कैसे हमने GoP प्रैक्टिस सिम्युलेटर के साथ डेटा प्रेरित होना सीखा

पिछले साल, Plesk प्रोग्राम मैनेजर टीम को GoP प्रैक्टिस ऑनलाइन कोर्स करने का अवसर मिला ! ओलेग याकूबनकोव द्वारा सिम्युलेटर , और अब हम अपने छापों को साझा करना चाहते हैं।

हम कौन हैं?

Plesk के प्रोग्राम मैनेजर को "तकनीकी" उत्पाद प्रबंधक के रूप में सबसे सटीक रूप से वर्णित किया जा सकता है। इसका मतलब यह है कि वास्तविक उत्पाद दक्षताओं के अलावा, प्रत्येक पीएम की एक तकनीकी पृष्ठभूमि है और इसे विषय क्षेत्र में डुबोया जाता है ताकि सामान्य शब्दों में यह होस्टिंग, क्लाउड सेवाओं और वेब विकास के साथ काम करने की बारीकियों को समझ सके। हम में से कुछ सीधे उत्पाद सुविधाओं के साथ काम करने पर अधिक ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, जबकि दूसरा विश्लेषिकी और सांख्यिकी के साथ अधिक चिंतित है। मैं खुद इन दोनों भूमिकाओं को जोड़ती हूं।
इस समीक्षा में GoP प्रैक्टिस के मेरे व्यक्तिगत इंप्रेशन शामिल होंगे !, सिमुलेटर और मेरे सहयोगियों ने मेरे साथ साझा की प्रतिक्रिया।

एक GoP अभ्यास सिम्युलेटर क्या है! ?

सिम्युलेटर एक गेम प्रारूप में एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम है। खिलाड़ी को एक महत्वाकांक्षी स्टार्ट-अप में नौकरी पाने के लिए एक नौसिखिए उत्पाद विश्लेषक में बदलना होगा, जिसने एक नई पीढ़ी के दूत और बाजार के पूर्ण पुनर्वितरण का लक्ष्य निर्धारित किया है।
यह पाठ्यक्रम उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के उद्देश्य से है: आईटी विशेषज्ञ, व्यावसायिक अधिकारी और जो पहले से ही उत्पाद विश्लेषण में लगे हुए हैं, लेकिन वे अपने ज्ञान को सुव्यवस्थित करना चाहते हैं और डेटा के आधार पर निर्णय लेने के कौशल को पंप करना चाहते हैं। प्लिस्को में, कई उत्पाद प्रबंधकों के अलावा, एक सामुदायिक प्रबंधक और पीएम टीम लीडर को प्रशिक्षित किया गया था।

पाठ्यक्रम कैसे व्यवस्थित किया जाता है?

संरचनात्मक रूप से, इस पाठ्यक्रम को अध्यायों में विभाजित किया गया है, जिसे केवल क्रमिक रूप से पूरा किया जा सकता है: सरल से जटिल की ओर बढ़ना, प्रतिधारण की गणना से और अधिक विशिष्ट मुद्दों को हल करने के लिए आवेदन के दैनिक दर्शकों के विकास का पूर्वानुमान: ग्राहकों को आकर्षित करने के लिए एक चैनल ढूंढना, सामाजिक नेटवर्क पर ट्रैफ़िक खरीदने और एक परिकल्पना का चयन करने की उपयुक्तता। प्रयास और धन का निवेश करने की अधिक संभावना है। प्लॉट के विकास के समानांतर, चरणबद्ध तरीके से गणना करने के लिए इसी मेट्रिक्स की गणना की जाती है। सिद्धांत के कैपेसिटिव ब्लॉक वास्तविक बाजार के खिलाड़ियों की कहानियों और आभासी मालिकों से बहुत महत्वपूर्ण संदेशों के साथ अंतर्संबंधित हैं।

आपको क्या अच्छा लगा?

• पाठ्यक्रम की एक विशिष्ट विशेषता सिम्युलेटर प्रारूप है, जो आपको एक चंचल तरीके से व्यावहारिक मामलों को हल करने की अनुमति देता है। प्रक्रिया का शुरुआती बिंदु एक पत्र है जो आपको इंस्टाचैट के विश्लेषक के रूप में अंतिम साक्षात्कार के लिए आमंत्रित कर रहा है - "एक कंपनी जो जल्द ही हमारे संवाद करने के तरीके को बदल देगी।" Spoiler - वे आपको स्वीकार करेंगे। फिर जीवन में सब कुछ वैसा ही है - सहकर्मियों के साथ संचार, रिलीज़ और अवधारणा में परिवर्तन, अनिश्चितता की स्थिति में निर्णय लेना और इस निश्चितता को खोजने के प्रयास :) साजिश को अच्छी तरह से काम किया गया है - यह उबाऊ नहीं होगा।
  

• गुणात्मक सिद्धांत - सरल भाषा में लिखा गया है, अच्छी तरह से संरचित है। नई अवधारणाओं और मैट्रिक्स को शुरू और समझाया जाता है क्योंकि वे गेम प्लॉट में दिखाई देते हैं, और फिर अभ्यास में भाग लेते हैं।

• पाठ्यक्रम का एक और बड़ा प्लस एम्प्लिट एनालिटिक्स सिस्टम में काम करने का अवसर है। प्रशिक्षण के दौरान, कई मेट्रिक्स का विश्लेषण करने की आवश्यकता थी, और यह पता चला कि कोहोर्ट विश्लेषण, घटना विभाजन और रूपांतरण फ़नल बहुत सरल हैं!

• एक मंच के रूप में सिम्युलेटर विभिन्न उपकरणों पर अच्छा काम करता है। हमारे एक सहयोगी ने मोबाइल फोन से बस में पाठ्यक्रम का हिस्सा लिया :)

• एक विशेष उल्लेख फेसबुक पर ऑनलाइन समुदाय के लिए योग्य है, जहां पाठ्यक्रम के लेखक व्यक्तिगत रूप से सवालों और सुझावों का जवाब देते हैं। वहां आप न केवल पाठ्यक्रम में अन्य प्रतिभागियों के साथ कार्यों पर चर्चा कर सकते हैं, बल्कि पेशेवर विषयों पर भी संवाद कर सकते हैं और कार्यशाला में सहयोगियों के साथ अंतर्दृष्टि साझा कर सकते हैं।

निराश न होने के लिए आपको क्या तैयार रहने की आवश्यकता है

• अपने समय की योजना बनाएं - पाठ्यक्रम पूरा करने में हममें से अधिकांश को एक महीने से अधिक समय लगा। 90+ घंटे, एक अच्छे आरपीजी के साथ तुलना की जा सकती है।

• पाठ्यक्रम मोबाइल एनालिटिक्स पर केंद्रित है। कई मेट्रिक्स मोबाइल एप्लिकेशन की बारीकियों के साथ पूरी तरह से बंधे हुए हैं और यह एक बॉक्स वाले उत्पाद के साथ हमारे काम में उन्हें लागू करने के लिए इतना आसान नहीं है। उत्पाद विश्लेषिकी के सामान्य सिद्धांत, निश्चित रूप से, सभी के लिए समान हैं, लेकिन मोबाइल विश्लेषकों को अधिक लाभ होगा, क्योंकि उन्हें विशिष्ट उपकरण दिए गए हैं ( SensorTower , App Annie ) और उनके साथ काम करने के उदाहरण।

• कुछ प्रश्न, जैसा कि हमें लग रहा था, "अनुमान" पर केंद्रित हैं। या उन्हें समस्या का अध्ययन करने के लिए समय का एक महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होती है, गुगली, आदि, जो आप निश्चित रूप से नहीं करना चाहते हैं। हालाँकि, फेसबुक पर प्रकाशित पोस्टों को देखते हुए, इस समस्या से पहले ही निपटा जा चुका है और कुछ प्रश्नों को बदल दिया गया है।

सामान्य छाप

शायद मुख्य चीज जिसने मुझे व्यक्तिगत रूप से पाठ्यक्रम दिया था, यह समझ थी कि उत्पाद की सफलता (और प्रत्येक व्यक्ति की विशेषता) का आकलन करने के लिए पद्धति और उपकरणों का विकल्प चौराहे पर एक पत्थर नहीं है, जिसके पहले विश्लेषक गलती करने के अधिकार के बिना एक विकल्प बनाता है। DAU / MAU, ARPU, LTV, रिटेंशन केवल उन सवालों के लिए एक औपचारिक संख्यात्मक उत्तर प्राप्त करने का अवसर है जो आप अपने उत्पाद से पूछते हैं। अब तक कोई सवाल नहीं है - यह मीट्रिक चुनने का कोई मतलब नहीं है।
पाठ्यक्रम स्वयं परिकल्पना और अनुसंधान का एक बड़ा उदाहरण है जो प्रतिक्रिया, विरोधी भ्रम और त्रुटि से निपटने पर आधारित है। पाठ्यक्रम के आधार पर, आप अपने लिए एक तार्किक एल्गोरिथ्म बना सकते हैं जो बहुत शुरुआत से उत्पाद को सही ढंग से मापने में मदद करेगा।



मेरे सहकर्मियों ने यह भी कहा कि प्रशिक्षण की प्रक्रिया में वे उनके लिए नए उपकरणों को समझने के लिए आए - कुछ के लिए यह एक सह-विश्लेषण है, दूसरों के लिए यह एम्प्लिट्यूड के साथ काम करने के लिए, दूसरों को सिर्फ डेटा के साथ काम करने की प्रक्रिया का अधिक सुसंगत तार्किक चित्र मिला है। पाठ्यक्रम स्पष्ट रूप से मैट्रिक्स को विकास मीट्रिक और उत्पाद मैट्रिक्स में विभाजित करता है - यह समझ हमारे लिए बहुत उपयोगी थी। सिद्धांत सिर में मैट्रिक्स के साथ काम करने के लिए एक प्रणाली बनाता है; असमान तथ्य बड़ी तस्वीर बनाते हैं, और अभ्यास प्राप्त ज्ञान को मजबूत करने में मदद करता है।

संक्षेप में, हम विश्वास के साथ कह सकते हैं कि 'गो प्रैक्टिस' का प्रारूप और लाभ! रूसी उत्पाद विश्लेषिकी बाजार में अभी तक कोई प्रतिस्पर्धी नहीं है। बेशक निस्संदेह उन सभी के लिए उपयोगी होगा जो पहले से ही उत्पाद विश्लेषिकी में लगे हुए हैं, और उन लोगों के लिए जिन्होंने अभी इस क्षेत्र में अपने करियर की शुरुआत की है।

परिणाम

पाठ्यक्रम पूरा करने के बाद, हम में से प्रत्येक को एक उपयुक्त प्रमाण पत्र मिला। जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, प्रशिक्षण के समय, अनुमान लगाने पर प्रश्नों में त्रुटियों से अंतिम स्कोर प्रभावित होता था, जो कुछ हद तक आक्रामक था। उसी समय, खुले प्रश्न "सोचने के लिए" गिना नहीं गया था। लेकिन मुख्य बात, जैसा कि हम सभी यूनिवर्सिटी बेंच से जानते हैं, ग्रेडिंग नहीं है, लेकिन ज्ञान, जो स्नातक होने के बाद, हमेशा आपके सामान में रहेगा, और प्रक्रिया का आनंद :)