Живой онлайн-курс «Продакт-аналитик» — учимся находить нужные бизнесу values | Laba (Лаба)
 
Онлайн-
курс
 

Продакт-аналитик

Мы разработали курс-toolbox для тех, кому нужно работать с анализом данных продукта. На этом курсе вы будете качать аналитическое мышление на позиции продакт-менеджера или продуктовое — на позиции аналитика. Всё это с поддержкой двух специалистов в области — Head of Analytics в Jooble и ex-senior Product Manager в Jooble
5 подходов работы с метриками: AARRR, дерево метрик, Lean Analytics, North Star и Unit-экономика
6 ключевых инструментов аналитика: язык sql, аналитика в Google Sheets, Tableau, Google Data Studio, Google Analytics и Google Optimize
работа с A/B-тестами
визуализация данных с помощью Tableau и Google Data Studio
Знакомьтесь с вашими будущими преподавателями:
 
Дмитрий Апенько
и Андрей Хлякин
Head of Analytics в Jooble
и ex-senior Product Manager в Jooble
 
10+ лет в продуктовом менеджменте и аналитике
Дима выстраивал аналитику в iBox и Jooble. В iBox помог компании внедрить систему ограничения приема мелких купюр, если переполнение купюроприемника ожидалось раньше, чем инкассация. В Jooble — внедрил A/B-тестирование продуктовых решений и создал setup команды продуктовой аналитики
Ex-senior product manager в EVO.company
Андрей принимал участие в создании с нуля системы ProZorro и торговой площадки Zakupki.Prom.ua
Руководил командой из 11 человек в Jooble
Вместе с командой запустили «базу резюме», которая за полгода собрала 300 000 соискателей
Сразу после курса вы сможете претендовать на роль продуктового аналитика или успешно справляться с этой ролью, в качестве продакт-менеджера.
Темы, которые вы изучите:
Темы, которые вы изучите:
Метрики
Прежде чем измерять показатели, нужно разобраться чего вы хотите достичь. Вместе мы изучим с цели вашего бизнеса, выберем North Star и ключевые метрики, чтобы выстроить их в дерево. Вы научитесь увеличивать два жизненно важных показателя: количество активных пользователей и выручку, с помощью фреймворка AARRR.
Анализ
На курсе мы будем учиться собирать, хранить и анализировать данные. Разберемся в основных типах сегментации — поведенческая, RFM и кластеризация пользователей. Изучим основные статистические величины и работу с аутлаерами.
Визуализация
Важная часть работы аналитика — наглядно доносить результаты анализа менеджменту. Мы учим делать это с помощью Tableau — составлять отчеты, выгружать данные, детализировать до нужного уровня фрагменты данных и визуализировать их в понятные графики в Google Data Studio.
 
Старт:
28 сентября
Длительность:
6 недель
13 занятий
21 час
Формат:
Видеолекции + личная обратная связь
по домашним заданиям
Язык курса: русский
Как мы учим:
Даём практические знания
Чтобы вы закрепили материал лекций, мы разработали специальные практические задания. С их помощью вы сможете найти нужные метрики продукта, отслеживать их в отчётах и визуализировать с помощью понятных дашбордов.
Поддерживаем каждого
Преподаватели курса дадут фидбек и лично ответят на все вопросы, которые возникнут в течение курса. А наша команда поможет в процессе обучения.
Строим нетворкинг
Вы получите доступ к закрытому телеграм-чату курса, где сможете обмениваться опытом, разбирать кейсы и общаться с преподавателями.
 
Программа
курса:
Занятие 1.
Зачем бизнесу продуктовая аналитика?
28 сентября, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Как понять, что бизнесу нужна продуктовая аналитика
  • - Роль продуктового аналитика в продукте и продуктовой команде
  • - Продуктовый менеджер и продуктовый аналитик: зачем работать в паре и когда нужно разделять две роли и как выстроить взаимодействие
  • - Какие стандартные метрики обычно используют в продуктах
  • - Метрики ценности vs. метрики качества
  • - Как определить нужную метрику
Занятие 2.
От бизнес-цели к метрикам
5 октября, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Как определить North Star метрику для продукта
  • - Разбираем кейсы с неправильными метриками
  • - Фреймворки метрик
  • - Дерево метрик
Занятие 3.
Метрики удержания клиента
7 октября, 19:00 UTC+3 / четверг
  • - Какой Retention выбрать для вашего продукта
  • - Как работать с LTV продукта: LTV7, LTV14, LTV30
Занятие 4.
Unit-экономика
12 октября, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Что такое юнит экономика и зачем она нужна
  • - Что такое стоимость привлечения, постоянные и переменные расходы
  • - Как банальная конверсия влияет на общий доход и итоговую прибыль компания
  • - Пример расчета устойчивой Unit-экономики
Занятие 5.
Аналитическое хранилище данных
14 октября, 19:00 UTC+3 / четверг
  • - Какие данные собирать
  • - Зачем нужно аналитическое хранилище
  • - Аналитическое хранилище: особенности, структура, выбор
  • - ETL
  • - Качество данных в хранилище
  • - Базовые SQL-запросы
Занятие 6.
SQL
19 октября, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Join-ы
  • - CTE, временные таблицы и подзапросы
  • - Функции окна
Занятие 7.
Анализ данных: статистические величины
21 октября, 19:00 UTC+3 / четверг
  • - Генеральная совокупность и выборка
  • - Ошибки выборки и их влияние на оценку эффекта
  • - Что может рассказать распределение о том, какую величину выбрать
  • - Очистка данных: как работать с выбросами
Занятие 8.
Анализ данных: сегментация
26 октября, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Зачем нужна сегментация
  • - Сегментация по потребностям пользователей
  • - Поведенческая сегментация
Занятие 9.
A/B-тестирование
28 октября, 19:00 UTC+3 / четверг
  • - Что такое A/B-тест и зачем нужен
  • - Когда стоит проводить А/B-тесты?
  • - Зачем нужен АА-тест
  • - Формирование пользовательской и продуктовой гипотезы
  • - Основная и Health-метрики в тесте
Занятие 10.
A/B-тестирование: воркшоп запуск теста
2 ноября, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Дизайним A/B-тест на Jooble с помощью Google Optimize
Занятие 11.
Как интерпретировать результаты теста
4 ноября, 19:00 UTC+3 / четверг
  • - Как собрать результаты: пример Google Optimize
  • - Как собрать результаты: на примере своего набора данных
  • - Алгоритм принятия решения по тесту
  • - Если тест не взлетел
  • - Если тест взлетел: поведенческий анализ
Занятие 12.
Визуализация данных в Tableau
9 ноября, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Как использовать Tableau для быстрого анализа данных. На примере предыдущих кейсов.
  • - Алгоритм построения дешборда.
  • - Кейс построения дешборда в Tableau.
Занятие 13.
Визуализация данных в Google Data Studio (workshop)
11 ноября, 19:00 UTC+3 / четверг
  • - Создаем динамический дэшборд с основными метриками продукта, который обновляется автоматически

Лидеры рынка
бизнес-образования

Laba — международная компания, с большими амбициями и высоким темпом роста:
2015
Запустили больше 100 курсов и обучили 52 тысячи студентов
2019
Открыли представительство в Венгрии
2020
Открыли представительство в США
2021
Открыли представительства в Польше и Турции
Аккредитованы международными
организациями:
Что говорят о курсе наши выпускники:
Продакт-менеджер
Спасибо Dmytro Apenko и Андрей Хлякин за прекрасный курс. Было очень много полезных кейсов. А отдельное спасибо Laba за реализацию обучения не выходя из дома.
Кемал Ибрагимов
Product analyst, InFocus company
Проходил на Laba курс по продуктовой аналитике и остался доволен. Как человек без опыта могу только поблагодарить, ведь информация доносилась очень доступно и понятно. Очень структурированный материал который позволил разобраться в целом, что такое продуктовая аналитика и узнать новое для работы. Особенно запомнились моменты связанные с базой sql и статистикой. Советую на все 100%.
Оставьте
заявку здесь
Заполните форму,
чтобы записаться на онлайн-курс
Регистрируясь и нажимая кнопку "записаться", вы соглашаетесь с условиями договора-оферты и политикой конфиденциальности
 
Обязательное поле
Обязательное поле
Обязательное поле
Новые знания — шаг к карьерному росту. Наши выпускники работают в компаниях-лидерах на топовых позициях. Станьте одним из них.