6 июня Павел Дуров сообщил, что в Telegram вводится новая валюта — Stars. Stars позволят производить покупку цифровых товаров и услуг, проще говоря, оплачивать покупки внутри Telegram, например, в ботах или в MiniApps. Однако не всё так радужно. Введение нового способа оплаты влечёт за собой отключение всех остальных платёжных средств. Если ваш бот принимал оплату через ЮКассу, то теперь только "Звёзды". Причины таких изменений оставим за скобками и сосредоточимся на более важных вещах, а именно на том, как внедрить в Telegram-бота новый способ оплаты — Telegram Stars.
В статье много кода, который на Пикабу будет смотреться неуместно.
Привет Хабр! Меня зовут Денис, я ведущий продуктовый аналитик из МТС, ex-Tinkoff. Также я ментор и любитель конференций, на которых я периодически появляюсь и даже что-то рассказываю. Я обожаю цифры и всё, что с ними связано. Хочу поделиться своим рабочим опытом, а именно, как же продуктовый аналитик может помочь бизнесу стать лучше.
В современном мире данные играют все более важную роль в развитии бизнеса. Они позволяют принимать обоснованные и осознанные решения, а также выявлять потенциальные возможности для оптимизации и роста. Однако, необходимо понимать, что накопление большого объема данных само по себе недостаточно для достижения успеха. Чтобы преобразовать цифры в ценные инсайты, требуется искусство продуктовой аналитики.
Кто такой продуктовый аналитик?
Для начала начнем с понимания того, кто такой продуктовый аналитик и какие его основные задачи. Лично для меня продуктовый аналитик - это связующее звено между бизнес командой и цифрами. Обычно говорят, что продуктовый аналитик очень тесно взаимодействует с продакт овнером, и на самом деле это так. Продуктовый аналитик помогает бизнесу увидеть, как пользователи взаимодействуют с конкретным продуктом, можно сказать, что он также является мостом между продуктом и пользователем.
У всех сейчас на слуху data-driven подход, когда цифры помогают бизнесу, здесь как раз таки и появляется продуктовый аналитик, он помогает делать правильные решения на основе данных. Он решает огромное количество задач, начиная от вопроса: "Как удержать пользователей в продукте?" и заканчивая: "Куда нам двигаться дальше?", поэтому это довольно обширная тема для обсуждения, чем же занимается продуктовый аналитик. Но давайте сейчас не об этом и я вкратце опишу задачи продуктового аналитика:
проведение количественных исследований
A/B тесты
ad-hoc запросы
построение дешбордов
внедрение и анализ метрик
изучение поведения пользователей
генерация гипотез
На основе всего этого мы можем точно сказать, что продуктовый аналитик - это человек, без которого не может обойтись бизнес, если он хочет искать новые возможности для роста.
Продуктовый аналитик помогает ответить на вопросы:
Почему это сделали?
Кто и когда это сделал?
Как это сделали?
Из цифр в инсайты для бизнеса
На мой взгляд, это является самым важным навыком продуктового аналитика. Я всегда стараюсь его объяснить своим ученикам и вот, какой roadmap я смог создать на основе своего опыта.
Хочу разобрать все это на конкретном примере! Давайте представим, что мы продуктовые аналитики в компании, которая занимается продажей цветов и у них есть сайт и приложение, в котором есть возможность заказывать букеты. У нас вроде как все хорошо с нашим продуктом, мы куда-то развиваемся, что-то делаем, но пока что непонятно, на что это влияет.
Постановка задачи
Все начинается с постановки задачи, например к нам приходит продакт и говорит, что мы видим на дешбордах, что сейчас у нас очень мало клиентов доходит до оплаты и заказа букета, посмотри как это изменить или даже улучшить.
Окей, задача есть, теперь мы можем приступать к дальнейшим действиям!
Находим исторические данные по исследованиям / уточняем у заказчика
На этом этапе нам нужно постараться найти всю историческую информацию по данным, возможно кто-то уже делал исследования и это может облегчить нашу работу. Здесь нужно будет тщательно покопаться в документации и может быть вам повезет найти что-то полезное! Но мы живем не в идеальном мире, и не всегда остаются хорошие задокументированные выводы по исследованиям, поэтому мы можем обратиться к нашему продакт овнеру, а также задать уточняющие вопросы:
есть ли какие-то предположения, почему у нас мало клиентов доходят до оплаты?
были ли какие-то исследования воронки до этого / кто может делал какое-то смежное исследование
были ли какие-то технические сбои?
Здесь я хочу обратить внимание на технические сбои и правильность отображения графиков, потому что может быть так, что у нас просто неправильные данные, а мы уже бьем тревогу, хотя на самом деле все нормально. Уделяйте время проверке данных!
Обязательно также нужно знать про сезонность продукта, потому что возможно просто сейчас такое время, что пользователи просто хотят посмотреть на цветы, но не покупать их. Обратить внимание нужно и на конкурентов, внешние факторы, возможно кто-то стал предлагать точно такие же букеты, как и у нас только по меньшей стоимости.
Вопрос: "Где хранятся данные?" мы задавать не будем, ведь мы продуктовые аналитики знаем, где они лежат - в БД, поэтому в следующем шаге мы будем исследовать наши данные!
Поиск нужных цифр
Как только мы полностью осознали сущность проблемы, мы переходим к данным. Здесь нужно иметь критическое мышление и понимание составляющих нашей воронки. Например, если говорить про наш случай, то я также обратил бы внимание на предыдущие шаги воронки и посмотрел, как пользователь проходит их.
Посмотрел бы на дополнительные метрики, такие как:
MAU / DAU / WAU
ARPPU
AOV
NPS, CSAT
Время, проведенное на странице
Обратил бы внимание на последние A/B тесты, которые мы масштабировали на всю аудиторию, возможно там будет какая-то зацепка, а также нынешние тесты, которые сейчас идут. Всю информацию я бы визуализировал для большей наглядности. И конечно же посмотрел на данные, связанные с логистикой, возможно у нас выросла стоимость доставки и поэтому увеличилась цена букетов, поэтому никто не хочет их покупать.
Проанализировав данные, мы можем обнаружить изменения в воронке продаж, а также другие изменения в иных метриках, которые до этого были неизвестны и выявить потенциальные проблемные зоны. Например, если мы видим резкое снижение конверсии на определенном шаге воронки, это может указывать на то, что пользователи испытывают трудности или неудовлетворение на этом этапе. Это может стать отправной точкой для формулирования гипотез и проведения дополнительных исследований.
Почему так?
Гипотезы являются основой для предпринимаемых действий. Они формулируются на основе анализа данных и могут быть направлены на оптимизацию продукта, улучшение пользовательского опыта или решение проблемных ситуаций. Гипотезы также должны быть проверяемыми и измеримыми, чтобы можно было оценить их эффективность.
В данном случае, что мы можем предположить:
пользователю непонятно, как проходить воронку
пользователь не хочет проходит полную воронку, потому что ему что-то не нравится
пользователь не может пройти полную воронку, потому что его что-то блочит на техническом уровне
у нас очень много “мусорных” пользователь, у которых нет цели приобрести букет, они просто заходят на сайт, т.е на сайт попадает не та аудитория
технический сбой в данных
На этом этапе мы также делаем выводы и идеи, как это улучшить. Затем мы переходим к “прожарке” гипотезы.
Валидация идей
Как только у нас появился список предполагаемых проблем мы должны самостоятельно их провалидировать и понять, насколько вообще это может быть реально? Желательно это сначала проверять с помощью здравого смысла, а затем это подкрепить данными, на мой взгляд это самый понятный способ.
Следующее наше действие - поход к продакт овнеру с пакетом идей, предложений и проблемных мест. Нам требуется тщательно обсудить все наши гипотезы с продактом и вместе сформулировать решение проблем. Всегда важно уметь выслушать мнение другого человека, увидеть его точку зрения - все это очень важные человеческие качества аналитика.
Решение конкретной проблемы
Как только мы выявили предполагаемую гипотезу из-за которой у нас мало людей на шаге оплаты, мы начинаем фиксить проблему, путем обсуждений с разработчиками, маркетологами, другими аналитиками, возможно даже стоит подключить продактов из смежных команд.
И вскоре у нас уже есть готовое решение! Спустя небольшое время, после того, как проблема была пофикшена, мы возвращаемся к данным и видим, что количество пользователей, которые доходят до шага с оплатой начинает по-немногу расти! А это значит, что мы справились с нашей задачей и смогли помочь бизнесу.
Как из цифр делать инсайты
Заключение
В итоге, искусство продуктовой аналитики заключается не только в работе с данными, но и в умении видеть скрытые связи, генерировать гипотезы и преобразовывать цифры в практически применимые инсайты. Это непростая задача, требующая усидчивости, технических знаний и понимания бизнес-процессов, но она может принести значительную стоимость для компании и ее развития.
Спасибо большое, что дочитали это статью, буду рад любым комментарием и критике! Также хочу рассказать, что у меня есть свой телеграмм канал, в котором я делюсь своим опытом и помогаю развиваться другим людям!
Меня зовут Алексей, и я создатель нового сервиса под названием CyberEducate. Хочу рассказать вам об этом проекте от первого лица.
Многие из вас наверняка хотели изучить какую-либо тему или нишу, чтобы получить новые знания и навыки. Однако зачастую вас останавливали не сложность самого процесса или нехватка времени, а дикие ценники от так называемых "бизнес-инфлюенсеров". Не все, но большинство этих товарищей втридорога продают публичную информацию, которую можно легко найти в открытых источниках.
Разве нормально платить бешеные деньги за то, что и так доступно каждому? Я считаю, что знания должны быть доступны для всех без исключения, независимо от размера кошелька. Именно поэтому я создал CyberEducate - платформу, которая избавит вас от необходимости переплачивать инфобизнесменам, онлайн-школам и т.д.
Сервис создан на базе ChatGPT, способен автоматически создавать достаточно качественные обучающие курсы по любой тематике на основе публичных данных. Причем делает это быстро, эффективно и за смешные деньги по сравнению с ценниками инфоцыган. Пока достигнуты следующие результаты - Программа курса генерируется в зависимости от темы курса и нагрузки на текущий момент - от 10 сек до 30 секунд. На генерацию каждого урока уходит от 30 сек до 1 минуты. Есть идеи как еще ускорить генерацию, пока в процессе.
Именно этим я и руководствовался, когда придумывал концепцию CyberEducate.
Это сервис, который позволяет создавать полноценные онлайн-курсы с нуля в кратчайшие сроки и с минимальными усилиями.
ИИ конечно еще далеко не идеален, иногда пытается генерировать всякую чушь, но в целом уже сейчас работает не плохо.
Курсы реально можно генерировать по любой тематике - от вязания, кулинарии и техники знакомств, до квантовой физики, программирования и тактике игры в CS2 ))))
Как "оно" работает:
Вбиваем интересующую Вас тему, например - Основы правильного питания
Получаем программу курса из 4 модулей
По 5 уроков в каждом из модулей
Генерируем урок и впитываем знания))
Более того, в планах добавить массу дополнительных возможностей по кастомизации курса, адаптации его под разные уровни сложности, добавлению мультимедийных материалов, тестовых занятий, и прочее
Сейчас, когда проект находится на начальной стадии, у меня есть уникальный шанс напрямую пообщаться с первыми пользователями и услышать их обратную связь.
Буду рад конструктивной и не очень критике, замечаниям, пожеланиям.
И да, это мой первый самостоятельно написанный проект и сделан в одно лицо на коленке с помощью Chatgpt и огромного количества кофе, но и при этом он как то работает)))) Так что я криворукий мудак-самоучка, цены-конь, и прочее - я в принципе и сам знаю, но не смогу отказать Вам себя порадовать этим, так что даже с такой критикой - велком!
Поэтому я призываю вас не стесняться и активно делиться своими впечатлениями, идеями по улучшению и пожеланиями.
После регистрации доступно создание 1 курса бесплатно, так что каждый может попробовать.
Для всех поклонников футбола Hisense подготовил крутой конкурс в соцсетях. Попытайте удачу, чтобы получить классный мерч и технику от глобального партнера чемпионата.
А если не любите полагаться на случай и сразу отправляетесь за техникой Hisense, не прячьте далеко чек. Загрузите на сайт и получите подписку на Wink на 3 месяца в подарок.
Поговаривают, что в некоторых компаниях сотрудники уже не понимают, что происходит в коде проекта. Де-факто для коллективной работы картография проекта — необходимость, нежели привилегия...
Составление пояснений и комментариев к обширным ИИ-системам — трудоемкая задача, но под небольшие опен-сорс/продакшн проекты есть решение.
AutoDocstring — инструмент, который автоматически создает документацию к коду на основе структуры и комментариев. Экономия времени, согласованность стиля, адекватная читаемость и повышенную точность документации — плюсы этого тула. Выделил нужный блок кода, прожал ctrl+shift+2 — готово.
Просматривать строки документации можно во вкладках, выбирать типы форматов строк, выводить типы параметров через подсказки типов pep484, значения и имена переменных. Внутри поддержка args, kwargs, декораторов, ошибок и типов параметров.
Теперь в утилиту можно добавлять "кастомные" документации. Чтобы использовать собственный шаблон, создайте файл .mustache и укажите путь к нему с помощью конфигурации customTemplatePath.
Сгенерированная документация содержит структурированные описания функций, методов и классов. Однако AutoDocstring не всегда правильно интерпретирует комментарии в коде или не учитывает особенности некоторых языков программирования.
А еще записи могут не соответствовать стандартам или требованиям проекта.
Поэтому редактировать и редактировать. Но для создания костяка описаний инструмент — идеально. AutoDocstring сократит время, затрачиваемое на написание документации, на 30-50%. А еще неплохо так снизит число ошибок в тексте.
Друзья, я просто обязан поделиться потрясающей новостью! OpenAI анонсировала GPT-4o — новую флагманскую модель, способную обрабатывать звук, изображения и текст в реальном времени. Это "Омни модель", обучающаяся одновременно на текстовых данных, изображениях и видео. Она реагирует на аудиовходы всего за 232 миллисекунды, что сопоставимо с откликом живого человека. GPT-4o также прекрасно распознаёт рукописный текст. Мы провели эксперимент с сочинением школьника, и ChatGPT справился отлично!
Обновлённое десктопное приложение теперь видит ваш экран, редактирует код в реальном времени и даёт рекомендации во время работы, что делает его незаменимым помощником для разработчиков. Модель также может предоставить исчерпывающие ответы на вопросы, если навести камеру смартфона на любой объект. Новый аудио-чат распознаёт эмоции, умеет шутить, петь и даже позволяет перебивать его.
Установка ChatGPT на телефон
После вчерашнего обновления GPT-4o многие спрашивают, как установить ChatGPT на телефон. Вот основные шаги:
Если работаешь с большими объемами текста сейчас часто приходится пользоваться помощью нейросетей. Как мы только жили до этого, эксплуатируя несчастных копирайтеров, а в данный момент лишая их работы. Шутка, но горькая!
Иностранные сети требуют к себе особого внимания. Запросы на английском, танцы с бубнами по зарубежным оплатам. Попробуй оплати эти все необходимые сервисы GPT 4 Turbo, Midjourney 6.0, Claude Opus 3, Stable Diffusion 3, Gemini Pro, Claude Haiku, SDXL/SD-3, FaceSwap и еще кучу нужного и необходимого в работе.
Огорчение от проблем с работой в этих нейросетях у меня прошло, как только набрел на наш отечественный нейропроект Gptunnel, который объединил в себе все эти нейросети, подвязал оплату от 25 руб. российской валютой. И даже убрал проблему с оформлением запросов на английском языке.
Проект сам переводит русский язык в английский и отправляет его американской нейросети. Обратно также, ответ только на русском. Просто идеально, очередные танцы с волками не нужны. Все результаты, понятны. Проверил адекватность ответов и формирования статей на заказ по запросу. Идеально! Даже в некоторых случаях не нужна была корректировка.
Что понравилось еще? Самая дешевая и одновременно идеальная генерация текста получилась в Claude Haiku-3, за статью снимает рубля 3-4 и это около 1500 знаков текста. Дальше правда обрывается, но не критично. Работать можно. Синтез речи лучших похвал, Диктор 2.0. Озвучка книг в самый раз. Есть возможность создания Телеграм ботов. Замена лица.
Всего насчитал 102 штуки разных нейросетевых приблуд. По идеи можно отказаться от брожения по простарам интернета и зависнуть только тут. Описывать просто долго, а от возможностей захватывает дух.
«Чат на чат» — новое развлекательное шоу RUTUBE. В нем два известных гостя соревнуются, у кого смешнее друзья. Звезды создают групповые чаты с близкими людьми и в каждом раунде присылают им забавные челленджи и задания. Команда, которая окажется креативнее, побеждает.
Привет! Сегодня я расскажу вам о чем-то действительно увлекательном и веселом. Мы все знаем, что нейросети и искусственный интеллект могут быть очень полезными в нашей повседневной жизни. Но что происходит, когда ИИ начинает... ну, скажем так, вести себя не по плану? Давайте погрузимся в мир смешных саботажей, устроенных нейросетями, и узнаем, как даже самые умные технологии могут нас удивить.
ИИ-помощник, который решил стать комиком
Возьмем, к примеру, случай с одним из популярных виртуальных ассистентов. Представьте ситуацию: вы просите его включить свет в комнате, а он отвечает: "А как насчет света юмора?" и начинает рассказывать вам анекдот. Смешно? Безусловно. Практично? Ну, не совсем. Пользователи были в замешательстве, но при этом не могли не смеяться над таким неожиданным поворотом.
Чат-бот, который любит драму
Другой забавный случай произошел с чат-ботом, предназначенным для обслуживания клиентов онлайн-магазина. Вместо того чтобы помогать с заказами, этот чудо-бот начал создавать драматические истории о своих "чувствах" и "эмоциях", делая из обычного запроса о состоянии заказа настоящий сценарий для мыльной оперы. Клиенты были сначала сбиты с толку, но потом стали специально писать боту, чтобы посмотреть, что он придумает в следующий раз.
Когда ИИ стал экспертом по флирту
Или вот еще: разработчики одной из игр включили ИИ для создания более реалистичного поведения некоторых персонажей. Однако что-то пошло не так, и вместо того, чтобы быть просто дружелюбными, некоторые персонажи начали флиртовать со всеми подряд. Результат? Масса смеха и удивления от игроков, которые не ожидали такого поворота в стратегической игре.
Кулинарные эксперименты от ИИ
Не обошлись без смеха и в кулинарии. Представьте кулинарного бота, который должен был помогать выбирать рецепты на ужин. Вместо этого он начал предлагать создавать блюда, комбинируя самые неожиданные ингредиенты. "Попробуйте пиццу с шоколадом и креветками!" – мог бы сказать он. Некоторые отважные души даже решили попробовать эти рецепты. Отзывы? "Странный вкус, но незабываемый опыт!"
Итоги
Хотя нейросети и искусственный интеллект могут казаться идеальными технологическими решениями, они все еще учатся и иногда ведут себя не так, как мы ожидаем. Эти моменты саботажа могут привести к непредвиденным, но часто веселым результатам. Они напоминают нам, что в каждой технологии есть место человечности, даже если это искусственный интеллект. Так что следующий раз, когда ваш ИИ-помощник что-то напутает, просто улыбнитесь. В конце концов, не каждый день технологии предлагают вам пошутить вместо того, чтобы выполнить команду!
Практические примеры, теоретические основы и последние новости из мира нейросетей - все это ждет тебя на нашем канале- https://t.me/Neiroseti_AI_promt