Запишитесь на курс или консультацию
Менеджер свяжется с вами в ближайшее время
Навык: Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик
Автор урока: Михаил Морозов, Analytics Team Lead в Skyeng
Привет!
Этот урок посвящен таким важным инструментами в работе продуктового аналитика, как «Иерархия метрик» и «Пирамида метрик». Эти инструменты про то, как помогать принимать решения в продуктовой команде, на какие метрики смотреть и влиять в первую очередь в иерархии метрик бизнеса вообщем или отдельного продукта. А также чтобы наглядно визуализировать и лучше понимать взаимосвязи продуктовых метрик всей командой.
Внимание: данное занятие достаточное технически сложное — мы взяли его из середины курса, поэтому (если вам будет сложно) — можете написать нам и мы поделимся более базовым материалом, не стесняйтесь :)
Также, мы всегда готовы подсказать любые вопросы по данному уроку и помочь вам разобраться, — будем на связи и желаем продуктивного изучения материала
Также, мы всегда готовы подсказать любые вопросы по данному уроку и помочь вам разобраться, — будем на связи и желаем продуктивного изучения материала
Error get alias
Как проходит обучение
1
Изучаете тему
Уроки в видеоформате, воркшопы с разбором кейсов и квизы для закрепления знаний
2
Выполняете
задания
задания
В том темпе, в котором вам удобно и получаете обратную связь.
3
Общаетесь с наставником
Закрепляете знания и исправляете ошибки
4
Открываете новый урок
После выполнения и проверки всех заданий текущего блока
На каких кейсах вы практикуетесь
Все задания собраны на основе реальных кейсов известных компаний, для вашего удобства к заданиям есть шаблон для их выполнения
Программа курса
(60 занятий и практика на каждом из них)
Среднее время прохождения: 6 месяцев, но вы можете идти со своей скоростью
(60 занятий и практика на каждом из них)
Среднее время прохождения: 6 месяцев, но вы можете идти со своей скоростью
Блок 1: "Продуктовая аналитика и работа в команде"
- Роль и место аналитика в продуктовой команде
- Приёмка задач: понимание проблем
- Типовые задачи по аналитике и планирование работы над подобными задачами
- Управление продуктом на основе модели Lean Canvas и роль аналитики в этой модели
- MVP-подход для решения аналитических задач
- Основные типы бизнес-метрик
- Декомпозиция метрик и факторный анализ - практика
- Введение в web-аналитику: основные понятия и инструменты
- Основные отчеты Google Analytics
- Основные отчеты Yandex Metrica
- Основные отчеты App Metrica
Блок 2: "Маркетинговая и клиентская аналитика"
- Введение в маркетинговую аналитику
- KPI и метрики
- UTM-метки
- Основные источники данных и методы их анализа
- Сквозная аналитика
- Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
- Введение в RFM-анализ
- Введение в когортный анализ
- Unit-экономика
Блок 3: "A/B-тестирование"
- Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
- Теория выборочных обследований
- Математическая статистика в теории выборочных обследований
- Статистическая проверка итогов тестирования
- Последовательность проведения A/B-тестов. Оценка затрат на тесты. Карты гипотез
- Основные проблемы A/B-тестирования и способы их решения.
- Инструменты A/B-тестирования
- Особенности проведения A/B-тестов в оффлайн-бизнесе
Блок 4: "SQL и получение данных"
- Основы SQL
- Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
- Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
- Расширенные возможности SQL и основные ограничения
- Фильтрация данных и вычисляемые поля - практика (SELECT, SUM, AVG, GROUP BY, ..)
- Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц - практика (INNER, LEFT, RIGHT, DISTINCT, ..)
- Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, FOREIGN KEY, ..)
Блок 5: "Python и обработка данных"
- Введение в анализ данных с помощью Python
- Python: настройка окружения, базовые структуры данных и основные операторы
- Python: работа с файлами и форматированный вывод
- Python: пространства имен и области видимости, классы и объекты
- Python: инструменты функционального программирования
- Python: стандартные и сторонние библиотеки Python для анализа данных
Блок 6: "Инструменты визуализации и презентация аналитики"
- Сравнительный обзор основных инструментов визуализации данных
- Основные ошибки при проектировании отчетности и визуализации данных
- Расширенные возможности визуализации в Excel и Google Sheets, Google Data Studio + практика
- Организация хранения данных для целей анализа
- Презентация результата команде
- Работа с популярными BI-программами (MySQL, SQL Server, Power BI, Redash, Tableau)
- Решение бизнес-задач в команде
- Как работать с командой и подрядчиками
- Как управлять процессами по аналитике
Блок 7: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
Что изучим на занятии
Изучим:
- Что такое метрики и какими они бывают
- Что такое иерархия метрик
- Что такое пирамида метрик
- Как упростить работу с метриками
Практика:
- Составляем иерархию метрик
- Предлагаем NSM для любой известной крупной компании
Шаблоны:
- Иерархия метрик
- Пирамида метрик
Инструменты:
- Фреймворк HEART
- Воронка AAARRR
