r_d
Product Analysis.
Product Analysis.
Про data-driven підхід
За що люблять ваш продукт OR чому від вас пішли? Відповісти на ці запитання та оцифрувати дії користувача вам допоможе продуктовий аналітик з 10-річним досвідом.
Про курс
Виявлено проблему: клієнти губляться на етапі «оплата». Пошук: чому користувач втрачає зв’язок із продуктом? Знайдено нове рішення: проаналізувати шлях користувача від першого контакту з продуктом. Вибрати дію: аналітичні дані [використати], а примарні здогадки [відхилити].
Мета курсу: розібратися в продуктових метриках. Після 13 лекцій ∪ практики активуються skills: «знаю, на які показники дивитися та як їх правильно інтерпретувати, щоб приймати правильні рішення щодо розвитку продукту».
29 липня ↓ 9 вересня
→29 липня — 9 вересня
лектор
Богдана Юрик
Product Analyst в SQUAD
- 10 років досвіду в product analysis
- ex-product analyst в ZEO Alliance
- займала посаду Head of geomarketing у Kyivstar
- спланувала регіональний запуск LTE & 3G в Україні
- учасниця команди-переможця в хакатоні Data Scientarium
- закінчила курс Growth Series в Reforge — однієї з найкращих у світі шкіл по Product management, що заснована продакт-лідерами з HubSpot, Uber, Pinterest, Atlassian
- розвиває customer-oriented підхід у продуктовій аналітиці
програма
1
заняття 29.07
Product analysis: початок роботи
Зрозуміти, що таке продуктова аналітика і як робота з нею відрізняється залежно від бізнесу OR продукту. Освоїти основні стадії взаємодії продукту й показники, які вимірюються на кожній із них. Дізнатися, що таке vanity metrics та які є базові метрики аналізу. Побачити, як візуалізація полегшує сприйняття великої кількості даних.
2
заняття 02.08
Як працювати з даними в Excel i Google Sheets
Навчитись працювати з таблицями. Освоїти основні формули, функції та інструменти візуалізації даних.
Підготувати dataset для подальшого аналізу.
Підготувати dataset для подальшого аналізу.
3
заняття 05.08
Як проводити кількісні та якісні дослідження
Дізнатись, з чого почати аналіз ринку та який тип дослідження користувачів обрати. Навчитись визначати вибіркові квоти для дослідження. Обробити анкетні дані.
4
заняття 09.08
Tableau: початок роботи
Підключитися до баз даних. Освоїти інструменти Tableau: базові формули, фільтри, параметри. Побудувати стандартні графіки в Tableau.
5
заняття 12.08
Acquisition: скільки користувачів прийшло
Побудувати конверсію продаж (на прикладі сайту). Навчитись рахувати вартість рекламної кампанії. Порахувати CPL та САС. Візуалізувати воронку продажів.
6
заняття 16.08
Як працювати з A/B-тестуванням
Дізнатись види, метрики та інструменти А/B-тестів. Навчитись формувати вибірку та поділити користувачів на сегменти. Визначати exposure point та оцінити валідність тестування.
7
заняття 19.08
Activation & Adoption: як візуалізувати активність користувача
Дізнатись, як рахувати adoption rate в SQL, Excel, Google Sheets та Tableau. Підготувати дані для Customer Journey Map. Визначити Set Up moment & Aha Moment.
8
заняття 23.08
Retention: як утримати користувача
Дізнатись, що таке DAU, WAU, MAU і навіщо їх рахувати. Побудувати та проаналізувати ретеншен когорти. Розібратися з основними метриками на етапі Retention.
9
заняття 26.08
Engagement: рахуємо активність користувача
Зрозуміти логіку розрахунку Engagement Rate. Побудувати матриці частоти і переходів в Excel, Google Sheets. Визначити Habit zone для різних типів продуктів.
10
заняття 30.08
Churn & Resurrection: коли користувач пішов
Зрозуміти різницю між неактивними і «тихими» користувачами. Порахувати churn rate в SQL. Спрогнозувати, скільки користувачів припинять користуватися продуктом.
11
заняття 02.09
Як рахувати дохід та витрати
Дізнатись, як побудувати простий P&L звіт. Порахувати LTV та ROI. Зрозуміти різницю між Average Order Value і ARPU підрахунками в SQL. Поділити користувачів на сегменти за активністю та кількістю їх витрат.
12
заняття 06.09
Дослідження рівня задоволеності
Дізнатись, як попередити виникнення проблем через аналіз фідбеків. Освоїти NPS: формули, розрахунок та промоутери. Розібратися в метриках кол-центру: Contact rate, Respond rate, Contacts per active base. Запустити NPS-дослідження.
13
заняття 09.09
Як використовувати продуктові фреймворки
Систематизувати отримані знання. Використати на практиці інструменти продуктової аналітики. Повторити етапи, які проходить користувач при взаємодії з продуктом. Дізнатися, що таке Funnels, AARRR, HEART та вони як допомагають не заплутатися в усіх продуктових метриках.
Після курсу
1
метрики
навчитеся працювати з продуктовими метриками та використовувати data-driven підхід у своїй роботі
навчитеся працювати з продуктовими метриками та використовувати data-driven підхід у своїй роботі
2
шлях користувача
зможете аналізувати поведінку користувача при взаємодії з продуктом та знаходити інсайти
зможете аналізувати поведінку користувача при взаємодії з продуктом та знаходити інсайти
3
візуалізація досліджень
знатимете, як інтерпретувати результати досліджень та перетворювати великі дані на ефективні рішення для бізнесу
знатимете, як інтерпретувати результати досліджень та перетворювати великі дані на ефективні рішення для бізнесу
Кому підійде курс
які базові знання необхідні
- Product Manager
- Junior Product Analyst
- Data Analyst / Web Analyst
які базові знання необхідні
- основи статистики та аналізу даних
- high-level володіння Excel та Google Sheets
- досвід роботи з SQL бажаний, але не обов'язковий
реєстрація
what if … :
1. … курс не сподобався - можна повернути гроші.
2. … не підходить графік занять - уточніть, коли буде наступний потік.
3. … ви пропустили заняття - зберігається запис.
Зареєструватися
r_d