Как мы учились быть Data Driven с Симулятором GoPractice
В прошлом году команда Program Manager-ов Plesk получила возможность пройти онлайн-курс GoPractice! Simulator от Олега Якубенкова, и теперь мы хотим поделиться своими впечатлениями.
Кто мы?
Program Manager в Plesk может быть наиболее точно описан как «технический» менеджер продукта. Это значит, что помимо собственно продуктовых компетенций, каждый ПМ имеет технический бэкграунд и погружен в предметную область настолько, чтобы в общих чертах понимать специфику работы с хостингом, облачными сервисами и веб-разработкой. Часть из нас больше сфокусирована на работе непосредственно с продуктовыми фичами, а другая больше занимается аналитикой и статистикой. Я сама совмещаю обе эти роли.
В этом отзыве будут и мои личные впечатления от Симулятора GoPractice!, и фидбек, которым со мной поделились коллеги.
Что такое «Симулятор GoPractice!» ?
Симулятор представляет собой онлайн-курс в формате игры. Игроку предстоит перевоплотиться в начинающего продуктового аналитика, устраивающегося на работу в некий амбициозный стартап, поставивший целью создание мессенджера нового поколения и полный передел рынка.
Курс ориентирован на широкий круг пользователей: IT-специалистов, руководителей бизнеса и тех, кто уже занимается продуктовой аналитикой, но хотел бы упорядочить свои знания и прокачать навыки принятия решений на основе данных. В Plesk обучение, помимо нескольких менеджеров продукта, прошли комьюнити-менеджер и руководитель команды ПМов.
Как устроен курс?
Структурно курс разделен на главы, проходить которые можно только последовательно: двигаясь от простого к сложному, от расчета Retention и прогноза роста дневной аудитории приложения до решения более специфических вопросов: поиска канала привлечения клиентов, целесообразности покупки трафика в социальных сетях и выбора гипотезы, в которую с большей вероятностью стоит вкладывать усилия и деньги. Параллельно развитию сюжета шаг за шагом вводятся формулы для расчета соответствующих метрик. Емкие блоки теории перемежаются историями реальных игроков рынка и весьма жизненными сообщениями от виртуального начальства.
Что понравилось:
- Отличительная особенность курса — формат симулятора, позволяющий решать практические кейсы в игровой форме. Отправной точкой процесса является письмо с приглашением на финальное собеседование на должность аналитика в Instachat — «компанию, которая скоро изменит то, как мы общаемся». Спойлер — вас примут. Дальше всё как в жизни — общение с коллегами, релизы и смены концепции, принятие решений в условиях неопределенности и попытки эту самую определенность обрести :) Сюжет проработан хорошо — скучно не будет.
- Качественная теория — написана простым языком, хорошо структурирована. Новые понятия и метрики вводятся и объясняются по мере их появления в игровом сюжете и тут же обкатываются на практике.
- Еще один большой плюс курса — возможность поработать в системе аналитики Amplitude. Многие метрики в ходе обучения необходимо было проанализировать именно там, и оказалось, что когортный анализ, сегментация событий и воронки конверсий — это очень просто!
- Симулятор как платформа хорошо работает на различных устройствах. Один из наших коллег прошел часть курса в автобусе с мобильного телефона :)
- Отдельного упоминания заслуживает Online community в Facebook, где автор курса лично отвечает на задаваемые вопросы и предложения. Там же можно не только обсудить задания с другими участниками курса, но и пообщаться на профессиональные темы и поделиться инсайтами с коллегами по цеху.
К чему нужно быть готовым, чтобы не разочароваться:
- Планируйте временные затраты — на прохождение курса у большинства из нас ушло больше месяца. 90+ часов, можно сравнить с хорошим RPG.
- Курс заточен на мобильную аналитику. Многие метрики жестко привязаны к специфике мобильных приложений и применить их в своей работе с коробочным продуктом нам оказалось не так-то просто. Общие принципы продуктовой аналитики, конечно, для всех одни, но мобильные аналитики получат больше пользы, так как для них даются конкретные инструменты (SensorTower, App Annie) и примеры работы с ними.
- Некоторые вопросы, как нам показалось, заточены на «угадай-ка». Либо они требуют значительного вложения времени на изучение вопроса, гугление и проч., чего делать точно не хочется. Впрочем, судя по публикуемым в Facebook постам, этой проблемой уже занялись и часть вопросов поменяли.
Общее впечатление:
Пожалуй, главное, что дал курс лично мне, это пришедшее понимание, что выбор методики и инструментов оценки успешности продукта (и каждой отдельно взятой фичи) — это не камень на перепутье дорог, перед которым аналитик делает выбор без права на ошибку. DAU/MAU, ARPU, LTV, Retention — это просто возможность получить формализованный числовой ответ на вопросы, которые вы задаете своему продукту. Пока нет вопроса — выбирать метрику бессмысленно.
Сам курс — прекрасный пример проверки гипотез и исследований на основе обратной связи, борьбы с заблуждениями и работы над ошибками. На основе курса можно составить для себя логический алгоритм, который поможет правильно измерять продукт с самого начала.
Мои коллеги так же отметили, что в процессе обучения к ним пришло понимание новых для них инструментов — для одних это когортный анализ, для других работа с Amplitude, третьи просто получили более стройную логическую картину процесса работы с данными. В курсе идет явное разделение метрик на метрики роста и метрики продукта — это понимание было для нас очень полезно. Теория создает в голове систему для работы с метриками; разрозненные факты складываются в общую картину, а практика помогает закрепить полученные знания.
Подводя итог, можно с уверенностью сказать, что по формату и пользе «GoPractice!» пока не имеет конкурентов на рынке российской продуктовой аналитики. Курс, без сомнения, будет полезен всем, кто уже занимается продуктовой аналитикой, и тем, кто только начал свою карьеру в этой сфере.
Результаты:
После прохождения курса каждый из нас получил соответствующий сертификат. Как уже говорилось, на момент прохождения обучения на итоговый балл влияли ошибки в вопросах на угадывание, что было несколько обидно. В то же время, открытые вопросы «на подумать» в зачет не шли. Но главное, как все мы знаем с университетской скамьи, не оценка, а знания, которые после окончания учёбы навсегда останутся в вашем багаже, и удовольствие от процесса :)
