Платіжна аналітика
Навчіться аналізувати платіжні дані, знаходити точки втрати доходу та ухвалювати рішення на основі даних.
Лекторка:
Наталія Глуська
Scheme Partnership & Product Ops Team Lead at
Payoneer
Запрошений лектор:
Кирило Онищенко
Lead Software Engineer
EPAM Systems
ДЛЯ КОГО:
-
Data Analysts
Щоб розібратися в платіжній аналітиці та впевнено працювати з payment-метриками, транзакціями й платіжними даними.
-
Product Analysts
Щоб аналізувати вплив чекауту, платіжних методів, 3DS і білінгу на конверсію та дохід продукту.
-
Product/Project Managers
Щоб краще розуміти платіжні процеси та ухвалювати обґрунтовані продуктові рішення.
-
Фінансових спеціалістів
Щоби працювати з платіжними метриками, підписками та воронками оплат без залежності від інших команд.
-
Керівників, фаундерів та операційних менеджерів
Щоби бачити, де бізнес втрачає дохід у платіжному флоу, та керувати рішеннями на основі даних.
Після курсу платіжна аналітика ви зможете
-
Аналізувати платіжний флоу: від чекауту до процесингу, білінгу та підписок.
-
Працювати з SQL і платіжними даними для розрахунку ключових payment-метрик.
-
Знаходити точки втрати користувачів та можливості для зростання конверсії.
-
Оцінювати ефективність платіжних провайдерів, 3DS, оркестрації та каскадування платежів.
-
Аналізувати фрод, ризики та вплив безпекових механізмів на бізнес-показники.
-
Будувати дашборди в Tableau та презентувати аналітичні висновки стейкхолдерам.
-
Підготувати портфоліо-проєкт на основі реального кейса з payment-аналітики.
Лектори
Наталія Глуська
Scheme Partnership & Product Ops Team Lead at Payoneer
- 18+ років досвіду в банківському секторі, фінансовій та платіжній аналітиці.
- Експертиза у фінансовому моделюванні та аналізі платіжних продуктів.
- Досвід роботи з Mastercard, SOX Compliance та міжнародною фінансовою звітністю.
- Керувала проєктами з оптимізації платіжних процесів та автоматизації звітності.
- Спеціалізується на аналізі платіжних даних та фінансових метрик для підтримки бізнес-рішень.
Кирило Онищенко
Lead Software Engineer, EPAM Systems
- 10+ років досвіду в розробці баз даних, системній архітектурі та DWH.
- 14+ років досвіду в банківському секторі та платіжних технологіях.
КЕЙСИ:
- AWS Certified Solutions Architect — Associate.
- Проєктував сховища даних та аналітичні системи для найбільших українських банків.
- Має досвід впровадження PostgreSQL та міграції фінансових сервісів на сучасні платформи даних.
- Співрозробник системи електронних грошей, відзначеної премією Payspace Magazine Awards 2021.
Програма курсу
-
01 заняття
Як розібрати платіжний світ
- визначите роль payment-аналітики в бізнесі
- розберете учасників платіжного флоу: merchant, PSP, банки та платіжні мережі
- простежите шлях платежу від кліку «Оплатити» до зарахування коштів
- порівняєте one-time платежі, підписки та B2B-інвойси
- оберете інструменти для payment-аналітики: SQL, BI, Python та AI
-
02 заняття
Як працювати з платіжними термінами, метриками та AI
- розберете ключові терміни платіжної індустрії
- визначите логіку основних платіжних метрик
- зв’яжете метрики з етапами платіжного флоу
- використаєте AI для аналізу даних, дашбордів та SQL-запитів
- навчитеся знаходити аномалії та формувати гіпотези
-
03 заняття
Як писати SQL-запити для платіжних даних
- розберете структуру платіжної бази даних
- попрацюєте з BigQuery на платіжних датасетах
- напишете базові SQL-запити
- порахуєте платіжні метрики через агрегатні функції
- об’єднаєте таблиці через JOIN
-
04 заняття
Як рахувати платіжні метрики через SQL
- побудуєте CTE для розрахунку Approval Rate
- застосуєте віконні функції для аналізу транзакцій
- обробите NULL-значення в платіжних даних
- розв’яжете аналітичну задачу від запиту до результату
- перевірите коректність SQL-запитів
-
05 заняття
Як знайти втрати у платіжній воронці
- розберете типи чекауту та їхній вплив на аналітику
- побудуєте воронку від старту чекауту до успішного платежу
- порахуєте Checkout Conversion Rate і Drop-off Rate
- знайдете етапи, де користувачі залишають процес оплати
- сегментуєте користувачів за поведінкою
-
06 заняття
Як порівнювати платіжні методи, платформи та A/B-тести
- порівняєте популярні платіжні методи
- проаналізуєте конверсію, середній чек та відмови
- дослідите різницю між web, mobile web та мобільними застосунками
- знайдете відмінності між гео
- перевірите результати A/B-тестів
-
07 заняття
Як аналізувати процесинг і транзакційні відмови
- розберете етапи авторизації, capture та settlement
- визначите статуси транзакцій в базі даних
- класифікуєте decline codes за типами відмов
- порахуєте ключові метрики процесингу
- звірите транзакційні дані з виписками PSP
-
08 заняття
Як налаштовувати оркестрацію та каскадування
- розберете routing rules в оркестраторі
- побудуєте retry-ланцюжок після відмови PSP
- порахуєте Success After Retry
- порівняєте маршрути за Approval Rate і вартістю
- проаналізуєте вплив гео, валют і регуляторики
-
09 заняття
Як оцінити вплив 3DS на конверсію
- розберете принцип роботи 3DS
- порівняєте 3DS v1 і 3DS v2
- визначите різницю між frictionless та challenge flow
- знайдете 3DS-статуси в даних
- порахуєте втрати на етапі аутентифікації
-
10 заняття
Як знаходити фрод-ризики в платежах
- визначите патерни ризикових транзакцій
- розберете сигнали антифрод-систем
- порахуєте основні фрод-метрики
- побудуєте просте правило фрод-фільтра
- оціните вплив правил на конверсію
-
11 заняття
Як симулювати зміни фрод-правил
- перевірите нове фрод-правило на історичних даних
- розберете типові фрод-кейси
- проаналізуєте зв’язок між фродом і чарджбеками
- побудуєте динаміку chargeback ratio
- підготуєте висновки для ризик-команди
-
12 заняття
Як аналізувати підписку та утримання
- розберете основні моделі підписок
- відстежите життєвий цикл підписника в даних
- порахуєте ключові subscription-метрики
- розберете білінгову логіку Stripe та Braintree
- побудуєте cohort analysis
-
13 заняття
Як відновлювати платежі після failed billing
- розрізните soft decline і hard decline
- налаштуєте логіку retry та dunning
- порахуєте Involuntary Churn і Recovery Rate
- визначите ефективність повторних списань
- порівняєте дві retry-стратегії
-
14 заняття
Як будувати Tableau-дашборд для payment-аналітики
- підключите Tableau до платіжного датасету
- налаштуєте joins, calculated fields і типи даних
- побудуєте візуалізації для процесингу та чекауту
- додасте фільтри за датою, країною та методом оплати
- підготуєте основу для платіжного дашборду
-
15 заняття
Як зібрати повний платіжний дашборд
- спроєктуєте структуру платіжного дашборду
- об’єднаєте дані чекауту, процесингу, ризиків та білінгу
- адаптуєте дашборд для різних команд
- знайдете інсайти на основі даних
- підготуєте презентацію рішення
-
16 заняття
Як захистити платіжний дашборд
- презентуєте аналітичне дослідження у форматі live demo
- поясните вибір метрик і структури дашборду
- покажете ключові інсайти з даних
- обґрунтуєте аналітичні рішення
- підсумуєте результати курсу
реєстрація
Приєднуйтеся до курсу, щоб навчитись аналізувати платіжні дані, знаходити точки втрати доходу і впливати на ключові бізнес-метрики.