शैडोइंग अभ्यास: Product Analytics in 100 Seconds - YouTube के साथ अंग्रेजी बोलना सीखें

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Product Analytics in 100 seconds.
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Product Analytics in 100 seconds.
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As founders and product builders, we're on a mission to produce product market fit.
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Along the way, we talk to our users and collect qualitative feedback to improve the product.
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There's a quantitative approach too.
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Enter product analytics, creating user insight by surfacing usage data.
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In product analytics, every interaction is a learning opportunity.
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In our app, we capture those interactions, we transfer them into an analytics application, and create data artifacts that inform a new product change.
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Four data scopes are important.
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The user, who interacts with the product across multiple sessions as tracked by individual events and further described by event properties.
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Within this online shop, let's track the click of a product card to understand browsing patterns of our users.
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We first include an analytics snippet within our code that lets us use methods to communicate with our analytics tool.
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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.
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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.
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Every event also includes an ID stored as a cookie on the user's device.
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This lets the receiving server identify events from the same user and continuously build up an event stream.
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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.
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We've been craving to answer why are landing page visitors not buying our products?
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Spoiler, analytics won't tell us why.
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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.
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This is why providing access to the data and sharing it with our team is crucial.
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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.
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This way, we are not being entirely data-driven, but data-informed.
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After all, data being a deep sibling to qualitative feedback tells us what problems to solve.
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And then you basically use intuition to figure out what solutions to those problems might be.
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We go from observation to insight to our next product hypothesis.
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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.
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Here, we are assigning all users who set a goal within our fitness app to the goal setters cohort.
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Let's use this cohort in a retention analysis.
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We could ask what percentage of new subscribers keeps completing at least one workout per week?
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And what's the difference between those that set goals and those that don't?
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Such a retention curve falling to zero would not indicate product market fit.
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This one much more showing less immediate drop-off and higher persistent usage in subsequent weeks.
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The ability to segment users also helps us running A-B tests.
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Before users receive our app content, we randomly assign a product variant and then direct users to this variant showing either A or B.
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We also set a cookie to track what variant they're seeing.
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In our analytics tool, we can then group users by this experiment property and understand how the introduced change impacts user behavior.
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What gets measured gets managed, so focus on the quality of your metrics.
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A North Star metric provides this clarity, but make sure to break it down.
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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.
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With the Object Action Naming Convention, we keep our events set up consistent.
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With an accessible tracking plan, we keep it transparent.
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Our analytics needs are growing?
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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.
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Product analytics can be evaluative helping us to understand how did this particular product change impact user behavior.
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It can also be generative enabling us to identify events that drive desired outcomes, helping us to prioritize new strategic opportunities.
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Take Bourbon, a location app designed to make plans, check in at locations and share photos.
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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.
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Bourbon decided to focus solely on photo sharing and launch with a new logo and name.
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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.
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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.
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Power your next iterations with product analytics.
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And while doing so, don't forget, stay product-led.

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इस वीडियो के साथ बोलने का अभ्यास क्यों करें?

"Product Analytics in 100 Seconds" वीडियो को देखकर आप न केवल उत्पाद विश्लेषण की तकनीकी जानकारी प्राप्त करेंगे, बल्कि अंग्रेजी बोलने का अभ्यास भी कर पाएंगे। इस तरह के वीडियो में तेज गति से बोलने वाली जानकारी होती है, जो आपके सुनने और बोलने के कौशल को सुधारने में मदद कर सकती है। जब आप इस वीडियो को बार-बार सुनते हैं और उसके साथ बोलने की कोशिश करते हैं, तो आप वास्तविक समय में संवाद करते हुए अपनी उच्चारण क्षमताओं में सुधार कर सकते हैं। अंग्रेजी शैडोइंग का अभ्यास करने से आपकी सुनने की समझ भी बेहतर होगी, जिससे आप विभिन्न बोलने के शैलियों में निपुण हो सकेंगे।

व्याकरण और संदर्भ में अभिव्यक्तियाँ

इस वीडियो में कुछ महत्वपूर्ण वाक्य संरचनाएँ हैं जो अंग्रेजी बोलने के अभ्यास में सहायक हो सकती हैं:

  • "Every interaction is a learning opportunity" - यह वाक्य एक सामान्यीकृत बात को बताता है कि हर बातचीत हमें कुछ नया सिखाती है।
  • "We might want to dig deeper into the data" - यहाँ पर संभावनाओं को व्यक्त करने के लिए 'might' का उपयोग किया गया है, जो कि अनिश्चितता को दर्शाता है।
  • "What gets measured gets managed" - इस कथन का अर्थ है कि जो चीज़ें मापी जाती हैं, उनका ध्यान रखा जाता है। यह एक महत्वपूर्ण विचारधारा है जब आप अपने प्रदर्शन को बढ़ाना चाहते हैं।

इन संरचनाओं का अभ्यास करते समय, सुनिश्चित करें कि आप अपनी उच्चारण और प्रवाह पर ध्यान दें। यह अंग्रेजी बोलने का अभ्यास आपके संवाद कौशल को मजबूती प्रदान करेगा।

सामान्य उच्चारण के जाल

इस वीडियो में कुछ शब्द और वाक्यांश ऐसे हैं जिनका उच्चारण सीखना महत्वपूर्ण है:

  • "analytics" - इस शब्द में 'a' का उच्चारण 'अ' के रूप में करना चाहिए, न कि 'आ' के रूप में।
  • "behavioral" - इसे 'बिहेवियरल' के रूप में उच्चारित किया जाना चाहिए, और इसे जल्दी बोलने में अभ्यास करें।
  • "user cohorts" - यहाँ "cohorts" शब्द का उच्चारण 'कोहोर्ट्स' सही है, जो अक्सर गलत करते हैं।

इन शब्दों का सही उच्चारण करने से आपका आत्मविश्वास बढ़ेगा और आपकी अंग्रेजी उच्चारण में सुधार होगा। अपनी आवाज़ को सुनकर आप यह भी देख सकते हैं कि आप कितनी सटीकता से उच्चारण कर रहे हैं। इस प्रकार, वीडियो को देखकर और इसमें अंग्रेजी बोलने का अभ्यास करके, आप बेहतर अंग्रेजी बोलने के लिए एक मजबूत आधार बना सकते हैं।

शैडोइंग तकनीक क्या है?

शैडोइंग (Shadowing) एक विज्ञान-समर्थित भाषा सीखने की तकनीक है जो मूल रूप से पेशेवर दुभाषिया प्रशिक्षण के लिए विकसित की गई थी। विधि सरल लेकिन शक्तिशाली है: आप मूल अंग्रेज़ी ऑडियो सुनते हैं और तुरंत इसे ज़ोर से दोहराते हैं — जैसे वक्ता की छाया 1-2 सेकंड की देरी से। शोध से पता चलता है कि यह उच्चारण सटीकता, स्वर, लय, जुड़ी हुई ध्वनियाँ, सुनने की समझ और बोलने की प्रवाहशीलता में काफ़ी सुधार करता है।

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