Smalltech митап Vol.3. Продуктовая аналитика

Организаторы собрали не «успешные успехи», а живые ёмкие кейсы, где что-то пошло не так, пришлось изобретать, заново ставить приоритеты или выходить из зоны комфорта. А еще — нетипичные инструменты для расширения кругозора аналитика.

Ссылка на трансляцию появится позже и сразу придет зарегистрированным участникам. Число офлайн-участников, к сожалению, ограничено размерами пространства.

В программе:

• Как мы запороли A/B-тест и реанимировали его бутстрапом. Регина Кравченко, Продуктовый аналитик, продукт «Ипотечный брокер», М2. Честный разбор: эксперимент не взлетел, что делать — не выкидывать, а спасать статистически. Бутстрап, метрики, подводные камни.
• Текстовые комментарии к заказам как источник инсайтов: ML для продуктовых аналитиков. Софроний Новиков, Продуктовый аналитик, Петрович-Тех. Кейс извлечения гипотез из грязных текстов — с цифрами о том, что реально нашли и как приоритизировали.
• Как ИИ ускоряет работу продуктового аналитика: от гипотезы до роадмапа за 2 дня вместо 2 недель. Максим Богуславский, Фаундер, Альфа-Функция. Честно: где AI реально экономит часы (генерация user stories, RICE-приоритизация, суммаризация отзывов), а где — нет. С готовыми промптами и чек-листами.
• Гемба для аналитика: как 2 часа в поле генерируют гипотезы, которые не найти в дашбордах. Алексей Борискин, Системный аналитик, Техвилл. Выход за пределы экрана: какие инсайты о продукте можно получить только «на земле» и как превратить их в проверяемые гипотезы с RICE-оценкой.
• Мастер-класс: Opportunity canvas: как не тратить спринты на фичи, которые никому не нужны, Анастасия Московкина, ИнфоТеКС. За 1,5 часа участники заполнят канвас под свою гипотезу и унесут его со стола — чтобы сразу начать проверять, а не просто слушать.

Подробности по ссылке