Доступно Курс по продуктовой аналитике (Сергей Колосков)

​

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

1. Что такое бизнес-метрики?
   • Определение и роль бизнес-метрик.
   • Почему продукт должен учитывать их в работе.
2. Основные бизнес-метрики продуктов.
3. Ключевая связь: бизнес-метрики ↔ продуктовые метрики.
   Как продуктовые метрики (Retention, LTV) влияют на бизнес.

Практика:

1. Построение Unit-экономики.
2. Разборы юнит-экономики.

Запись 2: Продуктовые метрики — основа управления продуктом
Теория:

1. 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).
2. Разбор метрик пользовательского поведения:
   • Conversion Rate (CR): Конверсии на этапах воронки.
   • Drop-off Rate: Где теряются пользователи.
   • NPS (Net Promoter Score) — показатель лояльности.
3. Связь продуктовых метрик с жизненным циклом продукта:
   • Метрики для этапов: Привлечение → Активация → Удержание → Монетизация → Рекомендации.
4. 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:

1. Построение воронки конверсии по продуктам.
2. Разборы реальных кейсов по аналитике.

Запись 3: Пирамида метрик — приоритизация и фокус
Теория:

1. Что такое пирамида метрик?
   • Уровни пирамиды.
   • Принципы построения пирамиды.
   • Метрика роста.
2. Как использовать пирамиду для фокусировки?
   • Определение ключевых метрик для разных этапов развития продукта.
   • Примеры для стартапа и продукта на стадии роста.

Практика:

1. Построение пирамиды метрик для продукта.
2. Разборы кейсов.

Запись 4: Дерево метрик — системный подход к аналитике
Теория:

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

Практика:

1. Построение дерева метрик:
   • Дано: SaaS-продукт.
   • Задача: Построить дерево метрик, начиная с Revenue, выделить ключевые драйверы и проблемные зоны.
2. Как применять продуктовые метрики на практике?
   • На каждом этапе цикла продукта:
     • MVP: Retention, Conversion.
     • Стадия роста: ARPU, CAC.
     • Стадия зрелости: Profit Margin, ROI.
3. 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:

1. Сбор и анализ аналитики:
   • Дано: данные первых пользователей нового продукта.
   • Задача: Выбрать основную метрику для оценки успеха, предложить дополнительные метрики.
2. Анализ данных для роста:
   • Интерпретация трендов по Retention и DAU.
   • Определение драйверов и проблемных зон.

Запись 5: Когортный анализ и жизненный цикл клиента
Теори:

1. 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.
2. 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.
3. Как поведение клиента зависит от источника и даты его появления?
   • Влияние канала привлечения на Retention и ARPU.
   • Сравнение когорт по разным каналам.

Практика

1. Когортный анализ:
   • Дано: Данные по когортам пользователей с разной датой регистрации.
   • Задача:
     • Найти, где удержание лучше/хуже и объяснить причины.
2. 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: