Симулятор аналитика: bit.ly/3PUo58W
Открытые собеседования - это формат, который помогает как проверить свои скиллы, так и морально подготовиться к реальному этапу отбора. Интерес к первым собеседованиям на позицию junior аналитика и серия интервью по ML System Design подстегнули нас попробовать и другие сферы. Мы подумали, что игровая аналитика - это достаточно интересно, ведь она похожа на обычную аналитику данных, но при этом здесь нужно уметь разбираться ещё и в паттернах поведения пользователей.
В прошлом месяце мы набирали добровольцев на участие в собеседовании на позицию игрового аналитика, и сегодня наконец готовы показать, как это выглядит. Главное отличие от стандартного собеседования на аналитика данных в том, что в этот раз не было никакой статистики и кодинга, - только обсуждение различных игровых механик, гипотез и правил принятия решений в разных ситуациях (например, на основе результата A/B-теста). Собеседование провёл директор по аналитике в Beresnev Games Александр Одайник.
Учитесь Data Science с нами: karpov.courses/
0:00 Введение и представление
2:52 В какие игры играет кандидат
4:20 Что можно предложить Blizzard изменить в режиме «Наёмники»
5:15 Задача на лутбоксы
11:54 Какие метрики считаем
17:07 Что нам дают результаты платежеспособности
17:49 Анализ влияния лутбоксов на игровой процесс
20:54 Интерпретация результатов
22:48 Проверка гипотезы о влиянии платежа на прогресс
24:56 Добавление винрейта к общей картине
27:48 Задача на А/B-тестирование
36:10 Представление распределения платящих пользователей
44:45 Какую модель оставить
50:00 Как проверить, не даём ли больше валюты, чем нужно
52:09 Возвращаемся к вопросу, какую модель оставить
53:56 Существующие риски
55:50 Влияние на LTV
58:24 Другие варианты А/B-тестирования
1:00:50 Как посчитать стоимость контента в игре
1:05:23 Специфика игрового аналитика
1:12:36 Информация о пользователе в играх
1:14:49 Интересные кейсы из жизни
5 июл 2024
