Продуктовая аналитика: как понять продукт через метрики
Лилия Луценко
Product Analyst в финтех-компании Wise
Комплексный курс по продуктовой аналитике, который поможет разобраться в метриках, научит понимать природу поведения пользователей и использовать собранные данные для принятия решений по улучшению продукта.
По итогам обучения вы реализуете курсовой проект на основе реального датасета и положите первый кейс в свое портфолио.
*язык курса - rus
Разберетесь в природе продуктовых метрик. Научитесь правильно определять KPI новой фичи в продукте, запускать А/В-тесты, формулировать и валидировать продуктовые гипотезы без помощи аналитика.
Научитесь исследовать и анализировать логику поведения пользователей. Узнаете, как создавать аналитическую систему с нуля, выводить новый продукт на рынок и прогнозировать показатели.
Разберетесь во всех процессах продуктового цикла. Научитесь проводить исследования перед запуском продукта или внедрением новой фичи и будете применять А/В-тесты для валидации гипотез.
Научитесь строить Customer Journey Map и работать с метриками, чтобы находить инсайты, которые помогут привлекать новых пользователей и удерживать существующих. А еще научитесь визуализировать данные и готовить отчеты.
Научитесь отслеживать путь своего пользователя, находить сильные и слабые стороны продукта, правильно читать метрики и, как результат, принимать взвешенные решения для развития продукта, уменьшения расходов и увеличения доходов.
Новый пользователь всегда обходится дороже существующего. Именно поэтому компаниям нужно тратить деньги на продуктовую аналитику, а аналитикам ― правильно рассчитывать метрики и находить инсайты в данных, которые помогут сделать IT-продукт лучше.
На курсе мы детально изучим природу поведения пользователя, научимся исследовать не только самые популярные фичи приложения, но и этапы, на которых пользователь теряет связь с продуктом. Будем рассчитывать метрики, запускать А/В-тесты, валидировать гипотезы, чтобы ответить на вопрос: «Почему цифры именно такие и что сделать, чтобы изменить показатели в лучшую сторону?».
Усовершенствуете навыки работы с Excel / Google Sheets. Научитесь самостоятельно писать SQL-запросы и получать необходимые данные из базы, строить продуктовые воронки в Excel и Google Data Studio, строить интерактивные дашборды в Tableau и создавать отчеты в Amplitude.
На занятиях вы будете очищать, анализировать и визуализировать данные, рассчитывать продуктовые метрики на реальном наборе данных и формулировать предложения по улучшению продукта. А по итогу ― реализуете курсовой проект для портфолио.
Научитесь самостоятельно сводить аналитику IT-продуктов, выводить новые продукты на рынок и улучшать существующие, принимать решения, опираясь на цифры, а не гипотезы. В результате ― сможете получить должность Product Analyst в IT-компании.
собирает и анализирует данные о продукте в финтех-стартапе Wise с ежемесячным трафиком на сайте 37.7 млн сеансов и 10 млн пользователей приложения
Узнаете, чем продуктовая аналитика отличается от других направлений аналитики и какие навыки нужны специалисту, который анализирует метрики продукта. Ознакомитесь с методами исследования поведения пользователей.
Научитесь формировать таксономию для отслеживания и анализа поведения пользователя. Разберете различия между событиями и свойствами пользователя. Получите инструкцию по созданию аналитической системы и научитесь оформлять задачи для разработки нового функционала.
Ознакомитесь с базовыми операторами SQL. Научитесь самостоятельно прописывать простые запросы к базе данных, находить и группировать данные, считать и фильтровать выборки.
Научитесь объединять таблицы по общему признаку. Разберете различия между INNER и OUTER JOIN в объединении. Научитесь рассчитывать показатели для анализа с помощью SQL-запроса с формулами.
Изучите основные этапы и способы проверки данных. Узнаете, как находить выбросы в данных и избавляться от них. Научитесь очищать данные в SQL и Excel / Google Sheets.
Ознакомитесь с понятиями «корреляция» и «ковариация». Научитесь рассчитывать коэффициент корреляции и создавать корреляционную матрицу. Изучите методы построения регрессионной модели. Научитесь прогнозировать данные с помощью регрессии.
Получите набор данных и на нем потренируетесь очищать данные от выбросов с помощью SQL-запросов, проводить корреляционный анализ метрик, анализировать и интерпретировать показатели регрессии.
Ознакомитесь с принципами визуализации данных и типами графиков для продуктового анализа и научитесь выбирать наиболее подходящий тип графика под свой набор данных и задачи анализа. Научитесь создавать воронки и рассчитывать конверсии. Изучите методы сегментации пользователей и узнаете, как анализировать выборку с помощью сегментации.
Научитесь подготавливать данные к визуализации в SQL и Excel / Google Sheets. Узнаете, как построить продуктовые воронки в Excel и Google Data Studio.
Ознакомитесь с этапами жизни пользователя в приложении. Научитесь рассчитывать acquisition & engagement метрики. Узнаете о способах повышения вовлеченности пользователей. На примере проанализируете этапы привлечения пользователей и научитесь определять точки роста. Построите воронку вовлечения пользователей в функционал приложения.
Узнаете, как рассчитать возврат пользователей в приложение [user retention, feature retention]. Научитесь рассчитывать отток пользователей [сhurn]. Ознакомитесь со способами влияния на retention и churn.
Ознакомитесь с интерфейсом и функциями Tableau. Научитесь подключать данные из разных источников к Tableau. Построите воронки и сегментируете пользователей в Tableau. Научитесь создавать дашборды и отчеты в Tableau.
Ознакомитесь с интерфейсом и функциями Amplitude. Научитесь создавать графики, сегментировать пользователей и создавать отчеты с результатами анализа в Amplitude.
Узнаете, что такое NPS [Net Promoter Score ― индекс потребительской лояльности]. Научитесь рассчитывать NPS по формуле и интерпретировать этот показатель. Составите опросник для сбора фидбека пользователей. Научитесь анализировать рейтинг приложения в сторах и выдвигать гипотезы для повышения этого рейтинга.
Изучите логику и формулы расчета:
- ROI [коэффициент рентабельности инвестиций]
- ROMI [показатель рентабельности рекламных кампаний]
- ROAS [показатель рентабельности рекламных расходов]
- LTV [показатель прибыли, которую получит бизнес за весь период работы с пользователем]
- ARPU [показатель средней выручки с одного пользователя]
- ARPPU [показатель средней выручки с одного платящего пользователя]
Изучите особенности и различия между монетизационными и продуктовыми когортами. Научитесь формировать когорты в SQL/Excel и визуализировать когорты в Excel / Google Data Studio.
Изучите структуру продуктовой гипотезы. Научитесь подготавливать и запускать А/В-тесты. Узнаете, как проверять статистическую значимость результатов теста. Ознакомитесь с ситуациями, когда проводить А/В-тестирование не нужно.
Получите набор данных и потренируетесь на нем:
- сегментировать пользователей
- формировать продуктовые гипотезы
- проводить когортный анализ и валидировать гипотезы
- оценивать новый функционал приложения
Научитесь оценивать размер рынка приложения и находить всех конкурентов. Ознакомитесь с критериями сегментации рынка. Научитесь анализировать прибыльность и продуктовые метрики конкурентов. Напишете выводы о выгодности выведения нового продукта на рынок с учетом конкурентной среды.
Ознакомитесь с основными видами аналитических отчетов. Научитесь планировать структуру отчета, сегментировать и «упаковывать» информацию. Получите рекомендации по составлению информативного и понятного аналитического отчета.
Подготовите финальный проект: анализ набора данных, расчет метрик, отчет по результатам анализа и рекомендации по улучшению ключевых показателей выбранного приложения. Получите фидбек от лектора и рекомендации по развитию в профессии.