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 — Senior Product Manager и Head of Analytics 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:
 
Андрей Хлякин
и Дмитрий Апенько
Senior Product Manager
и Head of Analytics 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
Руководит 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:
20 мая
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?
20 мая, 19:00 UTC+3 / четверг
  • - Роль продуктового аналитика в бизнесе
  • - Продуктовый менеджер и продуктовый аналитик: зачем работать в паре и когда нужно разделять две роли
  • - Почему аналитика — это больше про гипотезы, а не про Google Analytics
Занятие 2.
От бизнес-цели к метрикам. Часть 1
25 мая, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Метрики ценности vs. метрики качества
  • - Как определить нужную метрику
  • - Какие стандартные метрики обычно используют (Retention, NPS)
  • - Как определить North Star для продукта
  • - Разбираем кейсы с неправильными метриками
  • - Немного о Growth Hacking
Занятие 3.
От бизнес-цели к метрикам. Часть 2
27 мая, 19:00 UTC+3 / четверг
  • - Фреймворк Lean Analytics
  • - Как построить дерево метрик
  • - Пирамида метрик: от бизнес-метрики до мониторинга (Business, Margin, Loyalty, Value, Quality, Marketing Success)
  • - AARRR фреймворк: 5 показателей, которые влияют на развитие бизнеса
Занятие 4.
Unit-экономика
1 июня, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Что такое юнит и формула, которая нужна для расчета юнит-экономики
  • - Расчет Unit-экономики
  • - Практикуемся рассчитывать на примере
Занятие 5.
Аналитическое хранилище данных
3 июня, 19:00 UTC+3 / четверг
  • - Какие данные собирать и где их хранить
  • - Принципы аналитического хранилища
  • - Garbage in — garbage out. Система мониторинга записи данных в аналитическое хранилище
  • - Базовые SQL-запросы
Занятие 6.
Анализ данных: статистические величины (workshop)
8 июня, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Основы статистического анализа: среднее, медиана, квантили, персентили
  • - Ящик с усами — что выбрать, чтобы описать поведение пользователей в продукте
  • - Очистка данных: как работать с аутлаерами — когда их оставлять, а когда удалять
  • - Что может рассказать распределение о том, какую величину выбрать
Занятие 7.
Анализ данных: сегментация
10 июня, 19:00 UTC+3 / четверг
  • - RFM-анализ
  • - Поведенческая сегментация
  • - Кластеризация
Занятие 8.
Зачем аналитику Google Analytics
15 июня, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Основы, принципы и базовая настройка
  • - Настройка аккаунта и представлений Google Analytics
  • - Сэмплинг данных, ограничения GA
  • - Фильтры и регулярные выражения
  • - Работа с событиями (events)
  • - Пользовательские переменные
  • - Когорты
  • - Создание сегментов пользователей
  • - Настройка целей через ивенты и отчеты
  • - Что такое ассоциированные конверсии, как проверить их ценность
  • - Целеполагание в GA
Занятие 9.
Работаем с Google Analytics
17 июня, 19:00 UTC+3 Четверг
  • - Настройка целей и их отслеживание
  • - Построение воронки на основе целей
  • - Тестирование в режиме реального времени
  • - Обзор основных отчетов GA
  • - Работа с UTM-метками
  • - Каналы привлечения трафика
  • - USER_ID настройка Google Analytics
  • - Импорт и экспорт данных
  • - Google tag manager: что это такое, зачем нужно и как настраивать
Занятие 10.
A/B-тестирование
22 июня, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Что такое A/B-тест и зачем нужен
  • - Когда стоит проводить А/B-тесты?
  • - Зачем нужен АА-тест
  • - Формирование пользовательской и продуктовой гипотезы
  • - Дизайним A/B-тест на Jooble с помощью Google Optimize
  • - Основная и Health-метрики в тесте
Занятие 11.
Как интерпретировать результаты теста
24 июня, 19:00 UTC+3 / четверг
  • - Смотрим результаты теста
  • - Когда принимать решение по тесту: проблема подглядывания
  • - Почему результат теста постоянно меняется: статистическая значимость и доверительные интервалы
  • - Из-за чего изменилась метрика: поведенческий анализ
Занятие 12.
Визуализация данных в Tableau
29 июня, 19:00 UTC+3 / вторник
  • - Правила визуализации данных и основные ошибки
  • - Как создать дашборд, которым будут пользоваться
  • - От отчета до BI-системы
Занятие 13.
Визуализация данных в Google Data Studio (workshop)
1 июля, 19:00 UTC+3 / четверг
  • - Настройка Google Data Studio
  • - Связь и настройка разных источников данных
  • - Создание дашборда с ключевыми метриками продукта
  • - Практика: работаем с инструментом Google Data Studio, подключаем вывод данных из источников и визуализируем их
 
Лидеры рынка
онлайн-образования
5 лет помогаем достигать профессиональных целей
Обучили 35 тыс. слушателей,
и это не предел
Аккредитованы международными организациями — HRCI (США), PMI (США), IIBA (Канада)
Наша цель — ваш профессиональный рост. Наши курсы — больше, чем просто лекции.
Все ваше обучение в одном месте
В удобном личном кабинете.
Всегда на связи
Преподаватели и ваш личный менеджер ответят на все ваши вопросы, только задавайте их.
Система домашних заданий и тестов
Чтобы вы закрепили материал на практике.
Сертификат, который ценят
Подтверждение ваших знаний.
Доступ к материалам остаётся навсегда
Лекции, кейсы и статьи структурированы и никогда не потеряются.
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.