019: Analityk vs PM - wdrażanie analityki produktowej - Kajo Rudziński (KajoData.com)
Zapraszamy na kolejny odcinek naszego podcastu 🎧! Tym razem porozmawiamy o wdrażaniu analityki produktowej oraz różnych perspektywach - Product Managera i Analityka Danych. Naszym gościem jest Kajo Rudziński - analityk i architekt danych z misją wspierania innych w rozwoju zawodowym. Z ponad 5-letnim doświadczeniem w branży, w tym 2 latami jako data architect, Kajo pomaga osobom zainteresowanym analizą danych wejść na rynek pracy i rozwijać się w tej dynamicznej dziedzinie. Jest też założycielem KajoData – projektu edukacyjnego, który łączy blog, kanał YouTube, kursy online oraz społeczność analityków KajoDataSpace. Na swoich platformach dzieli się praktycznymi wskazówkami i inspiruje tysiące osób do nauki narzędzi takich jak Excel, SQL, Tableau, PowerBI czy Python.🎧 Subskrybuj podcast na Spotify, Apple Podcast, YouTube (https://productvision.pl/podcast/)
Jeżeli mamy produkt od zera, w przypadku Kajo Data Space, to głównym problemem, paradoksalnie, z mojej perspektywy, jest to, czego nie mierzyć. Bo zachęta tego, żeby mierzyć wszystko, żeby od razu sobie ustawiać całe imperium KPI-ów, testów AB, eksperymentów, jest olbrzymie, szczególnie jeżeli ktoś ma jakiś taki analityczny drive. Więc trzeba się zastanowić, co jest w ogóle najważniejszą rzeczą, na której się skupimy, bo zazwyczaj mamy mniej czasu, niż tam się wydaje. I to jest ten jeden scenariusz, powiedzmy. A drugi scenariusz, To jeżeli jesteśmy w miejscu, gdzie nadbudowujemy, gdzie naszym produktem jest feature, naszym produktem jest jakaś zmiana, jakieś usprawnienie, no to my już coś wiemy o tych klientach.
Super. Ja mam właśnie takie pytanie, bo jakby pójść w tą stronę rzeczywiście, że chcemy wprowadzać jakby tą analitykę i Ja się zastanawiam właśnie, od czego trochę zacząć, bo widzę takie dwa podejścia. Może widzisz inne albo od jakiegoś innego byś zaczął? No bo wyobrażam sobie w wielu sytuacjach, że albo możemy podejść tak, no dobra, chcemy wdrożyć tą analitykę, to zacznijmy mierzyć właśnie na początku jakieś bardziej ogólne KPI-e na przykład, nie wiem, ścieżkę użytkownika i poszczególne elementy tej ścieżki użytkownika, jakąś aktywację, akwizycję w ogóle gdzieś tam na początku, potem aktywację, potem, nie wiem, jakąś retencję taką bardzo wysokopoziomą na poziomie produktu, potem, nie wiem, być może jakąś satysfakcję, chociaż to pewnie już nie w takim narzędziu typowo analityki produktowej, nie, ale takie bardziej ogólne KPI-e wysokopoziomowe,
Paradoksalnie to, z czym się z Olgą tutaj próbuję spierać, to jest jednocześnie to, czego ja od produktowca oczekuję. Być może ja po prostu oczekuję tego sporu, czyli oczekuję kogoś, kto będzie mi przypominał o wartości tego produktu, który tworzymy, o wizji, którą my tworzymy, o czymś, do czego my chcemy dojść. Bo ja nie potrzebuję kolejnej osoby, która mi będzie mówiła o KPI-ach, że tam podziel to przez to, pomnóż przez cztery i wtedy nam wyjdzie... Nie, nie, ja to wiem, bo wtedy produktowiec się zamienia w kolejnego analityka, Czasem być może próbując mu schlebiać tak, żeby się stać kimś takim jakby jednym i takim samym, więc oczekuję od produkt ownera, że będzie kimś innym niż analityk.
Oczywiście będzie rozumiał język liczb, będzie rozumiał o czym mówimy, kiedy mówimy o mierzeniach, o mierzeniu, kiedy mówimy o KPI-ach, natomiast Będę bardzo od niego oczekiwał tego, żeby on był w stanie stanąć obok bieżączki. Będę bardzo oczekiwał od niego tego, żeby on miał ze sobą zawsze roadmap rozwoju tego produktu, który tworzymy. Jakiejś strategii. Bo ja to stracę z oczu jako analityk na bank. Bo ja tak bardzo wejdę w świat techniczny, że to będzie duży problem. No i oczywiście To jest, myślę, coś, o czym wspomniałem.
Pokazano wszystkie 4 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Tomasz i Olga przedstawiają gościa Kajo Rudzińskiego, analityka danych i twórcę Kajo Data Space.
Kajo opisuje swoją drogę zawodową, od początków jako analizator danych do założenia Kajo Data Space.
Kajo opisuje platformę i społeczność Kajo Data Space, przeznaczoną dla analityków danych i osób chętnych do nauki.
Kajo omawia dwa podejścia do wdrożenia analityki produktowej: od zera i w istniejącym produkcie.
Tomasz i Olga omawiają różne podejścia do wdrożenia analityki produktowej, a Kajo dodaje swoje doświadczenia.
Kajo omawia relację między analityką a biznesem, podkreślając potrzebę optymalizacji czasu i zwrócenie z inwestycji.
Kajo opisuje swoje doświadczenia z wdrażaniem analityki w Kajo Data Space oraz rozmawia o narzędziach i podejściach.
Kajo Rudziński omawia wartość produktu z perspektywy analityka i product ownera, podkreślając konieczność współpracy i wspólnego zdefiniowania wartości.
Kajo Rudziński krytykuje krótkowzroczne podejście do analityki i podkreśla rolę analityka jako osoby, która pomaga w stworzeniu wartości dla produktu.
Kajo Rudziński przedstawia program Akademii Analityki Produktowej, który pomaga Product Ownerom i Managerom zrozumieć podstawy analityki.
Kajo Rudziński podkreśla ważność komunikacji analityka z innymi działami firmy, sugerując użycie tabel i prostej terminologii.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
Naszym gościem jest Kajo Rudziński - analityk i architekt danych z misją wspierania innych w rozwoju zawodowym. Z ponad 5-letnim doświadczeniem w branży, w tym 2 latami jako data architect, Kajo pomaga osobom zainteresowanym analizą danych wejść na rynek pracy i rozwijać się w tej dynamicznej dziedzinie. Jest też założycielem KajoData – projektu edukacyjnego, który łączy blog, kanał YouTube, kursy online oraz społeczność analityków KajoDataSpace. Na swoich platformach dzieli się praktycznymi wskazówkami i inspiruje tysiące osób do nauki narzędzi takich jak Excel, SQL, Tableau, PowerBI czy Python.
🎧 Subskrybuj podcast na Spotify, Apple Podcast, YouTube (https://productvision.pl/podcast/)