Курс у записі
Практичний онлайн-курс, який навчить розуміти вашого користувача та знаходити інсайти про продукт.
Відкриєте data-driven підхід у своїй роботі. Навчитеся перевіряти й оцінювати ідеї, розраховувати вартість залучення клієнтів (САС), аналізувати динаміку притоку/відтоку користувачів, робити P&L-звіти, аби керівництво приймало ефективні бізнес-рішення.
Опануєте інструменти аналітики та візуалізації даних. Навчитеся формувати гіпотези щодо покращення продукту на основі аналітики, а не примарних здогадок. Зможете запускати кількісні та якісні дослідження і знаходити інсайти від користувачів.
Курс допоможе краще розуміти процес продуктового циклу. Ви навчитеся будувати Customer Journey Map і працювати з метриками. У результаті ― можете запускати власні дослідження, коли падають певні показники, та обирати ефективну фічу з backlog.
Щоб розуміти користувача, потрібно мислити, як користувач. Саме цей скіл ми почнемо розвивати з першого заняття на курсі.
Спочатку ― розберемося в роботі з даними в Excel / Google Sheets і навчимося готувати датасети для подальшого аналізу. Далі будемо працювати з дослідженнями та будувати портрети користувачів, розраховувати метрики, планувати та запускати А/В-тести, а завершимо ― дашбордами у Tableau, Profit & Loss звітами та дослідженням рівня задоволеності.
У результаті ― ви зможете реалізовувати великі продуктові ідеї, обирати найефективнішу фічу з backlog і перетворювати великі дані на ефективні рішення для бізнесу.
Лектор побудувала онлайн-лекції таким чином, щоб під час кожної разом зі студентами розбирати реальні кейси компаній, дискутувати та на практиці вчити користуватися метриками.
Ви дізнаєтеся про best practices у роботі з Excel і Google Sheets, опануєте Tableau для візуалізації даних і навчитеся застосовувати фреймворки Funnels, AARRR, HEART.
Будете розраховувати вартість залучення клієнтів [САС], аналізувати DAU, WAU, MAU і динаміку притоку/відтоку користувачів та дізнаєтеся, як підвищити life time value [LTV].
Зможете використовувати data-driven підхід у роботі та підвищити рівень кваліфікації.
Зрозумійте, що таке продуктова аналітика і як робота з нею відрізняється залежно від бізнесу/продукту. Розберіть основні стадії взаємодії користувача з продуктом та показники, які вимірюються на кожній із них. Дізнайтеся, що таке vanity metrics та які є базові метрики аналізу. Повторіть основи статистики, які допоможуть на курсі та в роботі.
Навчіться працювати з таблицями. Опануйте основні формули, функції та інструменти візуалізації даних. Розберіть, які типи візуалізації даних взагалі існують, та навчіться обирати необхідний тип для зібраних вами даних. Підготуйте dataset для подальшого аналізу.
Дізнайтеся, з чого почати аналіз ринку та які типи досліджень користувачів існують. Навчіться визначати потрібну вибірку для досліджень. Визначте, якою має бути структура анкети. Складіть валідну анкету та обробіть дані. Навчіться міксувати кількісні та якісні дослідження для глибинного аналізу. Розберіть алгоритм запуску досліджень на прикладі реальної компанії та обговоріть кейс з колегами-студентами і лектором.
Підключіться до баз даних. Опануйте інструменти Tableau: базові формули, фільтри, параметри. Навчіться будувати прості дашборди в Tableau.
Побудуйте конверсію продажів (на прикладі сайту). Навчіться розраховувати вартість рекламної кампанії та ціну одного ліда. Порахуйте CPL (відношення витрат на рекламний канал до обсягу лідів) та САС (вартість залучення клієнта). Візуалізуйте воронку продажів. Обговоріть з колегами-студентами та лектором, як зменшити САС.
Дізнайтесь, які існують види, метрики та інструменти А/B-тестів. Навчіться формувати вибірку та ділити користувачів на сегменти. Спробуйте перевірити гіпотези та знайти точки росту, використовуючи А/B-тестування. Визначте exposure point та оцініть валідність тестування.
Дізнайтесь, як рахувати adoption rate в SQL, Excel, Google Sheets та Tableau. Підготуйте дані для Customer Journey Map. Навчіться визначати й прораховувати Set Up moment & Aha Moment. Визначте ці метрики на прикладі реальної компанії.
Дізнайтеся, що таке DAU, WAU, MAU і навіщо розраховувати всі три метрики. Побудуйте та проаналізуйте ретеншен-когорти. Розберіться з основними метриками на етапі Retention. Розберіть кейс компанії, коли завдяки вчасно проведеній аналітиці вдалося утримати користувачів.
Зрозумійте логіку розрахунку Engagement Rate. Побудуйте матриці частоти та переходів в Excel, Google Sheets. Навчіться визначати Habit zone для різних типів продуктів.
Зрозумійте різницю між неактивними й «тихими» користувачами. Порахуйте churn rate в SQL. Спрогнозуйте, скільки користувачів припинять користуватися продуктом. Навчіться знаходити інсайти для можливості перепідключення користувачів. Розберіть реальний кейс
Дізнайтесь, як побудувати простий звіт про прибуток і збиток. Порахуйте LTV та ROI. Зрозумійте різницю між Average Order Value і ARPU-підрахунками в SQL. Поділіть користувачів на сегменти в Tableau за активністю та кількістю їхніх витрат. Побудуйте P&L-звіт, обговоріть нюанси с колегами-студентами та лектором.
Дізнайтеся, як запобігти виникненню проблем через аналіз фідбеків. Навчіться запускати NPS-дослідження. Розберіться в метриках кол-центру: Contact rate, Respond rate, Contacts per active base. Проаналізуйте та визначте рівень задоволення користувачів.
Систематизуйте отримані знання. Використайте на практиці інструменти продуктової аналітики. Повторіть етапи, які проходить користувач при взаємодії з продуктом. Розберіться в інструментах фреймворків Funnels, AARRR, HEART та навчіться їх застосовувати. Поєднайте всі задачі продуктового аналітика та оформіть їх у фінальний проєкт.