Управление продуктом на основе аналитики и данных

Это не обычный курс, а симулятор работы в продуктовой компании. Вы получите реальный опыт, развивая амбициозный продукт, анализируя реальные данные в системах аналитики, принимая решения.

Управление продуктом на основе аналитики и данных
Цена
37900
6 недель6 недель
РусскийРусский
Go practice

Описание:

Как устроен Cимулятор GoPractice!

Симулятор похож на игру. Каждая глава - это последовательность заданий, адаптированной под ваши ответы теории, работы в системе аналитики, общения с персонажами, сюжетных поворотов.

Реальные данные в системах аналитики

Вы будете работать с реальными данными в системе аналитики Amplitude и других. На личном опыте поймете, как именно данные помогают командам развивать продукты осмысленно.

Сначала практика, потом теория

Симулятор максимально приближен к жизни и построен по принципу: сначала практика, потом теория. Вы будете решать задания, а потом получать адаптированную под ваши ответы теорию, которая поможет структурировать опыт и знания.

Увлекающий сюжет

Вы начнете аналитиком и дорастете до директора по продуктам IT компании, столкнувшись со всеми типичными задачами. Такой формат обучения эффективнее и интереснее.

Основано на реальных событиях

История в симуляторе вымышленная, но все ситуации имеют реальные прототипы. Вы научитесь распознавать и решать типичные продуктовые проблемы. Именно это ожидается от вас в реальной работе.

Много кейсов реальных компаний для кругозора

В курсе будет рассматриваться большое количество реальных кейсов известных компаний, которые позволят понять, как изученные концепции работают в других продуктах.

Кому это нужно

  • Специалистам из IT сферы
    Разработчикам, дизайнерам, маркетологам и другим, кто хочет стать продакт-менеджером или продуктовым аналитиком.
  • Предпринимателям и руководителям команд
    Сформировать у команды культуру принятия решений на основе данных. Начать смотреть на продукт и бизнес глубже и системнее.
  • Продакт-менеджерам и продуктовым аналитикам
    Систематизировать знания, поднять свои навыки на следующий уровень, продвинуться по карьерной лестнице.

Программа курса:

  • Собеседование. Вы изучите основные метрики, разницу между корреляцией и причинно-следственной связью, проценты и процентные пункты, среднее арифметическое и медиану. 
  • Как Google Chrome захватывал рынок браузеров. Краткий обзор истории браузерных войн. Хорошая аналогия тому, чего хочет добиться ваша новая компания. 
  • Софт лонч и базовые метрики для презентации. Первое задание от Chief Product Officer. Вам предстоит разобраться с системой аналитики Amplitude, посчитать базовые метрики приложения и сделать первые выводы о продукте. 
  • Анализ рынка и конкурентов.  Пока все готовятся к запуску, у вас есть время изучить рынок на основе публично доступных данных. Оценить аудиторию и скачивания приложений конкурентов. Научиться визуализировать данные. 
  • Запуск продукта. Это большой день для компании - публичный запуск продукта, который был несколько лет в разработке! 
  • Результаты запуска и старый знакомый. Время оценить результаты запуска и их влияние на ключевые метрики. Все хорошо или плохо?
  • Retention. Вы разберетесь в тонкостях метрики Retention и способах ее расчета в Amplitude. Поймете, как связаны между собой Retention, новые пользователи и активная аудитория. Создадите модель для прогнозирования аудитории, чтобы оценить влияние разных улучшений на ключевые метрики.
  • Метрики продукта и метрики роста. Вы будете сравнивать между собой разные вещи. Узнаете, какие бывают метрики, и для чего они используются. А также получите ориентиры Retention для разных категорий продуктов.
  • Когортный анализ - основа продуктовой аналитики. Вам надо будет понять, как изменения, сделанные в новой версии продукта, повлияли на ключевые метрики. В этом поможет когортный анализ и инструмент Воронок в Amplitude.
  • Статистическая значимость. Чтобы сравнить метрики двух версий продукта, недостаточно их посчитать. Необходимо проверить, является ли изменение статистически значимым или нет. Вы научитесь применять методы математической статистики на практике для сравнения метрик.
  • Оценка потенциала новой функциональности. Ваш руководитель рассказывает вам о новой фиче, которая скоро пойдет в разработку. Вы решаете проявить инициативу и оценить ее потенциал, для чего создаете модель продукта и оцениваете конверсии ключевых шагов воронки.
  • Гипотеза ценности и модель продукта. Вы узнаете, что такое гипотеза ценности, сформулируете ее и построите модель продукта, чтобы его лучше понять.
  • CEO замечает что-то странное. Воскресное утро начинается с неожиданного письма от CEO компании. В чем дело?
  • Эксперименты. Вы научитесь отличать гипотезы и факты. Проверите свое чутье, угадывая результаты реальных экспериментов. Научитесь проектировать эксперименты и интерпретировать их результаты. Сформулируете важную гипотезу, проверите ее и получите неожиданные результаты.
  • Почему? Качественные методы исследования пользователей. Неожиданные результаты эксперимента поставят команду в тупик. Но вы найдете выход из него с помощью применения качественных методов исследования пользователей (интервью, опросы и т.д.).
  • История мессенджера Wechat. Время еще одной поучительной истории, которая поможет вам переосмыслить происходящие с продуктом вещи.
  • Ищем ценность. Как пользователи используют продукт? Вы научитесь применять ряд фреймворков для поиска скрытой ценности продукта. Найдете нечто неожиданное. А может быть и нет. Все зависит от вас.
  • Отстройка продукта от найденной ценности. Вы воспользуетесь инсайтом, найденным в прошлой главе, чтобы изменить продукт. И кто знает, куда вас это заведет.
  • Проверяйте самую рискованную гипотезу. Вам предстоит встать на место руководителей реальных продуктов и принять сложные решения. А заодно понять, почему так важно снимать продуктовые риски как можно раньше.
  • Гипотеза роста. Вторая ключевая гипотеза при создании продукта. Вы будете угадывать ключевые каналы дистрибуции для известных сервисов, приоритизировать гипотезы роста для продукта.
  • ROI или Return On Investment. Самое время разобраться с маркетинговой аналитикой. Это просто. Достаточно изучить тонкости метрики ROI и научиться применять когортный анализ для этой задачи.
  • Целевой рынок. Продукт прогрессирует, но для осмысленного развития вам нужно понять целевой рынок: кто ваш пользователь, кто конкуренты, как устроена динамика рынка.
  • Покупка трафика в рекламных сетях. Команда начинает тестировать рекламные каналы трафика. Вы разберетесь с тем, как работают рекламные сети. Проанализируете ряд тестовых закупок пользователей. Оцените потенциал монетизации продукта. Примите решение, инвестировать в канал или нет.
  • ASO (Appstore Search Optimization). Вам предстоит сформировать семантическое ядро для продукта, оценить объем потенциального трафика и конкуренцию.
  • Шаг веры. Несмотря на прогресс по многим направлениям, вы далеки от цели. Ситуация осложняется тем, что у компании заканчиваются деньги. Чтобы получить следующий раунд инвестиций, нужно что-то менять. Вам предстоит собрать все накопленные знания о продукте и принять сложное решение.
  • Пичок. Принятое решение приводит к неожиданным результатам. Вам предстоит провести расследование, используя все навыки, освоенные ранее. И кто знает, куда вас все это приведет.
  • Закрепление. Развязка истории. Повторение и закрепление всех навыков и знаний, полученных в процессе обучения.