Освойте продуктовый подход в аналитике!

Специализация «Продуктовая аналитика»

Продуктовые аналитики помогают бизнесу получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или усовершенствовать процессы аналитики в компанию. Они разрабатывают новые решения для улучшения продукта на основе полученных данных, тестируют найденные решения и прогнозируют их потенциальные результаты.

Продуктовый аналитик умеет:

Для кого этот курс

Мы обучаем тем навыкам, которые нужны продуктовым и бизнес-аналитикам в решении реальных рабочих задач:

Практикующие аналитики освоят продуктовую аналитику для повышения квалификации

Начинающие продуктовые аналитики, продуктологи, продакт оунеры прокачаются в решении аналитических задач

Курс не для новичков — необходимо знать основы Python и иметь опыт работы в аналитике.

Работать с основными метриками продукта и маркетинга

Визуализировать данные при помощи: Google Sheets, Power BI, Python

Проводить сбор данных при помощи: Google Analytics, Google Tag Manager, Amplitude, Яндекс. Метрики, Python

Считать юнит-экономику, чтобы у компании было ясное представление обо всех расходах и доходах на каждого клиента

Запускать A/B-тестирования и анализировать их итоги, чтобы повысить эффективность элементов продукта или маркетинга

Работать с сегментацией и проводить когортный анализ, чтобы лучше понимать клиентов и их предпочтения

Вы научитесь:

Постигаем продуктовый
подход

видеть проблему и находить ее решение.

разбираться в продуктовых метриках и KPI;

понимать задачу и переводить ее в ТЗ;

Блок 1 - Продуктовое мышление

Вы научитесь:

Учимся понимать поведение клиентов

применять подходящий инструмент в соответствии с типом задачи;

понимать откуда брать данные и какие именно данные нужны;

настраивать счётчики web- и мобильной аналитики;

проводить когортный и RFM-анализ;

Блок 2 - ad-hoc
исследование

верифицировать данные и понимать адекватность результатов.

Вы научитесь:

Учимся принимать решения

использовать инструменты для A/B тестов;

проверять гипотезы с помощью А/B тестов;

применять статистику для проверки результатов;

делать выводы на основе данных.

Блок 3 - A/B тестирование

Подведем итоги

структурируем знания по аналитической культуре и продуктовому подходу;

Блок 4 - Data-driven культура

Поговорим о результатах:

подведем итоги курса.