Продуктовая аналитика, эксперименты и исследования. Инструменты тестирования гипотез роста бизнеса в цифровых каналах

Магистратура 2022/2023

Статус: Курс по выбору (Управление цифровым продуктом)

Направление: 38.04.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 1-й курс, 3 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Чистяков Артем Андреевич

Прогр. обучения: Управление цифровым продуктом

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 12

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Студенты изучат способы измерения пользовательского опыта в работающем продукте, научатся соотносить эти измерения с бизнес-показателями и принимать решения, основанные на данных. В практической части курса студенты разработают план измерения для своего продукта, соберут данные и решат, какие итоговые изменения они хотят внести в продукт.

Цель освоения дисциплины

Получение новых компетенций, необходимых для профессиональной деятельности в сфере разработки новых и улучшении существующих продуктов, процессов и сервисов организации

Планируемые результаты обучения

Знать назначение Google Tag Manager
Знать о возможностях экспорта данных в GBQ и ClickHouse
Знать об основных возможностях Excel
Знать основные системы веб-аналитики, их особенности и различия
Знать различия между продуктовыми, маркетинговыми, бизнес и техническими метриками.
Знать разницу между сегментированием и разделением на когорты.
Знать цели продуктовой аналитики
Знать, в каких случаях применяются когорты.
Знать, где найти полезные отчеты в интерфейсах Firebase и AppMetrika
Знать, где найти полезные отчеты в интерфейсе Google Analytics
Знать, зачем нужны дашборды и основные требования к ним.
Знать, как можно визуализировать данные в Google-таблицах
Знать, что такое продуктовые воронки и зачем они применяются.
Уметь находить каналы трафика для своего продукта и обосновывать их применение
Уметь определять сегменты аудитории для своего продукта
Уметь определять тип продукта и способы его монетизации
Уметь ориентироваться в интерфейсе GTM
Уметь правильно формулировать KPI
Уметь строить воронки по продуктам и находить точки роста.
Уметь строить сводные таблицы, делать когортный анализ и оценивать Retention Rate

Содержание учебной дисциплины

Особенности data-driven подхода в работе продакт-менеджера. Что такое продуктовая аналитика и как она работает. Алгоритм анализа. Постановка цели на анализ.
Понятие продуктовой метрики. Понятие аналитики продукта. Алгоритм построения аналитики продукта. Как продуктовые метрики применяются в аналитике продукта.
Построение продуктовых воронок.
Способы сегментировать аудиторию, когортный анализ.
Каналы трафика.
Инструменты веб-аналитики.
Базовые отчеты Google Analytics.
Базовые отчёты app-аналитики.
Дополнительные инструменты веб-аналитики.
Обработка и визуализация данных: анализ данных в Excel и Google-таблицах
Обработка и визуализация данных: KPI и дашборды.
Обработка и визуализация данных: визуализация данных в Google-таблицах.
Интерпретация визуализированных данных.

Элементы контроля

Домашнее задание №1
Домашнее задание №3
Итоговое тестирование

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 3 модуль
0.4 * Домашнее задание №1 + 0.4 * Домашнее задание №3 + 0.2 * Итоговое тестирование

Список литературы

Авторы

Яганова Мадина Владимировна

Программа дисциплины