Машинное обучение в управлении продуктовыми метриками Удержание и Отток.
Using ML for managing product metrics Retention and Churn
https://youtu.be/vW-8a2z7K0U Сегодня поговорим о применении машинного обучения в индустрии и бизнесе, т.е. о реальных коммерческих задачах, с которыми вы столкнетесь, как ML-инженеры, дата-сайентисты и аналитики данных. Продуктовое управление (product management) — это процесс управления созданием и развитием программного продукта или сервиса. Оно включает в себя определение требований к продукту, планирование его разработки, контроль качества и продуктовых метрик, маркетинг и поддержку пользователей.
Управление продуктом также включает в себя работу с командой разработчиков, тестировщиков, дизайнеров и других специалистов для создания качественного продукта. Кроме того, оно требует умения принимать решения на основе данных и анализировать результаты работы продукта. Продуктовое управление осуществляет менеджер продукта (product manager) или владелец продукта (product owner).
Владелец продукта (Product Owner) в командах разработки - это лицо, которое определяет требования к продукту и представляет интересы конечных пользователей и других заинтересованных сторон. Он обеспечивает понимание того, что должно быть сделано, и работает вместе с командой разработчиков для достижения целей итерации (спринта, квартала). Владелец продукта является важным связующим звеном между командой разработчиков и внешними заинтересованными сторонами, такими как клиенты или внутренние/внешние заказчики.
Удержание (retention) - это продуктовая метрика, которая отражает процент пользователей, продолжающих использовать продукт или услугу после определенного периода времени. Этот показатель используется для оценки успешности продукта или услуги и их способности удерживать пользователей.
Относительно удержания, отток (churn rate) - это продуктовая метрика, которая показывает процент пользователей, перестающих использовать продукт или услугу в течение определенного периода времени. Отток может быть вызван различными причинами, включая низкое качество продукта, высокую стоимость, отсутствие необходимой функциональности и т.д.
Удержание и отток являются важными показателями для компаний, так как они помогают определить, насколько успешно компания привлекает новых пользователей и удерживает уже существующих.
#машинноеобучение
