постройте собственную систему продуктовой аналитики – от определения ключевых метрик до поиска инсайтов и принятия решений на основе GA4, Amplitude и SQL

с направлением
Свободный от занятий день
Живой вебинар
19:00–21:30
Свободный от занятий день
Живой вебинар
19:00–21:30
Свободный от занятий день
Живой вебинар
12:00–14:00
Свободный от занятий день
- 01интро
- продуктовая аналитика: типы и цели
- основные понятия и важность продуктовой аналитики
- типы аналитики: описательная, диагностическая, прогнозная и прескриптивная
- 02вступление в аналитические системы. Google Analytics
- базовая аналитическая система и данные as it is
- Google Analytics: навигация, типы отчетов, события, цели и UTM-метки
- базовая интерпретация отчетов
- 03продуктовые метрики
- основные типы метрик: активация, ретеншн, частота использования, вовлеченность, отток пользователей, NPS
- построение воронки пользователя
- определение North Star и вспомогательных метрик
- кейс-анализ метрик для разных типов продуктов (e-commerce, приложения, SaaS)
- 04монетизация
- как аналитика помогает понимать и улучшать монетизацию
- основные финансовые показатели: ARPU, ARPPU, CAC, LTV, ROI, Payback Period
- разбор платежной воронки
- методы сегментации плательщиков
- 05Amplitude
- Amplitude как инструмент глубокой продуктовой аналитики
- построение флоу пользователя, воронок, отчетов содержания (retention report)
- создание дашбордов
- разбор событий и свойств пользователя
- как использовать Amplitude для поиска точек роста продукта
- 06поиск инсайтов
- методология поиска аналитических инсайтов
- принятие решений и формирование гипотезы
- поиск причин изменений в данных
- 07SQL
- базы языка SQL для работы с базами данных: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY. агрегатные функции
- написание запросов для построения отчетов и аналитики
- разбор типовых запросов аналитика
- практика на реальных примерах: таблицы с событиями, пользователями, транзакциями
- 08A/B тесты
- что такое A/B тесты и зачем они нужны
- как правильно формулировать гипотезы и определять метрики успеха
- основы статистики: p-value, значимость, доверительные интервалы
- ошибки в проведении тестов (проверка до завершения, неправильная выборка)
- интерпретация результатов и принятие решений
- 09когортный анализ и ИИ
- построение когорт по дате регистрации, первой покупки и т.п.
- анализ изменений поведения во времени
- кривые удержания (retention curve)
- введение к использованию ИИ для продуктового анализа
- 10BI-системы
- знакомство с инструментами Business Intelligence: Tableau, Power BI, Looker
- принципы создания интерактивных дашбордов
- лучшие практики визуализации
- построение дашборда с ключевыми метриками продукта с помощью Power BI
- роли BI-систем в принятии бизнес-решений
вакансии для выпускников
курса Product Analytics. Data Mining
кураторы
и лекторы.

что вас ждет
3 месяца интенсивного обучения и практика с реальными бизнесами
полное погружение в GA4, Amplitude, Google Sheets
15+ часов практики в неделю, регулярный фидбек от куратора
освоение техник активации и удержания пользователей, практика на пользователях реальных бизнесов
сертификат за успешную защиту курсовых проектов
стоимость обучения
и варианты оплаты
3 платежа от
6 платежей от
за весь курс
определились?
вот как попасть на курс
1зарегистрироваться
2заполнить анкету
3оплатить курс
4начать обучение
- 1
зарегистрироваться
- 2
заполнить анкету
- 3
оплатить курс
- 4
начать обучение

отзывы.
что говорят выпускники
*Согласно результатам исследования Projector.
В исследовании учавствовали 567 респондетнов
среди выпускников курсов в 2022.
реальные задачи
от компаний
остались вопросы?
подготовили ответы
- кому этот курс не подойдет?
- что предполагают курсовые проекты?
- будут ли мне доступны видеозаписи лекций после завершения курса?
- будут ли записываться вебинары?
- как происходит коммуникация на курсе и в каком формате куратор дает фидбек?
регистрация.
первый шаг за вами

Хотите спростить еще что-то? Пишите на hello@prjctr.com или звоните по номеру +38 067 418-95-78.
первый шаг за вами











