Мы увидели, что люди, которые подписываются на онбординге становятся более лояльными и активными пользователями, так что готовим новый классный онбординг, stay tuned)

Мы анализировали поведение пользователей в плане потребления контента. Я не удивилась тому, что больше всего реакций собирают мемы — это было как-то ожидаемо в эпоху постов и рилсов. Но вот то, что реакции также набирают лонгриды от 1000 знаков — это было занимательно узнать. У нас читающая аудитория! Мы сделали из анализа поведения аудитории гайды для «Сетки для авторов» вместе с редакцией — можно там их почитать и применить на практике. Пример гайда https://set.ki/post/LCQFn6S

Однажды анализировал аудиторию музыкального стримингового сервиса. Нужно было создать топ треков для определенного среза аудитории.          Оказалось, что самым популярным треком для них стал «Белый шум». То есть просто шипение телевизора из СССР. Оказалось, что родители часто включают своим детям его, чтобы они уснули. Соответственно включали с повтором на несколько часов. Из-за таких пользователей топ треков получался нерепрезентативным, так как по времени и количеству прослушиваний белый шум и правда попадал в топ, но включала его только небольшая часть аудитории (<5% от выборки)          По итогу пришлось переработать подход к аналитике и сравнивать не только по суммарной длительности прослушиваний и количеству прослушиваний, но и по количеству уникальных пользователей, которые слушали трек. Таким образом удалось избежать выбросов.

Клиент - это его мозг, а не пол, возраст, доход, география и социальные характеристики. Все эти признаки никогда не принимали и не примут решений, в том числе, решений о покупке. Такой подход отразился чистой прибылью, и сэкономленными бюджетами и временем на опросы и кастдевы.

Ну очень хочу мерчевую футболку😂