Продуктова аналітика: як зрозуміти продукт через метрики
Лілія Луценко
Product Analyst у фінтех-компанії Wise
10 тижнів
21 онлайн-заняття [щопонеділка і щочетверга]Комплексний курс із продуктової аналітики, який допоможе розібратися в метриках, навчить розуміти природу поведінки користувачів та використовувати зібрані дані для прийняття рішень щодо покращення продукту.
За підсумками навчання ви реалізуєте курсовий проєкт на основі реального датасету та покладете перший кейс у своє портфоліо.
Розберетеся в природі продуктових метрик. Навчитеся правильно визначати KPI нової фічі в продукті, запускати А/В-тести, формулювати та валідувати продуктові гіпотези без допомоги аналітика.
Навчитеся досліджувати та аналізувати логіку поведінки користувачів. Дізнаєтеся, як створювати аналітичну систему з нуля, виводити новий продукт на ринок та прогнозувати показники.
Розберетеся в усіх процесах продуктового циклу. Навчитеся проводити дослідження перед запуском продукту або впровадженням нової фічі та застосовувати А/В-тести для валідації гіпотез.
Навчитеся будувати Customer Journey Map та працювати з метриками, щоби знаходити інсайти, які допоможуть залучати нових користувачів та утримувати наявних. А ще навчитеся візуалізувати дані та готувати звіти.
Навчитеся відстежувати шлях свого користувача, знаходити сильні та слабкі сторони продукту, правильно читати метрики та, як наслідок, приймати зважені рішення для розвитку продукту, зменшення витрат та збільшення доходів.
Новий користувач завжди коштує дорожче наявного. Саме тому компаніям потрібно витрачати гроші на продуктову аналітику, а аналітикам ― правильно розраховувати метрики та знаходити інсайти в даних, які допоможуть зробити IT-продукт кращим.
На курсі ми детально вивчимо природу поведінки користувача, навчимося досліджувати не тільки найпопулярніші фічі програми, але й етапи, на яких користувач втрачає зв’язок із продуктом. Будемо розраховувати метрики, запускати А/В-тести, валідувати гіпотези, щоби відповісти на запитання: «Чому цифри саме такі та що зробити, аби змінити показники на краще?».
Удосконалите навички роботи з Excel/Google Sheets. Навчитеся самостійно писати SQL-запити та здобувати необхідні дані з бази, будувати продуктові воронки в Excel та Google Data Studio, будувати інтерактивні дашборди у Tableau та створювати звіти в Amplitude.
На заняттях ви будете очищати, аналізувати та візуалізувати дані, розраховувати продуктові метрики на реальному наборі даних та формулювати пропозиції щодо покращення продукту. А за підсумком ― реалізуєте курсовий проєкт для портфоліо.
Навчитеся самостійно зводити аналітику IT-продуктів, виводити нові продукти на ринок та покращувати наявні, приймати рішення, спираючись на цифри, а не гіпотези. У результаті — зможете здобути посаду Product Analyst в IT-компанії.
збирає та аналізує дані про продукт в фінтех-стартапі Wise з щомісячним трафіком на сайті 37,7 млн сеансів та 10 млн користувачів застосунку
Дізнаєтеся, чим продуктова аналітика відрізняється від інших напрямів аналітики та які навички потрібні фахівцю, щоб аналізувати метрики продукту. Ознайомитеся з методами дослідження поведінки користувачів.
Навчитеся формувати таксономію для відстеження та аналізу поведінки користувача. Розберете різницю між подіями та властивостями користувача. Отримаєте інструкцію зі створення аналітичної системи та навчитеся оформлювати завдання для розробки нового функціоналу.
Ознайомитеся з базовими операторами SQL. Навчитеся самостійно прописувати прості запити до бази даних, знаходити та групувати дані, рахувати та фільтрувати вибірки.
Навчитеся об’єднувати таблиці за загальною ознакою. Розберете різницю між INNER і OUTER JOIN у функції об’єднання. Навчитеся розраховувати показники для аналізу за допомогою SQL-запиту з формулами.
Вивчите основні етапи та способи перевірки даних. Дізнаєтеся, як знаходити викиди в даних та позбавлятися їх. Навчитеся очищати дані в SQL та Excel / Google Sheets.
Ознайомитеся з поняттями «кореляція» та «коваріація». Навчитеся розраховувати коефіцієнт кореляції та створювати кореляційну матрицю. Вивчите методи побудови регресійної моделі. Навчитеся прогнозувати дані за допомогою регресії.
Отримаєте набір даних і на ньому потренуєтесь очищати дані від викидів за допомогою SQL-запитів, проводити кореляційний аналіз метрик, аналізувати та інтерпретувати показники регресії.
Ознайомитеся з принципами візуалізації даних і типами графіків для продуктового аналізу та навчитеся обирати найбільш доречний тип графіку під свій набір даних та завдання аналізу. Навчитеся створювати воронки та розраховувати конверсії. Вивчите методи сегментації користувачів та дізнаєтеся, як аналізувати вибірку за допомогою сегментації.
Навчитеся готувати дані для візуалізації в SQL і Excel / Google Sheets. Дізнаєтеся, як побудувати продуктові воронки в Excel і Google Data Studio.
Ознайомитеся з етапами життя користувача в програмі. Навчитеся розраховувати acquisition & engagement метрики. Дізнаєтеся про способи підвищення залучення користувачів. На прикладі проаналізуєте етапи залучення користувачів та навчитеся визначати точки зростання. Побудуйте воронку залучення користувачів до функціонала програми.
Дізнаєтеся, як розрахувати повернення користувачів до додатку [user retention, feature retention]. Навчитеся розраховувати відтік користувачів [сhurn]. Ознайомитеся зі способами впливу на retention і churn.
Ознайомитеся з інтерфейсом та функціями Tableau. Навчитеся підключати дані з різних джерел до Tableau. Побудуєте воронки та сегментуєте користувачів у Tableau. Навчитеся створювати дашборди та звіти в Tableau.
Ознайомитеся з інтерфейсом та функціями Amplitude. Навчитеся створювати графіки, сегментувати користувачів та створювати звіти за результатами аналізу в Amplitude.
Дізнаєтесь, що таке NPS [Net Promoter Score — індекс споживчої лояльності]. Навчитеся розраховувати NPS за формулою та інтерпретувати цей показник. Складете опитувальник для збору фідбеку користувачів. Навчитеся аналізувати рейтинг додатку в сторах та висувати гіпотези для підвищення цього рейтингу.
Ознайомитеся з логікою та формулами розрахунку:
- ROI [коефіцієнт рентабельності інвестицій]
- ROMI [показник рентабельності]
- ROAS [показник рентабельності рекламних витрат]
- LTV [показник прибутку, який отримає бізнес за весь період роботи з користувачем]
- ARPU [показник середнього прибутку з одного користувача]
- ARPPU [показник середнього прибутку з одного користувача, що платить]
Вивчите особливості та відмінності між монетизаційними та продуктовими когортами. Навчитеся формувати когорти в SQL/Excel та візуалізувати когорти в Excel/Google Data Studio.
Вивчите структуру продуктової гіпотези. Навчитеся готувати та запускати А/В-тести. Дізнаєтесь, як перевіряти статистичну значущість результатів тесту. Ознайомитесь із ситуаціями, коли проводити А/В-тестування не потрібно.
Отримаєте набір даних і потренуєтеся на ньому:
- сегментувати користувачів
- формувати продуктові гіпотези
- проводити когортний аналіз та валідувати гіпотези
- оцінювати новий функціонал програми
Навчитеся оцінювати розмір ринку програми та знаходити всіх конкурентів. Ознайомитесь із критеріями сегментації ринку. Навчитеся аналізувати прибутковість та продуктові метрики конкурентів. Напишете висновки про користь виведення нового товару на ринок з урахуванням конкурентного середовища.
Ознайомитесь з основними видами аналітичних звітів. Навчитеся планувати структуру звіту, сегментувати та «пакувати» інформацію. Отримайте рекомендації щодо складання інформативного та зрозумілого аналітичного звіту.
Підготуєте фінальний проєкт: аналіз набору даних, розрахунок метрик, звіт за результатами аналізу та рекомендації щодо покращення ключових показників обраної програми. Отримайте фідбек від лектора та рекомендації щодо розвитку в професії.