Product Analytics. Data Mining

— Як працюють метрики session, hit, visit, pageview, bounce rate, session time, pages per session.
— Чим відрізняються interaction та non-interaction events.
— Як працюють коди відстеження статистики на технічному рівні.
— Різні типи монетизації.
— Як читати аналітику з відкритих джерел.

— Як генерувати гіпотези на основі метрик і доводити їх за допомогою даних.
— Як працює передача даних у Google Analytics за допомогою коду JavaScript.
— Що таке UTM-параметри та як вони працюють.
— Що таке протокол HTTPS і як він передає дані.
— Які бувають джерела трафіку.
— Як інтерпретувати дані з відкритих джерел.

— Аналіз даних у розрізі всіх сторінок, географії, демографії, джерел трафіку, посадкових сторінок, технологій користувачів.
— Чим відрізняється аналіз великої кількості відвідувань від аналізу флоу окремого користувача.
— Вплив налаштувань на метрики. Як шукати аномалії. Метод «гидкого каченяти».
— Зовнішні фактори та їхній вплив на метрики.

— Як зрозуміти, чи правильно налаштована аналітика. Найпоширеніші помилки в налаштуваннях.
— Interaction та non-interaction events, їх налаштування, трекінг, дебагінг.
— Як знаходити помилки в налаштуваннях аналітики, навіть якщо вони були зроблені до того, як ви отримали аналітику у своє розпорядження.
— Аналіз налаштувань івентів у конкурентів. Дебаг-трекінг-аналітики на сайтах конкурентів.
— Робота з канонічними та параметричними сторінками.
— Робота з сайтами із динамічним підвантаженням та перезавантаженням сторінок.
— Нескінченний скрол на сайті та робота з ним в аналітиці.

— Робота з сегментами й фільтрами.
— Побудова кастомних дашбордів.
— Апроксимація даних та її вплив на кінцеві результати.
— Ріал тайм аналітика.

— Відмінності mobile і web аналітики.
— Специфіка сторін.
— Основи атрибуції та платежів у мобайлі.
— Сервіси для мобільної аналітики.
— MMP (mobile measurement partners).
— Що таке SDK і чому це не так просто.

— Базові сутності. Інстали, сесії, дії в додатку, покупки, перегляди реклами.
— Неочевидний трекінг. Анінстали, пуши, дії поза застосунком.
— Комплексний аналіз app + web.

— A/B тестування за допомогою Firebase.
— Розсилка пушів, cloud messaging.
— Firebase як база даних для застосунку.
— Зв'язки firebase з іншими інструментами та їхнє реальне використання.

— Як стати аналітиком за допомогою Amplitude.
— Event based vs user based analytics. Event properties, user properties, user profile.
— Побудова продуктових/маркетингових воронок.
— Агрегація, базисні рівні та функції.
— Сегментація і формування когорт.
— A/B тестування за допомогою Amplitude.
— Когортний аналіз.
— Вимірювання retention і різні варіанти підрахунку.
— Зв'язки з іншими джерелами даних.

— Як знайти вузькі місця в user flow мобільного застосунку.
— Як шукати рішення.
— Як побудувати health-check дашборд, який допоможе уникати таких ситуацій у майбутньому та показуватиме картинку в усіх можливих розрізах.
— Валідація гіпотез та варіанти їхньої технічної перевірки за допомогою Amplitude.