'ов (где теряем разные типы пользователей)
• Ранжирование bottleneck'ов по impact'у

4. Работа с экспериментами (10-20% времени)

Планирование A/B тестов:

• Определение hypothesis'а для теста
• Расчёт требуемого sample size
• Определение primary и secondary metrics

**Пример: **

Гипотеза: если поднять цену плана "Премиум" с $9.99 на $11.99, LTV вырастет на 15% (при снижении конверсии на макс 8%)

Calculation:
Current: $9.99 * 40% conversion = $4.00 per user
Test: $11.99 * 32% conversion (8% drop) = $3.84 per user
Worse! Need conversion to only drop 5%:
$11.99 * 35% = $4.20 per user (+5% lift)

Анализ результатов A/B теста:

• Проверка статистической значимости (p-value < 0.05)
• Расчёт доверительного интервала
• Поиск побочных эффектов (может быть, конверсия выросла, но чёрн вырос?)

5. Долгосрочные проекты (10-20% времени)

Прогнозирование (Forecasting):

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Исторические данные
historical_data = pd.read_sql("SELECT date, revenue FROM daily_revenue ORDER BY date")

# Простой linear forecast
X = np.arange(len(historical_data)).reshape(-1, 1)
y = historical_data['revenue'].values

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Forecast на 30 дней вперёд
future_dates = np.arange(len(historical_data), len(historical_data) + 30).reshape(-1, 1)
forecast = model.predict(future_dates)

print(f"Projected revenue in 30 days: ${forecast[-1]:,.2f}")

Анализ рынка и конкурентов:

• Изучение публичных данных о конкурентах (App Store ratings, reviews, download trends)
• Бенчмарк'ирование собственных метрик

Построение data моделей:

• LTV/CAC модель
• Churn prediction модель
• Customer segmentation модель

6. Коммуникация результатов (10-20% времени)

Презентации:

• Подготовка PowerPoint с результатами анализа
• Объяснение финдингс для non-technical stakeholders
• Рекомендации на основе данных

Документация:

• Создание data dictionary (какие таблицы, какие поля, как считаются метрики)
• Документирование методологии расчётов
• Написание SQL комментариев для сложных запросов

Обучение других:

• Объяснение процесса анализа для junior аналитиков
• Помощь PM'ам в понимании данных
• Проведение "Data literacy" сессий

7. Инфраструктура и оптимизация (5-10% времени)

Работа с БД:

• Оптимизация SQL запросов (добавление индексов, переписание сложных запросов)
• Создание data pipelines для автоматического заполнения таблиц
• Data cleaning (обработка missing values, дублей, outliers)

Инструменты:

• Интеграция новых источников данных
• Настройка ETL pipeline'ов
• Автоматизация подготовки отчётов

Типичный день Product Analyst'а

09:00 - 09:30: Проверка дашбордов, поиск аномалий 09:30 - 10:30: Встреча с PM, обсуждение вопросов 10:30 - 12:00: Ad-hoc анализ (SQL запросы, визуализация) 12:00 - 13:00: Обед 13:00 - 14:30: Работа над большим анализом или дашбордом 14:30 - 15:00: Code review других аналитиков 15:00 - 16:00: Подготовка отчётов или презентации 16:00 - 16:30: Планирование задач на следующий день

Ключевые навыки, которые используются

• SQL: основной навык, используется ежедневно
• Python: для более сложного анализа (прогнозы, ML модели)
• Tableau/Metabase: создание дашбордов
• Статистика: A/B тесты, доверительные интервалы
• Коммуникация: объяснение результатов stakeholders'ам
• Business acumen: понимание того, какие метрики действительно важны

Все эти задачи объединяет одна цель: предоставить данные и insight'ы, которые помогают компании принимать лучшие решения.