Python.kz

Поднятие retention через push-уведомления

Almaty Python Meetup #3

РТ
Римма Толеугали
1fit

Push-уведомления — один из самых дешёвых каналов вернуть пользователя в продукт и один из самых лёгких способов его потерять: слишком частые или нерелевантные пуши быстро отправляют приложение в «отключить уведомления». Вопрос в том, как с их помощью растить retention, а не раздражение.

Римма Толеугали — маркетинг-аналитик в 1fit — рассказывает, как поднимали удержание пользователей через пуш-уведомления.

В докладе: — чем занимается дата-маркетинг аналитик и какие навыки нужны — как проводить A/B-тесты: цели, метрики, гипотезы, размер выборки и статистическая значимость — персонализированные пуши, реактивация и отправка на основе ML-моделей — как строить стратегию пушей по сегментам ЦА и продумывать триггеры — почему CRR (retention rate) — ключевая метрика для стабильности выручки

Презентация

Слайд 1: Дата маркетинг 1 / 16
Текст презентации

Слайд 1: Дата маркетинг

Дата маркетинг аналитик Rimma Toleugali Marketing data Analyst 1Fit

Слайд 2: ваши одноклассники чаще всего. Аналитик данных помогает выяснить это, собирая информацию о

Дата-маркетинг аналитик — это человек, который помогает компаниям лучше понимать своих клиентов, анализируя данные.Представьте, что вы управляете школьным магазином и хотите узнать, что покупают ваши одноклассники чаще всего. Аналитик данных помогает выяснить это, собирая информацию о покупках и анализируя её.

Слайд 3: Собираю данные: Это как собирать информацию из разных источников — от

Собираю данные: Это как собирать информацию из разных источников — от сайтов, соцсетей или кассовых чеков. Анализирую данные: Я ищу закономерности. Например, почему в один месяц продажи растут, а в другой — падают. Даю рекомендации: После анализа я предлагаю решения: как лучше рекламировать продукт, какие скидки делать или что изменить в магазине. Что я делаю ?

Слайд 4: Какие навыки нужны для работы?

Какие навыки нужны для работы? Математика и логика: Нужно уметь считать и анализировать цифры. Программирование: Чтобы работать с данными, используются специальные программы, например, Python. Коммуникация: Нужно уметь объяснять сложные вещи простыми словами, чтобы другие могли использовать результаты анализа.

Слайд 5: AB test

AB test

Слайд 6: ки, Определите временные рамки и статистическую значимость -

1. Определите цели 2.Определите метрику 3. Разработайте гипотезу 4. Подготовьте эксперимент: Определите минимальный размер выбор ки, Определите временные рамки и статистическую значимость - уровень доверия 6. Анализируйте результаты. Наконец-то самое интересное Как провести АБ тест?

Слайд 7: Push уведомления

Push уведомления Персонализирова нные пуши. Проводить АБ тесты . Реактивация Отправка используя ML модели Построить стратегию и план по ЦА и сегментац Определить триггеры и придумать идеи для пушей

Слайд 8: Сколько зарабатывают аналитики ?

Сколько зарабатывают аналитики ?

Слайд 9: Спасибо за

Спасибо за внимание ! [email protected] @rimma.toleugali Rimma Toleugali

Слайд 10: Три причины, почему показатель

Три причины, почему показатель CRR — важная метрика Стабильность продаж и рост выручки — постоянные клиенты увеличивают прибыль. Минимум затрат на взаимодействие с потребителями Сарафанное радио. Не забываете о своем пользователе

Слайд 11: Какие метрики нужны?

Какие метрики нужны? MRR (регулярная месячная выручка) — Churn Rate (показатель оттока клиентов) LTV (доход с клиента за весь период его жизни в сервисе) — метрика нужна для расчёта вложений на привлечение клиента и понимания, как настраивать таргетированную рекламу. CRR — показывает, насколько успешно вы работаете с уже существующими клиентами. Стоимость клика (Cost Per Click, CPC) Click-Through Rate, CTR DRR-доля расхода на доход

Слайд 12: Интеграция push

Интеграция push notifications с ML модель Segmentation: по частоте использования продукта или приложения Cегментация целевой аудитории Prediction: отправлять пушы с предложением Classification

Слайд 14: Data-driven marketing

Data-driven marketing: что такое, как внедрить и как использовать Проще говоря, маркетинг на основе данных — это построение маркетинговой стратегии на основе анализа полученных данных.

Слайд 15: Чего делать не стоит ?

Чего делать не стоит ? Агрессивные пуши Главное, не заспамить пользователя. Не анализировать результаты Проверяйте код перед отправкой Отправка в неправильное время Грубый тон

Слайд 16: Инструменты

Инструменты Через разработчиков Python Сервисы рассылок PUSH API

Другие доклады митапа