Шрифт:
Стадия 4. Запуск в промышленную эксплуатацию
Если А/В-тестирование показало приемлемые результаты, то новая функция внедряется в полном объеме.
Стадия 5. Сопровождение
На последнем этапе анализируется востребованность новых функций со стороны пользователя, работа обновленного сервиса, подводятся итоги проведенной работы. Кроме того, аналитик в течение определенного времени сопровождает обновленный сервис во избежание непредвиденных инцидентов.
Интересный факт
В 2010 году в компании Google разработчики провели свыше 8000 A/B-тестов, касающихся исключительно функции поиска [5] .
Аналитик данных решает следующие задачи:
построение прогнозных моделей на основе больших массивов данных – например, прогноз оттока клиентов на основе анализа данных об их активности с момента появления в клиентской базе;
5
Роулинг С. Я хочу больше идей. Более 100 практик и упражнений для развития творческого мышления. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2018.
разработка механизмов персональных рекомендаций на основе анализа больших объемов данных;
выявление скрытых аномалий и закономерностей в данных.
Для решения подобных задач аналитику данных нужны хорошие, глубокие знания в области математики и статистики. Эффект «большого брата», следящего за вами, – заслуга аналитика данных. Речь о ситуации, когда сервис формирует персональные рекомендации буквально через минуту после возникновения потребности у клиента. Вы послушали всего несколько песен на «Яндекс. Музыке», а вам уже предлагают индивидуальные плейлисты, которые с высокой вероятностью соответствуют вашим предпочтениям.
Задача аналитика, работающего над привлечением пользователей, – привести на сервис как можно больше людей и обеспечить максимальную коммуникацию с каждым из них.
В данном направлении аналитик работает с:
инструментами поисковой оптимизации;
сегментацией клиентов и точечными предложениями;
инструментами управления взаимоотношениями с клиентами (CRM – от англ. Customer Relationship Management);
Конец ознакомительного фрагмента.