работаете в PPC или performance и хотите глубже понимать данные
Научитесь оценивать эффективность кампаний через LTV, CAC и ROMI. Сможете самостоятельно анализировать влияние канала на бизнес-результат и аргументировать решения по бюджетам.
ведёте маркетинг в продукте без аналитика
Научитесь самостоятельно извлекать данные из GA4 и Amplitude, Mixpanel или напрямую из базы данных (SQL), читать воронку и находить, где теряются пользователи. Сможете формулировать гипотезы и проверять их через A/B-тесты без привлечения дополнительных ресурсов.
хотите вырасти до senior, product или growth — и понимаете, что без аналитики это сложно
Получите практику работы с реальным бизнес-кейсом: анализ маркетинга продукта, поиск точек роста и презентация рекомендаций заказчику. После защиты у вас останется готовый кейс с реальными данными.
работаете в агентстве и хотите говорить с клиентами языком бизнес-результатов
Научитесь читать данные клиента, находить в них инсайты и формулировать рекомендации, выходящие за пределы охватов и кликов. Научитесь обосновывать рекомендации данными и увереннее говорить о бюджетах.
с направлением
- знакомство с группой и кураторкой
- что мешает нам принимать решения на основе данных: интуиция или факты
- кейсы, когда неправильные выводы из данных дорого стоили бизнесу
- обзор тем курса и формат курсового проекта
- правила работы: домашние задания, инструменты, фидбек
- иерархия метрик: north star как lagging indicator и proxy-метрики как leading indicators
- как выглядит реальная кривая роста продукта
- юнит-экономика: зачем она маркетологу
- LTV/CAC и payback period: как считать и интерпретировать
- юнит-экономика для разных бизнес-моделей: SaaS, D2C, marketplace, FMCG
- что такое воронка и почему маркетологу стоит мыслить воронкой
- метрики для каждого этапа: acquisition, engagement, retention
- ограничения линейной воронки и growth loops: кейсы Airbnb и Duolingo
- как данные попадают в GA4: events, parameters, key events
- ключевые отчёты и explore-дашборды
- модели атрибуции: last click, first click, linear, time decay, data-driven
- атрибуция в GA4 на практике и UTM-разметка
- почему цифры в рекламных кабинетах, GA4 и CRM отличаются
- source of truth и triangulation: как с этим работают топ-бренды
- сведение данных из разных источников в Looker Studio
- презентация продукта и бизнес-задачи от заказчика
- определение ключевых метрик проекта
- формирование направлений анализа
- вопросы студентов заказчику
- зачем маркетологу продуктовая аналитика: активация, onboarding, churn
- Mixpanel и Amplitude: отчёты, которые нужны маркетологу
- таксономия событий и session replay инструменты
- SQL для маркетолога: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN
- практика: совместный SQL-запрос на реальном датасете
- как формулировать гипотезу и цель теста
- качественные исследования и опросы: как их проектировать; как читать NPS
- типы тестов: A/B и switchback, когда их запускать, а когда нет
- статистическая значимость и погрешность; как среднее и медиана могут вводить в заблуждение
- какие задачи делегировать аналитикам и как их правильно ставить
- как собираются данные в мобильных приложениях
- основы SKAdNetwork и почему это важно для performance-маркетолога
- инструменты мобильной аналитики: Adjust, GA4 для приложений
- Q&A со спикером
- что делать, когда данных не хватает, и когда не стоит ждать «всех данных»
- сбор данных из открытых источников: конкурентный анализ, бенчмаркинг, анализ рынка
- быстрые расчёты «на салфетке»: Fermi estimation для маркетолога
- spreadsheets как главный инструмент маркетолога: от базовых функций до навыков senior-уровня
- что AI может и чего не может делать с данными
- ChatGPT, Claude, Perplexity: для каких задач подходит каждый
- prompting для аналитики: как ставить вопросы, чтобы получать инсайты
- коннекторы, агенты и скилы для аналитики
- гигиена и этика: что нельзя отправлять в AI, анонимизация данных
- каждый строит AI-решение под свою задачу
- сбор и структурирование открытых данных о рынке и конкурентах с помощью AI
- анализ собранных данных и поиск инсайтов
- демо результатов и разбор от кураторки
- цели разных стейкхолдеров и какие данные их интересуют
- фреймворки аргументации: Pyramid Principle, MECE, 3-актная арка сторителлинга
- как делать слайды с данными
- 5 основных типов графиков и когда их использовать
- презентация проекта кураторке
- индивидуальный фидбек и рекомендации
- доработка проекта перед защитой
- специфика отслеживания эффективности контент-креаторов и инфлюенсеров
- метрики для инфлюенсер-кампаний
- инструменты и подходы к анализу
- Q&A со спикером
- презентация результатов реальному бизнесу
- ответы на вопросы заказчика
- фидбек от бизнеса
- что изменилось в работе с данными за два месяца
- презентации «2 month in review» от каждого студента
- фидбек о курсе
кураторы
они будут рядом
18.11.2026
18.11.2026
14 лет у brand и performance маркетинга – от бренд-менеджера до VP of Marketing. Работала с Genesis, Promova и W7G на рынках US, LatAm и MENA.
Строила маркетинговые команды 30+ человек, работала с продуктами из 20+ млн загрузок. Специалисты из ее команд сегодня занимают head, lead и senior роли.
Фокус – системный growth: user acquisition, креатив, экономика продукта и команды, обеспечивающие стабильный рост.
стоимость обучения
и варианты оплаты
6 платежей
3 платежа
за весь курс
*Согласно результатам исследования Projector.
В исследовании учавствовали 567 респондетнов
среди выпускников курсов в 2022.
есть вопросы?
подготовили ответы
- подойдёт ли мне курс, если я не работал с аналитикой раньше?
- нужно ли знать математику или программирование?
- сколько времени нужно на обучение каждую неделю?
- какие инструменты я освою на курсе?
- каким будет курсовой проект?
регистрация.
первый шаг за вами
Хотите спростить еще что-то? Пишите на hello@prjctr.com или звоните по номеру +38 067 418-95-78.
Образовательные услуги предоставляются путём доступа к публичным образовательным ресурсам в сети Интернет, в том числе к виртуальным классам и образовательной платформе. Курс относится к услугам обучения компьютерной грамотности в понимании п. 197.1.33 НКУ.
первый шаг за вами