Рус Eng
Рекомендую:
  • Юнит-экономика. Начало

    Статья, с которой стоит начинать знакомство с юнит-экономикой, базовый кейс, который показывает важность учета реальных данных в бизнесе.

  • Судный день изменивший историю или применение TоС в юнит-экономике

    Применение ТОС в юнит-экономике. В данной статье рассматривается применение теории ограничений для приниятия решений в бизнесе. ТОС это сопустствующий инструмент юнит-экономики, связывающий ваши задачи, котрые вы выполняете, с вашими метриками, используемыми в юнит-экономике.

Записки Growth Hacker

Небольшие заметки с полезной информацией о том, как использовать юнит-экономику для различных кейсов, поиска оптимальной цены за SaaS, расчета заработной платы и т.д.

Блог

28 ноября 2014

Работа с почтой

Пока я жил и работал в Томске основным средством коммуникации по работе была ICQ. Почта использовалась очень ограничено и я не предавал ей большого значения. Свой почтовый ящик в Gmail я завел в 6 декабря 2006 года. К середине 2012 года, накопилось всего порядка 1500 писем. При этом письма были свалены в одну кучу.

Существовало ровно одно правило, я должен прочитать все письма, и ответить на те, на которые должен ответить. Надо признать, что делал я эту работу крайне неудовлетворительно.

Все изменилось с моим переездом в Москву, начнем с того, что за год жизни в Москве, число писем в ящике дошло до более чем 8000. При этом я не успевал ответить на все письма, мало того если письмо служило постановкой задачи, то я оставлял его не прочитанным как знак того, что задачу надо выполнить. В итоге у меня в ящике всегда висело большое число непрочитанных писем, которые отягощали мое рабочее состояние.

Мало того, в таком хаосе было сложно искать нужные мне письма. Конечно, поисковая строка Gmail позволяет делать достаточно много интересных вещей, например, делать различные выборки среди ваших писем.

is:read is:starred from:Bill

Выбрать все прочитанные письма от Bill помеченные звездочкой. Но проблема была в том, что я частенько не знал, что ищу. Или не мог вспомнить деталь письма, которая определяла бы то, что я ищу.

В итоге мне надо было как-то структурировать свои входящие. И я создал структуру меток для сортировки писем.

Я создал большое дерево ярлыков, однако это не позволило решить проблему, новые письма хоть и помечались нужными ярлыками, но делалось это не эффективно, так как письма у меня оставались задачами и они оставались не прочитанными до выполнения задачи. При этом я не смог заставить себя отсортировать все накопленные письма и в итоге непрочитанные письма продолжали накапливаться во входящих и терялись в общем объеме.

В конце концов, неудовлетворенность перешла точку кипения и я потратил целый день и расчистил свой ящик от накопившихся писем. Удалил более 1600 писем, остальные был размечены ярлыками и архивированы. В итоге мой ящик превратился в удобный инструмент работы.

Осталось решить вопрос с письмом как задачей. В итоге я нашел расширение для Gmail — todoist.com. Которое позволяет легко превращать письма в задачи.

В итоге теперь очень легко привязывать письма к задачам. И можно легко расчищать входящие от писем по ярлыкам.

Подробнее

07 ноября 2014

Легко не будет

Мысль покинуть Crossss появилась не мгновенно, я достаточно долго думал об этом, взвешивал все за и против. Основной критерий был — у компании кончались деньги на существование в полной мере. Я как CEO естественно нес и несу ответственность за это, но сейчас я хочу рассказать вам о последних 3 днях перед уходом. И даже не сколько о днях, об этом видимо будет рассказ позже, а о книге, которую я прочитал за эти 3 дня.

И так, книга «Легко не будет» Бена Хоровица. Книга, в которой автор пишет о том, как тяжело быть СЕО, и как СЕО должен преодолевать трудности. Очень много уделено внимания вопросам, как правильно увольнять людей, как преодолевать кризисы и т.д.

Очень понравился момент, в котором Бен говорит о том, что существует заблуждение, мол хороший СЕО знает что делать в кризис, а плохой нет — Бен, утверждает, что никто на самом деле не знает, что делать, просто хороший СЕО делает, а плохой думает, что делать.

Читая эту книгу, я решил бороться за Crossss. Эта книга реально мотивирует. По этому мне в двойне жаль, что я не смог договориться с партнерами о дальнейшем развитии компании и мне пришлось уйти.

Вот две цитаты из книги, одна из них говорит о моей ошибке, и это мой главный опыт, который я вынес из Crossss.

«На протяжении вашей карьеры СЕО вам наверняка много раз захочется все бросить и уйти. Я видел СЕО, пытавшихся справиться со стрессом при помощи выпивки, ухода с должности и даже увольнения. В каждом случае они могли логично и убедительно объяснить причины, побудившие их уйти, но никто из них не относился к числу выдающихся СЕО.»

«СЕО стартапа не должен полагаться на теорию вероятности. Если вы создаете компанию, то должны верить, что это возможно, а не подсчитывать шансы на успешный исход. Вы просто должны добиться успеха, вот и все. Не важно, составляют ли ваши шансы девять из десяти или один из тысячи, — ваша задача остается той же самой.»

Подробнее

14 октября 2014

Основы рекламы для ФРИИ

друзья, очень хочу получить обратную связь, что было хорошо, а что не очень. что добавить, что убрать. если было полезно презентации, по выступлению, по информации и тп. пишите, очень нужно ваше мнение.

Подробнее

30 сентября 2014

A|B тестирование или биллинг

Давно назрел вопрос, как оценить вклад внешнего сервиса в продажи на сайте. Предположим, что у нас есть сайт, который продает какой-либо товар. Я решил поставить любой сервис, будь то, Crossss с товарными рекомендациями, или же сервис онлайн чата, либо еще что-то. Все эти сервисы заявляют, что влияют на мой оборот. То есть, согласно логике, я начну зарабатывать больше.

Как же мне понять, есть польза от этих сервисов или нет? Стандартно предлагается решение на основе АБ тестирования, в котором мы сравниваем сайт с решением и без него и замеряем скажем оборот. Предполагая, что в данный момент на продажи влияет только сервис.

Однако продажа это более сложный процесс, и система у меня по определению не замкнута. Специалисты по АБ тестам говорят, что внешние вклады равномерно распределятся по сравниваемым сегментам и ими можно пренебречь, но вопрос о том, какой вклад дает сервис остается открытым.

Давайте рассмотрим цепочку продаж. У нас 2 сегмента, продажи распределяются поровну. В итоге по результатам теста, мы видим, что сервис дал дополнительно 10% прироста продаж.

Теперь давайте рассмотрим механику работы сервиса, далее будем говорить о рекомендациях (так как они мне ближе). Механика рекомендаций такова, что пользователь перед тем как купить по рекомендации должен кликнуть в нее. Во время клика мы вешаем UTM метку, или еще каким либо образом помечаем пользователя. В итоге в системах аналитики мы видим, что есть продажи среди тех, кто кликнул. По идее, объем продаж среди кликнутых пользователей должен совпадать с разницей в АБ тесте. Но за все время тестирований это не произошло ни разу.

Во-первых они просто не совпадали, во-вторых, я не считают, что вклад рекомендательной машины заключается в том, что пользователь кликнул в рекомендацию и купил. Рассмотрим случай. Пользователь пришел с яндекс.директа. За сам факт перехода, пользователь заплатил яндексу. Далее он приземляется на страницу (обычно это страница товара). Строго говоря этот пользователь как минимум теплый, он пришел по конкретному запросу и цели (собственно пользователи пришедшие с этого канала имеют конверсию выше, чем базовый канал на сайте). После этого, пользователь, по какой-либо причине (и вовсе не из-за рекомендательного сервиса) решил пройтись по магазину — посещает еще скажем 2 товара. На последнем товаре, он принимает решение вернуться за тем, ради чего он пришел и видит на карточке товара — тот первый товар, в виде рекомендации (это ведь разумно его показать, пользователь его посещал же). Пользователь переходит по рекомендации и покупает.

Возникает вопрос, а кто причастен к этой продаже. Строго говоря все, и яндекс.директ, который привел пользователя, и рекомендационный сервис, который сыграл в роли навигации. С другой стороны, вклад в продажи рекомендационного сервиса не очевиден, нет ни какой гарантии, что этот пользователь не вернулся бы самостоятельно и не купил бы.

Для себя мы решили такие продажи в свой зачет не ставить и не учитывать. А теперь, если вернуться к АБ тесту, становиться понятно, что разница в АБ тесте и вклад рекомендационной машины и не должны совпадать. Вопрос, как измерить вклад рекомендаций в продажи?

Приведу еще один пример, почему не подходит АБ тест. Первый месяц теста — запустили и сравниваем продажи, разница сегментов 10%. Второй месяц, мы уже не делаем АБ тест, но внесли новую РК, которая стала приводить более горячие лиды на карточку товара, и по этому каналу конверсия резко выросла, люди приходят и сразу покупают без дополнительных действий. Какой вклад будет от рекомендаций?

Жду ваших мнений.

Подробнее

Страницы: