Продуктовый аналитик с нуля до PRO

Продуктовый аналитик умеет находить точки роста в данных, оформлять их в гипотезы, масштабировать и валидировать на пользователей. Использует наибольший спектр инструментов для всестороннего изучения данных о пользователе и его поведении.

Такие специалисты вырастают из маркетологов, аналитиков и продуктовых менеджеров. Пригодится знание математической статистики и принципов работы инструментов performance-маркетинга.

Кому будет полезен этот курс:

• Product-менеджерам, product-оунерам. Сможете тестировать гипотезы, применять аналитические инструменты для развития продукта и усилите свою экспертность.
• Маркетологам. Научитесь использовать аналитику для увеличения трафика и применять Python для анализа больших данных.
• Аналитикам. Узнаете, как проверять бизнес-идеи, грамотно инвестировать и находить точки роста продукта и бизнеса.

Чему вы научитесь:

• Быть автономным. Перестанете зависеть от разработчиков в работе с данными и научитесь понимать программистов
• Обрабатывать данные из разных источников. Научитесь работать с данными из Google Analytics, SQL, Google Sheets
• Анализировать трафик и сайт. Составлять аргументированные рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний на основе данных
• Анализировать пользовательские метрики. Находить проблемные места в продукте и интерпретировать их для улучшения показателей бизнеса
• Автоматизировать работу с помощью Python. Почувствуете вкус к оптимизации процессов и освободите время для новых задач
• Визуализировать данные с Tableau. Перейдёте от вороха таблиц к понятным визуализациям

Продуктовая аналитика

• Научимся формулировать и валидировать идеи продукта. Поговорим о том, как составлять вопросы проблемного, решенческого и ценностного интервью и интерпретировать полученные данные. Узнаем, как выбирать системы аналитики для конкретного проекта, настраивать сбор данных. 

Tableau

• Познакомимся с интерфейсом, научимся загружать данные и работать с основными инструментами. Освоим создание дашбордов. Изучим сложные виды визуализаций и научимся работать с расширенной версией инструмента

Веб-аналитика

• Выясним, какие данные считать репрезентативными, чтобы сделать объективный анализ. Узнаем, как работа с данными помогает бизнесу расти быстрее и увеличивать прибыль. Настроим счётчики для отслеживания данных и цели при отправке событий. Разместим дополнительные коды инструментов и скрипты отслеживания данных на сайте через Google Tag Manager без помощи программиста. Научимся использовать Google Data Studio для визуализации данных.  

Анализ данных в Python

• Научимся пользоваться инструментами Python и работать с главными аналитическими библиотеками, а визуализации помогут быстро находить зависимости и корреляции. Познакомимся со статистикой: именно она помогает закопаться глубже в данные, чтобы найти интересные связи и эффективно генерировать гипотезы. 

A/B-тестирование

• Научимся измерять эффективность страницы и влиять на конверсию, стимулировать сбыт и повышать прибыльность веб-проекта. Рассмотрим основные причины ошибок в интерпретации данных. Разберёмся в методах оценки вероятности победы варианта при тестировании и познакомимся с реальными кейсами с данными и метриками бизнесов.