Развитие цифрового продукта на основании данных и метрик

2022/2023

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Когда читается: 4 модуль

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Чистяков Артем Андреевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 24

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Курс «Развитие цифрового продукта на основании данных и метрик» направлен на изучение ключевых вопросов, связанных с развитием и совершенствованием новых продуктов. После прохождения курса слушатели будут знать основные системы метрик и способны построить модель юнит-экономики для своего продукта.

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 ошибки интерпретации данных.
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 интерпретировать данные и определять индикаторы для дальнейшего мониторинга в зависимости от модели монетизации продукта.
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 (ДЗ 1)
Домашнее задание выполняется в группах по 5 человек и является частью итогового домашнего задания. Домашнее задание является обязательным для получения итоговой оценки по дисциплине и проверяется преподавателем. Домашнее задание презентуется в виде презентации на вебинаре. Проводится предзащита проекта.
Итоговое тестирование
Студенты выполняют тест в ЛМС ВШЭ. Тест содержит 20 вопросов. При ответе на вопрос им нужно выбрать один ответ или несколько правильных ответов. В этом случае в тексте вопроса будет дано особое указание. Время выполнения теста - 30 минут Студент может пройти тест 2 раза. Засчитывается самый высокий результат.
Домашнее задание (ДЗ 2)
Домашнее задание выполняется в группах по 5 человек и представляет собой вторую часть проекта Домашнее задание является обязательным для получения итоговой оценки по дисциплине и проверяется преподавателем. Домашнее задание презентуется в виде презентации на вебинаре. Проводится предзащита проекта.

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 4 модуль
0.4 * Домашнее задание (ДЗ 2) + 0.4 * Домашнее задание (ДЗ 1) + 0.2 * Итоговое тестирование

Список литературы

Авторы

Чистяков Артем Андреевич
Яковлева Наталия Вадимовна
Яганова Мадина Владимировна

Программа дисциплины