Скачать Курс по продуктовой аналитике [Сергей Колосков]

[Чарли]

Складчина: Курс по продуктовой аналитике [Сергей Колосков]



Программа:
Запись 1: Бизнес-метрики и их влияние на продукт
Теория:

Что такое бизнес-метрики?
Определение и роль бизнес-метрик.
Почему продукт должен учитывать их в работе.

Основные бизнес-метрики продуктов.
Ключевая связь: бизнес-метрики ↔ продуктовые метрики.
Как продуктовые метрики (Retention, LTV) влияют на бизнес.
Практика:

Построение Unit-экономики.
Разборы юнит-экономики.
Запись 2: Продуктовые метрики — основа управления продуктом
Теория:

Разбор ключевых продуктовых метрик и когда они нужны:
Retention Rate (удержание пользователей).
Churn Rate (отток пользователей).
DAU/WAU/MAU (активность пользователей).
ARPU и ARPPU (доход на пользователя).

Разбор метрик пользовательского поведения:
Conversion Rate (CR): Конверсии на этапах воронки.
Drop-off Rate: Где теряются пользователи.
NPS (Net Promoter Score) — показатель лояльности.

Связь продуктовых метрик с жизненным циклом продукта:
Метрики для этапов: Привлечение → Активация → Удержание → Монетизация → Рекомендации.

Как выбрать основную метрику для нового продукта?
Принципы выбора:
Связь с бизнес-целями.
Простота измерения и интерпретации.
Возможность влияния команды на результат.

Примеры метрик для разных типов продуктов.

Практика:

Построение воронки конверсии по продуктам.
Разборы реальных кейсов по аналитике.
Запись 3: Пирамида метрик — приоритизация и фокус
Теория:

Что такое пирамида метрик?
Уровни пирамиды.
Принципы построения пирамиды.
Метрика роста.

Как использовать пирамиду для фокусировки?
Определение ключевых метрик для разных этапов развития продукта.
Примеры для стартапа и продукта на стадии роста.

Практика:

Построение пирамиды метрик для продукта.
Разборы кейсов.
Запись 4: Дерево метрик — системный подход к аналитике
Теория:

Что такое дерево метрик? Визуализация взаимосвязей метрик и их влияние на конечный результат.
Как построить дерево метрик?
Примеры деревьев для разных типов продуктов:
E-commerce.
Мобильное приложение.
SaaS-платформа.

Практика:

Построение дерева метрик:
Дано: SaaS-продукт.
Задача: Построить дерево метрик, начиная с Revenue, выделить ключевые драйверы и проблемные зоны.

Как применять продуктовые метрики на практике?
На каждом этапе цикла продукта:
MVP: Retention, Conversion.
Стадия роста: ARPU, CAC.
Стадия зрелости: Profit Margin, ROI.


Нацеленность на рост: что это и как измерять?
Основные показатели роста (Growth Metrics):
Growth Rate (темп прироста пользователей или выручки).
Virality (Коэффициент вирусности K-factor).
Engagement Loop (петля вовлеченности).


Практика 2:

Сбор и анализ аналитики:
Дано: данные первых пользователей нового продукта.
Задача: Выбрать основную метрику для оценки успеха, предложить дополнительные метрики.

Анализ данных для роста:
Интерпретация трендов по Retention и DAU.
Определение драйверов и проблемных зон.

Запись 5: Когортный анализ и жизненный цикл клиента
Теори:

Что такое когортный анализ?
Определение когорт: Группа пользователей с общими признаками.
Типы когорт:
По дате регистрации.
По источнику трафика.
По поведению (например, первый платеж).

Основная цель когортного анализа:
Понимание изменений поведения клиентов.
Оценка Retention и Churn по разным когортам.


Жизненный цикл клиента
Время жизни пользователя (Customer Lifetime):
Определение и влияние на LTV.
Как считать время жизни: модели и подходы.

Стадии жизненного цикла:
Привлечение → Активация → Удержание → Монетизация → Рекомендации.


Как поведение клиента зависит от источника и даты его появления?
Влияние канала привлечения на Retention и ARPU.
Сравнение когорт по разным каналам.

Практика

Когортный анализ:
Дано: Данные по когортам пользователей с разной датой регистрации.
Задача:
Найти, где удержание лучше/хуже и объяснить причины.


Оценка жизненного цикла клиента:
Дано: Данные по покупкам и активности пользователей.
Задача:
Рассчитать среднее время жизни клиента (в днях).
Прогнозировать LTV на основе времени жизни.



Итоговый результат прохождения курса
Курс будет представлен в виде записей, но с демонстрацией реальной практики, которую можно будет повторить на своих проектах. После завершения курса вы сможете:



Спойлер: подробней
[*]Навык выбора основной метрики для нового продукта:

Уметь определить ключевую метрику, которая отражает успех продукта.
Понимать, как выбранная метрика влияет на стратегию развития и принятие решений.
[*]Опыт проведения когортного анализа и анализа жизненного цикла клиента:

Знание методологии когортного анализа и его практического применения.
Способность анализировать поведение пользователей по когортам (например, по дате регистрации или источнику трафика).
Понимание жизненного цикла клиента (Customer Lifetime) и его стадий: привлечение, активация, удержание, монетизация, рекомендации.
[*]Понимание, как метрики и аналитика помогают сфокусироваться на росте продукта:

Умение использовать метрики для оценки эффективности продуктовых решений.
Определение приоритетных направлений для улучшения продукта на основе данных.
[*]Практические кейсы по выбору метрик, построению когорт и расчету LTV:

Решение реальных бизнес-задач с использованием метрик и аналитики.
Практический опыт работы с данными для прогнозирования и оптимизации показателей.
[*]Понимание различий и взаимосвязей бизнес-метрик и продуктовых метрик:

Различие между метриками, связанными с бизнесом (например, доход, прибыль), и метриками, связанными с продуктом (например, Retention, Churn, ARPU).
Способность объяснить, как изменения в продукте влияют на бизнес-результаты.
[*]Навыки построения пирамиды и дерева метрик:

Создание иерархии метрик для комплексного понимания продукта.
Системный подход к сбору и анализу данных через структурированное представление метрик.
[*]Умение выявлять ключевые точки роста и улучшения продукта:

Анализ данных для выявления слабых мест продукта.
Формулирование конкретных рекомендаций по улучшению метрик и повышению эффективности.
[*]Практический опыт в анализе и применении метрик к реальным кейсам:

Применение теоретических знаний на практике.
Работа с реальными данными для решения бизнес-задач.
[*]Умение обосновывать создание продукта через метрики и экономику:

Оценка экономической целесообразности продуктовых решений.
Обоснование инвестиций в развитие продукта на основе анализа метрик и прогнозов.


Ключевые компетенции после прохождения курса:

Профессиональные навыки работы с метриками и аналитикой.
Практический опыт применения аналитики для принятия решений.
Способность строить долгосрочную стратегию развития продукта на основе данных.
Готовность к решению реальных бизнес-задач с использованием метрик и аналитики.
Эти навыки позволят вам стать более эффективным аналитиком, менеджером продукта или специалистом по цифровым маркетинговым стратегиям.








СЛИВЫ КУРСОВ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться