Analítica de productos: Técnicas de ciencia de datos aplicada para obtener información útil sobre los consumidores

Opiniones de los lectores

El libro ofrece ideas y técnicas prácticas en el análisis de productos, proporcionando un enfoque único que no se encuentra en la literatura típica de la ciencia de datos. Hace hincapié en las ciencias sociales para comprender el comportamiento de los usuarios e incluye aplicaciones de la vida real, lo que lo convierte en un valioso recurso para analistas e investigadores. Sin embargo, adolece de numerosos errores, como erratas y definiciones incorrectas, lo que le resta credibilidad.

⬤ Cubre temas avanzados y prácticos en el análisis de productos
⬤ enfatiza la importancia de entender el comportamiento del usuario
⬤ bien estructurado para una rápida consulta
⬤ ofrece aplicaciones y ejemplos del mundo real
⬤ fácil de leer y digerir.

⬤ Contiene muchos errores gramaticales, ortográficos y estadísticos
⬤ algunos términos y teorías clave se explican incorrectamente
⬤ capítulos densos que podrían abrumar a los lectores
⬤ la falta de rigor editorial afecta a la profesionalidad percibida.

(basado en 12 opiniones de lectores)

Título original:

Product Analytics: Applied Data Science Techniques for Actionable Consumer Insights

Contenido del libro:

Esta guía muestra cómo combinar la ciencia de datos con la ciencia social para obtener una visión sin precedentes del comportamiento de los clientes, de modo que pueda cambiarlo. Joanne Rodrigues-Craig tiende un puente entre la ciencia de datos predictiva y las técnicas estadísticas que revelan por qué suceden cosas importantes -por qué los clientes compran más o por qué abandonan inmediatamente su sitio web- para que pueda obtener más comportamientos que desea y menos que no desea.

Basándose en una amplia experiencia empresarial y en profundos conocimientos de demografía y sociología, Rodrigues-Craig muestra cómo crear mejores teorías y métricas, para que pueda acelerar el proceso de obtener información, modificar el comportamiento y obtener valor empresarial. Aprenderá a:

⬤ Desarrollar teorías complejas y comprobables para comprender el comportamiento individual y social en productos web.

⬤ Pensar como un científico social y contextualizar el comportamiento individual en los entornos sociales actuales.

⬤ Construir métricas y KPIs más efectivos para cualquier producto o sistema web.

⬤ Realizar pruebas A/B más informativas y procesables.

⬤ Explorar los efectos causales, lo que refleja una comprensión más profunda de las diferencias entre correlación y causalidad.

⬤ Alterar el comportamiento del usuario en un producto web complejo.

⬤ Comprender cómo se desarrollan los comportamientos humanos relevantes y los requisitos previos para cambiarlos.

⬤ Elegir las técnicas estadísticas adecuadas para tareas comunes como la modelización multiestado y la modelización ascendente.

⬤ Utilizar técnicas estadísticas avanzadas para modelar sistemas multidimensionales.

⬤ Hacer todo esto en R (con código de ejemplo disponible en un manual de código separado).