تدريب Shadowing: Product Analytics in 100 Seconds - تعلم التحدث بالإنجليزية مع YouTube
C1
Product Analytics in 100 seconds.
52 جمل
إذا كانت الجمل قصيرة أو طويلة جدًا، انقر على Edit لتعديلها.
1
Product Analytics in 100 seconds.
2
As founders and product builders, we're on a mission to produce product market fit.
3
Along the way, we talk to our users and collect qualitative feedback to improve the product.
4
There's a quantitative approach too.
5
Enter product analytics, creating user insight by surfacing usage data.
6
In product analytics, every interaction is a learning opportunity.
7
In our app, we capture those interactions, we transfer them into an analytics application, and create data artifacts that inform a new product change.
8
Four data scopes are important.
9
The user, who interacts with the product across multiple sessions as tracked by individual events and further described by event properties.
10
Within this online shop, let's track the click of a product card to understand browsing patterns of our users.
11
We first include an analytics snippet within our code that lets us use methods to communicate with our analytics tool.
12
Then we listen to a click event on the product card used to track method, define an event name and add details via properties, like the product category or the product's position on the page.
13
The event triggers a simple API call to the analytics server, submitting our custom properties along with information about the page it was fired on and device details.
14
Every event also includes an ID stored as a cookie on the user's device.
15
This lets the receiving server identify events from the same user and continuously build up an event stream.
16
When users provide additional information about themselves we can capture that using the identify method, attach user traits and build up a detailed user profile on our analytics platform.
17
We've been craving to answer why are landing page visitors not buying our products?
18
Spoiler, analytics won't tell us why.
19
Instead, a funnel analysis can tell us what is happening across our core conversion events and serve as input to decide what to do about the drop-off.
20
This is why providing access to the data and sharing it with our team is crucial.
21
From there on, we might want to dig deeper into the data, or we might want to pull in qualitative feedback and understand why users behave a certain way.
22
This way, we are not being entirely data-driven, but data-informed.
23
After all, data being a deep sibling to qualitative feedback tells us what problems to solve.
24
And then you basically use intuition to figure out what solutions to those problems might be.
25
We go from observation to insight to our next product hypothesis.
26
Product analytics can also help us to segment our users, for example, into acquisition channels, or we build so-called user cohorts along behavioral traits.
27
Here, we are assigning all users who set a goal within our fitness app to the goal setters cohort.
28
Let's use this cohort in a retention analysis.
29
We could ask what percentage of new subscribers keeps completing at least one workout per week?
30
And what's the difference between those that set goals and those that don't?
31
Such a retention curve falling to zero would not indicate product market fit.
32
This one much more showing less immediate drop-off and higher persistent usage in subsequent weeks.
33
The ability to segment users also helps us running A-B tests.
34
Before users receive our app content, we randomly assign a product variant and then direct users to this variant showing either A or B.
35
We also set a cookie to track what variant they're seeing.
36
In our analytics tool, we can then group users by this experiment property and understand how the introduced change impacts user behavior.
37
What gets measured gets managed, so focus on the quality of your metrics.
38
A North Star metric provides this clarity, but make sure to break it down.
39
Like the learning app Duolingo, optimizing for daily active users, but breaking that down into user activity states, managed by teams, optimizing a more movable metric that is informed by lower level product events.
40
With the Object Action Naming Convention, we keep our events set up consistent.
41
With an accessible tracking plan, we keep it transparent.
42
Our analytics needs are growing?
43
Consider using a customer data platform to connect multiple data sources to multiple destinations such as a data warehouse for joining analytics with business data, a marketing platform for delivering personalized experiences, or a webhook triggering custom workflows based on incoming event data.
44
Product analytics can be evaluative helping us to understand how did this particular product change impact user behavior.
45
It can also be generative enabling us to identify events that drive desired outcomes, helping us to prioritize new strategic opportunities.
46
Take Bourbon, a location app designed to make plans, check in at locations and share photos.
47
By looking at behavioral data, they uncovered that a small group of users wasn't actually using most of their features, but heavily sharing photos.
48
Bourbon decided to focus solely on photo sharing and launch with a new logo and name.
49
Ultimately, whether we use our measurements to inform strategy or evaluate features, the measure of who we are is what we do with what we have.
50
So as product builders on this beautiful iterative journey of chasing our vision, it is imperative to understand which ideas to cut short and which ones to take further.
51
Power your next iterations with product analytics.
52
And while doing so, don't forget, stay product-led.
تنزيل التطبيق
Everything you need to speak fluently
AI PronunciationScore every sentence
IPA PracticeMaster every sound
VocabularyBuild your word bank
Vocab GameLearn while playing
السياق والخلفية
في عالم تطبيقات المنتجات، يعتبر التحليل البيانات أداة أساسية لفهم سلوك المستخدمين وتحسين المنتجات. يتناول هذا الفيديو مفهوم "تحليل البيانات في 100 ثانية" من منظور مؤسسي وذوي الخبرة في بناء المنتجات، حيث يسلط الضوء على أهمية استخدام البيانات النوعية والكمية للتفاعل مع المستخدمين واكتشاف الأنماط. يعد التحليل العنصر الداعم الذي يمكّن الفرق من اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على الفهم العميق لاحتياجات المستخدمين.
أفضل 5 عبارات للتواصل اليومي
- ما هي متطلبات السوق؟ - تُستخدم للتعبير عن الحاجة لفهم احتياجات السوق.
- كيف يمكن تحسين المنتج؟ - تستعمل عندما نبحث عن آراء حول طرق تحسين المنتجات.
- ما البيانات التي لدينا؟ - تُستخدم للإشارة إلى التحليل الكمي والنوعي المتاح لدينا.
- لماذا لا يقوم الزوار بالشراء؟ - تستخدم عند محاولة فهم سلوك الزوار.
- ما هو معدل الاحتفاظ بالمستخدمين؟ - تشير إلى قياس مدى استمرار المستخدمين في استخدام المنتج.
دليل خطوة بخطوة للممارسة
للنجاح في تحسين النطق باللغة الإنجليزية وفهم مفهوم تحليل البيانات، يمكنك اتباع الخطوات التالية:
- شاهد الفيديو بعناية: ابدأ بمشاهدة الفيديو كاملًا، وركز على الكلمات الرئيسية والمفاهيم. هذا سيساعدك في التعرف على المصطلحات الجديدة.
- تدوين العبارات: اكتب العبارات المهمة المذكورة أعلاه. حاول استخدامها في جملك الخاصة لتمارين ممارسة المحادثة الإنجليزية.
- استخدم تقنية shadow speak: عاود تشغيل الفيديو، وكرر العبارات بعد المتحدث مباشرة. هذا سيساعدك على تحسين نطقك وثقتك بالنفس.
- تفاعل مع المعاني: حاول فهم كيف تؤثر العبارات في السياق. استخدم تعلم الإنجليزية مع يوتيوب للبحث عن أمثلة أخرى تتعلق بنفس الموضوع.
- ممارسة التفاعل الحي: ابحث عن شريك لممارسة المحادثة، واستخدم العبارات التي تعلمتها من الفيديو. حاول أن تُجري محادثات حول تحليل البيانات.
باستخدام هذه الخطوات، يمكنك تعزيز مهاراتك في تحسين النطق باللغة الإنجليزية وتعزيز قدرتك على استخدام shadowspeak في محادثاتك. التواصل الفعّال هو مفتاح النجاح في أي موقف، خاصة في عالم البيانات المعقد.
ما هي تقنية التظليل الصوتي؟
التظليل الصوتي (Shadowing) تقنية تعلم لغة مدعومة علمياً، طُورت أصلاً لتدريب المترجمين الفوريين المحترفين. الطريقة بسيطة لكنها قوية: تستمع لصوت إنجليزي أصلي وتكرره فوراً بصوت عالٍ — كظل يتبع المتحدث بتأخير 1-2 ثانية. تُظهر الأبحاث تحسناً كبيراً في دقة النطق والتنغيم والإيقاع وربط الأصوات والاستماع والطلاقة.
☕ اشترِ لنا قهوة
يظل ShadowingEnglish مجانيًا بنسبة 100% بفضل دعمكم. تكاليف الخوادم والذكاء الاصطناعي مرتفعة — قهوتكم تبقينا مستمرين! 🙏