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

2022/2023

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Департамент бизнес-информатики

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

1-й курс, 3 модуль

Преподаватель

Чистяков Артем Андреевич

Программа 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

Рекомендуемая основная литература

• 8930 - М.Портер - Конкурентная стратегия: Методика анализа отраслей и конкурентов - 9785961443363 - Alpina - Альпина Паблишер - 2016 - https://hse.alpinadigital.ru/book/8930
• 8932 - М.Портер - Конкурентное преимущество: Как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость - 9785961443349 - Alpina - Альпина Паблишер - 2016 - https://hse.alpinadigital.ru/book/8932
• Бизнес-аналитика средствами Excel : учеб. пособие / Я.Л. Гобарева, О.Ю. Городецкая, А.В. Золотарюк. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. : Вузовский учебник : ИНФРА-М, 2018. — 350 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа http://www.znanium.com]. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/854421
• Васильева, Е. В., Маркетинг и управление продуктом на цифровых рынках: генерация и проверка идей через CustDev, дизайн-мышление и расчеты юнит-экономики : учебник / Е. В. Васильева, М. Р. Зобнина. — Москва : КноРус, 2020. — 723 с. — ISBN 978-5-406-00500-2. — URL: https://book.ru/book/935896 (дата обращения: 25.08.2023). — Текст : электронный.
• Григорьев, М. Н.  Маркетинг : учебник для вузов / М. Н. Григорьев. — 5-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 559 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-05818-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/449789 (дата обращения: 28.08.2023).
• Конкурентное преимущество: Как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость Учебное пособие / Портер М.Е., Калинина Е.Ю., - 4-е изд. - М.:Альпина Пабл., 2016. - 715 с.: 70x100 1/16 ISBN 978-5-9614-5727-8 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/615259
• Маркетинг-менеджмент : учебник и практикум для вузов / И. В. Липсиц [и др.] ; под редакцией И. В. Липсица, О. К. Ойнер. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 379 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-01165-4. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450381 (дата обращения: 28.08.2023).
• Маркетинговые исследования: Учебное пособие / Н.Г. Каменева, В.А. Поляков. - 2-e изд., доп. - М.: Вузовский учебник: НИЦ Инфра-М, 2013. - 368 с.: 60x90 1/16. (переплет) ISBN 978-5-9558-0233-6 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/351385
• Ойнер, О. К.  Управление результативностью маркетинга : учебник и практикум для вузов / О. К. Ойнер. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 350 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-04642-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/449862 (дата обращения: 28.08.2023).
• Чернышева, А. М.  Управление продуктом : учебник и практикум для вузов / А. М. Чернышева, Т. Н. Якубова. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 373 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-01486-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450512 (дата обращения: 28.08.2023).

Рекомендуемая дополнительная литература

• Croll, A., & Yoskovitz, B. (2013). Lean Analytics : Use Data to Build a Better Startup Faster. O’Reilly Media.
• Eric Benjamin Seufert. (2014). Freemium Economics : Leveraging Analytics and User Segmentation to Drive Revenue. Morgan Kaufmann.

Авторы

• Яганова Мадина Владимировна