Последние посты
No Data No Growth | Pavel Bukhtik
16 сент., 08:54
📦 Задача с собеседования про новые ПВЗ OzonНебольшой продуктовый кейс на сегодня.«Представьте, что Ozon хочет расширять сеть ПВЗ. Как бы вы определяли гео, в которых компании стоит стимулировать открытие новых точек?»Мне нравится эта задача тем, что она очень простая по формулировке, но довольно быстро разгоняется.Какие данные вы запросите? Что и как будете считать? Как сравнивать гео между собой? И как поймете, что открытие нового ПВЗ действительно дало бизнесу инкрементальный эффект, а не просто перетянуло тех, кто и так заказывал?Попробуйте набросать структуру решения так, как делали бы это на собеседовании.Жду ваши рассуждения в комментариях 👇No Data No Growth | Pavel Bukhtik
14 сент., 12:56
👻 Что такое фантомная вакансия?Иногда бывает так, что вакансия есть, но компания никого нанимать не собирается. При этом отклики могут обрабатываться и даже проводиться собесы. Такие вакансии называют фантомными.Зачем они тогда вообще нужны? Причин на самом деле довольно много:🔹 Разведка рынка. Нужно понять, есть ли такие специалисты и сколько денег хотят.🔹 Поиск единорога. Позиция открыта бессрочно на случай, если придет идеальный кандидат за половину от рыночной вилки. Остальным отказ или молчание.🔹 Сбор базы. Резюме уходят в пул «на будущее». Сейчас человек не нужен, а через три месяца может понадобиться.🔹 Оправдание отсутствия найма. Компании нужно показать, что она честно ищет специалиста уже N месяцев и никак не может найти. Даже если это неправда.🔹 Демонстрация роста. Большое количество открытых вакансий создает ощущение активноNo Data No Growth | Pavel Bukhtik
10 сент., 08:01
🚀 Седьмой поток интенсива по собесам стартует в понедельникОсталось 2 дня, чтобы присоединиться. Свободно 6 мест на Оптимальном и 1 на Менторстве с сопровождением до оффера.Это последний поток по собесам, который я веду лично онлайн. Т. е. с теорией в Zoom, практикой и личной обратной связью. Следующий, уже в другом формате, будет не раньше февраля.Также интенсив стал более интенсивным. Теперь программа занимает месяц вместо двух, без ущерба качеству. А внутри я добавил новые механики для отработки навыков.Часть материалов переработана под реалии 2026 и мои прогнозы на 2027. Акцент всё больше смещается на продуктовые кейсы и кейсы на А/В. При этом не забываем про SQL, Python, мат. задачки и софты (подготовку резюме, самопрезентацию и поведенческие моменты).Я уверен, что большая часть знаний у тебя уже есть. На интенсиве я помогаю собрать их в
No Data No Growth | Pavel Bukhtik
9 сент., 10:57
🛠 Как я чуть не стал девопсомНа первом месте работы я впитывал знания как губка.Руководитель вечно пропадала на встречах. Зато рядом сидела аналитик, которая охотно делилась всем, что знала. Плюс десятки курсов, записи конференций и вылазки в соседний аналитический отдел.Через год источники иссякли.Но рядом оказались девопсы. Сначала я приходил к ним с рабочими задачами. Потом начал разбираться сам: ClickHouse, Docker, Kafka, Spark, Kubernetes, Terraform, AWS. Как раз тогда на меня свалилась перестройка аналитической инфраструктуры, и я нырнул туда с головой.Однажды я поймал себя на мысли: может, мне интереснее строить системы, чем заниматься аналитикой?Сейчас понимаю, что дело было не в аналитике. В той компании исследования уходили в стол, инициативы могли продвигаться годами, а результат твоей работы часто никому не был нужен.В инфраструNo Data No Growth | Pavel Bukhtik
8 сент., 10:15
🔥 Эти 6 лайфхаков выведут твою подготовку к продуктовым кейсам на новый уровеньКейсы часто заваливают не потому, что человек не знает, как их решать.Просто на интервью нужно одновременно думать и говорить, структурно излагать мысль, укладываться во время и разбираться в продукте, который видишь впервые.В карточках выше я описал 6 приемов, которые стоит применить в подготовке, чтобы выделиться на следующей продуктовой секции.Начни с одного кейса уже сегодня: придумай его сам, поставь таймер, разбери вслух и запиши себя. Через неделю разницу будет слышно прямо на записи.
No Data No Growth | Pavel Bukhtik
5 сент., 10:32
🎯 Ты можешь быть сильнее того, кому дали офферПотому что на собеседовании оценивают не весь твой опыт.Интервьюер не видел, как ты последние несколько лет тащил рабочие задачи, запускал А/В и драйвил продукт. У него есть примерно час, чтобы понять твой уровень по набору сигналов:→ Как ты уточняешь задачу → Как рассуждаешь вслух → Как выбираешь подход → Замечаешь ли ограничения → Можешь ли понятно объяснить решениеПоэтому быть сильным аналитиком и хорошо проходить собеседования – это два разных навыка.И здесь возникает главная ошибка. После отказа человек решает: «мне не хватает знаний». И снова идет пересматривать пройденные курсы по A/B, нарешивать продуктовые кейсы и задачки на кодинг.Хотя знаний может быть достаточно. Просто дома ты спокойно решаешь задачу, а на интервью нужно одновременно думать, говорить вслух, реагировать на уточнения и укладываться во время. ЭтоNo Data No Growth | Pavel Bukhtik
2 сент., 09:59
🔥 Полный гайд по собеседованиям на продуктового аналитикаБыть сильным аналитиком и уметь показать свой уровень на интервью – это два разных навыка. Первый развивается за счет рабочих задач. Второй почти никто специально не тренирует.Поэтому даже опытный аналитик, который на работе тащит сложные проекты, приходит на собес и выглядит слабее, чем он есть на самом деле. А в фидбеке ему просто скажут «мы решили продолжить с другим кандидатом».Я собрал в одно видео все, что обычно рассказываю по этой теме:🔸 Как устроена воронка найма и в каких пяти точках вы можете терять оффер; 🔸 Почему привычная подготовка не дает результата и какие четыре ошибки заваливают даже сильных аналитиков; 🔸 Как собеседование выглядит со стороны интервьюера: что он пытается понять за час и почему правильного ответа недостаточно; 🔸 Как выстроить подготовку в систему из
No Data No Growth | Pavel Bukhtik
28 авг., 07:14
💍 Я женился! 🥳Как продуктовый аналитик, я, конечно, не мог спокойно жениться.Сначала мне казалось, что свадьба устроена просто. Нужно выбрать красивую площадку, еду, декор, ведущего и не забыть прийти. Самая сложная часть, выбрать человека, с которым хочешь прожить жизнь, была уже позади.Потом я понял, что свадьба очень похожа на запуск полноценного продукта без багов с первого раза. Тут есть привлечение, онбординг, CJM, сегментация пользователей, техподдержка, операционка и огромное количество странных пограничных кейсов.📍Сначала появляется лендинг. Называется он «свадебный сайт-приглашение». На нем нужно объяснить Value Proposition: где, когда и зачем мы всех зовем. А еще что надеть. Иначе на фотографиях получится визуальный A/B-тест между «Дачная эстетика XX века» и «Я просто нашел что-то в шкафу».📍Потом
No Data No Growth | Pavel Bukhtik
27 авг., 07:58
🎲 Разбор задачи про три броска кубикаНапомню формулировку: кубик бросают три раза, какова вероятность, что дважды выпадет одно и то же число.Правильный ответ – 5/12. Или 4/9? Может, 11/36? Или вообще 5/18?На самом деле ни один из них. Правильный ответ – сначала уточнить условие, и только потом считать. Вероятность зависит от того, что именно имелось в виду.Всего возможных исходов: 6³ = 216.1) Ровно два одинаковых, третий отличается-> Какое число повторится? Любое от 1 до 6 → 6 вариантов -> В каких двух бросках? 3 пары позиций: (1,2), (1,3), (2,3) → 3 -> Что выпало в третьем? Любое из оставшихся 5 чисел → 56 × 3 × 5 = 90 → 90/216 = 5/122) Хотя бы два одинаковых (три тоже подходят)No Data No Growth | Pavel Bukhtik
25 авг., 09:08
🎲 Популярная задача с собеса: кубик бросают три разаМеня не было на канале почти две недели. За это время в моей жизни произошло одно важное событие. Расскажу о нем через пару дней, когда будут фотографии,)А пока возвращаемся к подготовке к осеннему сезону найма. Держите задачку, которую довольно часто дают на собеседованиях:Кубик бросают три раза. Какова вероятность, что дважды выпадет одно и то же число?Все. Больше вводных нет. Обычно задача звучит именно так.Прежде чем считать, перечитайте условие еще раз. Если что-то в нем показалось вам неоднозначным – напишите об этом в комментариях.В четверг разберу задачу и расскажу, почему на ней сыпятся даже те, кто прекрасно знает теорвер.А пока присылайте свои варианты решения в комментариях 👇No Data No Growth | Pavel Bukhtik
14 авг., 08:21
🐢 Эта фраза на финале может стоить вам оффераКогда я ушел из найма, то все равно продолжал ходить по собесам. Посматривал рынок и был открыт к действительно интересным предложениям.Однажды я дошел до финала в международном стартапе, который мне понравился. В конце меня спросили:– Ты же не торопишься? – Не тороплюсь, – на свою голову ответил я. – Просто позиция новая, хотим посмотреть еще кандидатов...Вернулись ко мне лишь через три (!) месяца. И с отказом. Как я потом узнал изнутри, не сошлись по деньгам на этапе внутреннего согласования. Другого кандидата они тоже не нашли, а позицию позже и вовсе упразднили.С тех пор я слышал много похожих историй. Для компании фраза «я не тороплюсь» очень удобна. Вам же она может стоить оффера. Потому что вы добровольно отдаете единственное, что создает давление на компанию на финале – свой дедлайн.ДальшеNo Data No Growth | Pavel Bukhtik
11 авг., 10:35
❄️ Разбор задачи с собеса про заморозку подпискиФормулировку задачи оставил постом выше, поэтому сразу к разбору.Главная ошибка – услышать «проверить гипотезу» и сразу побежать в A/B.Эксперимент здесь может оказаться дорогим решением в лоб. Чтобы увидеть не только краткосрочный эффект на выручку, но и последствия для удержания и LTV, его придется вести достаточно долго. При этом ошибка с решением убрать заморозку потенциально стоит дороже, чем ошибка с решением ее оставить.Сначала нужно понять, что именно мы пытаемся измерить.Продакт утверждает: «Без заморозки эти пользователи просто продолжали бы платить».Проблема в том, что это контрфакт. Мы не знаем, что произошло бы с тем же пользователем без заморозки. Вариантов минимум три:-> продолжил бы платить – тогда заморозка каннибализирует выручку; -> отменил бы подписку совсем – тогда заморозка спасает будущую выручку; -> отмеNo Data No Growth | Pavel Bukhtik
7 авг., 10:03изменён
❄️ Популярная задача с собесов на заморозку подпискиЕсть задачи, которые кочуют из компании в компанию. Эта одна из них. И несмотря на кажущуюся простоту, на ней регулярно сыпятся кандидаты:Вы продуктовый аналитик в подписочном сервисе с ежемесячной оплатой.В управлении подпиской есть функция «заморозки». Вместо отмены пользователь может поставить подписку на паузу на срок до трех месяцев. Списаний в это время нет, доступ к сервису приостанавливается. После окончания заморозки подписка автоматически возобновляется. При желании пользователь может восстановить ее раньше.К вам приходит продакт и говорит:«Давайте уберем заморозку. Без нее эти пользователи просто продолжали бы платить. Мы сами сделали кнопку "не плати нам" и теперь режем себе выручку».В подтверждение он приносит две цифры:-> заморозкой пользуются 8% активных подписчиков; -> среднNo Data No Growth | Pavel Bukhtik
5 авг., 10:22
🔄 Как изменились собесы для аналитиков в 2026 годуЗа последний год они стали не столько сложнее, сколько требовательнее к качеству мышления. Дать правильный ответ уже недостаточно. Нужно решать быстро и точно, показывая ход рассуждений.Сразу оговорюсь: ниже не исследование рынка, а мои наблюдения из общения с сотнями кандидатов и нанимающими руководителями. Процессы везде разные, но эти шесть изменений я вижу все чаще.1️⃣ Техническая база стала входным фильтромРешить задачу на SQL, Python или теорвер уже не достижение. Нужно сделать это быстро и оптимально, учесть пограничные случаи и объяснить, почему выбран именно такой подход.При этом идеально решенная задача сама по себе не сделает вас сеньором. А вот заваленная легко приведет к отказу. Технический блок все чаще работает как проверка «база есть или нет».No Data No Growth | Pavel Bukhtik
31 июл., 08:45
⏸️ Досрочно останавливаем A/B: подглядывание или нет?Классика жанра. Тест идет третий день, денежная метрика упала на 8%, p-value уже 0,03. Менеджер давит: «Надо останавливать, мы теряем деньги!» Аналитик отвечает: «Нельзя подглядывать, нужно дождаться выборки!»Но подглядывание ли это?Есть разница между подглядыванием как нарушением методологии проведения A/B-теста и мониторингом как проверкой здоровья эксперимента.Классический Fixed Horizon подход говорит: зафиксируй размер выборки заранее и дождись ее, прежде чем принимать решение о результате эксперимента. Но это не значит, что нужно запустить тест и открыть дашборд только через две недели, когда выборка наберется. Вот тут и проходит грань.Это мониторинг, и тест стоит завершить досрочно, если:🔹 обнаружен баг – изменение работает не так, как было задумано; 🔹 возник SRM и проверка показалаNo Data No Growth | Pavel Bukhtik
28 июл., 08:19
🤔 Раньше я думал, что понимаю бизнеcМногие идут в продуктовую аналитику, чтобы быть ближе к бизнесу. Растить продукт, драйвить метрики и выручку, влиять на решения. Девять лет назад я выбрал это направление ровно по такой причине.Но что значит «приносить пользу бизнесу», я понял не тогда, когда набрался опыта в найме и стал хедом. По-настоящему это пришло только со своими продуктами. В частности, онлайн-школой. И вот почему:🔸 В найме ты ничем не рискуешьЕсли твоя гипотеза не выстрелила, то бизнес потерял месяц бюджета команды. Ты же потерял ноль. Зарплата все равно придет на карту. А в худшем случае сменишь работу. И обычно с повышением.Провал, за который не платишь, ничему не учит. Я почти не помню своих неудачных гипотез из найма. А из своего дела помню каждую, потому что каждая стоила денег.И выигрыш ты тоже не забираешь. ПоэтомуNo Data No Growth | Pavel Bukhtik
22 июл., 07:26
📹 «Ты не против, если мы запишем собес?»Работодатель хочет записать собес – норм или стрем?На самом деле, может быть и так, и так.Я сам был по обе стороны. Когда нанимал, просил записать интервью, чтобы показать команде и обсудить кандидата вместе. А когда не мог прийти на собес, но участвовал в решении – запись показывали мне.📝 Причины для записи обычно скучные и рабочие:-> Интервьюеру хочется слушать тебя, а не строчить конспект. А расшифровку сделает бот вроде Otter или Fireflies;-> Ее посмотрят те, кто не смог прийти: нанимающий менеджер, будущий тимлид, еще кто-то из команды;-> Порой она тебя защищает: решают по тому, что ты реально сказал, а не по чьим-то заметкам и «ощущениям».Так что сама по себе запись не красный флаг. Зависит от того, КАК компания это делает.✔️No Data No Growth | Pavel Bukhtik
16 июл., 09:41
🎯 В чём идея Uplift-моделирования?Привычные ML-модели отвечают на вопрос: «Кто с большой вероятностью купит?» или «Кто может уйти?»Но бизнесу часто нужен ответ на другой: «На кого подействует наше воздействие?»И это разные задачи.Например, мы хотим удержать пользователя и отправляем ему скидку на следующий заказ. Возможны четыре сценария:🔸 Он остался бы и без скидки (Sure Things) – мы потеряли часть маржи, подарив скидку;🔸 Ушел бы в любом случае (Lost Causes) – скидка не дала результата, зря потратили бюджет на доставку скидки;🔸 Без скидки остался бы, но коммуникация вызвала негативную реакцию (Sleeping Dogs) – навредили;🔸 Без скидки ушли бы, а благодаря ей остались (Persuadables) – именно их мы и хотим найти 🚀Модель оттока ищет пользователей с высокой вероятностью ухода. Но среди них могут быть и Persuadables, которых можно
No Data No Growth | Pavel Bukhtik
9 июл., 08:44
🌀 Я понял, что мешало мне в работе последние девять летПоследние две недели я провел в фридайвинг-кэмпе в Каше (Турция). Нырнул всего на 60 см глубже, чем прошлый рекорд: 30.6 метра вместо 30.0. На первый взгляд – провал. Ехал за метрами, а привез сантиметры.Но я осознал две важные вещи. Не про воду, а про себя:☝️ Глубину нельзя взять силойЯ пробовал. Это не работает. Стоит напрячься, и давление растет, зажимается горло, накрывает ощущение удушья. Дальше два сценария: либо разворот назад, либо баротравма.Работает ровно обратное. Это быть максимально расслабленным. Не в начале, не в конце, а на всем пути. Буквально позволить воде утягивать тебя на глубину.✌️ Не надо продавливать себя на максимальной глубинеЛучше сделать шаг назад, спокойно отработать все в комфортных условиях и вернуться глубже уже с уверенностью в каждом движении.—В раб
No Data No Growth | Pavel Bukhtik
3 июл., 07:45
🎯 6 лайфхаков поиска прокси-метрик для A/BЧастая проблема в A/B тестах: ключевая метрика нечувствительная и/или медленная. LTV365, ARPU90, повторная покупка – дисперсия высокая, эффект маленький, а ждать месяцы или год никто не готов.Поэтому хочется найти прокси – более быструю и чувствительную метрику, которая предскажет движение ключевой в будущем.В карточках выше я собрал весь свой опыт подбора первичных кандидатов на прокси в 6 лайфхаков.А если ты находишь лайфхаки полезными, то поддержи пост огоньком 🔥. Буду делиться еще!
