Курс даёт практический, end-to-end взгляд на то, как данные и аналитика помогают проектировать, развивать и масштабировать цифровые продукты. Мы разберём, как продуктовые команды превращают данные о пользователях, рынке и работе продукта в решения: от формулирования целей и метрик успеха до диагностики проблем, постановки гипотез и приоритизации улучшений. В фокусе - пользовательская аналитика (воронки, когорты, ретеншн, вовлечённость), эксперименты и причинное мышление (A/B тесты и альтернативы), метрики роста и монетизации, основы предиктивной аналитики, а также операционная модель аналитики в продуктовой организации. Обучение опирается на разбор кейсов, показывающих, как компании внедряют аналитику на практике, с какими компромиссами и организационными сложностями сталкиваются, и какие типичные ошибки совершают. По итогам курса слушатели смогут формулировать продуктовые вопросы как измеримые гипотезы, выбирать метрики и методы анализа и ясно доносить выводы, которые двигают продуктовую стратегию и исполнение.
Цель освоения дисциплины
• Дать целостное представление о product analytics как о процессе принятия решений на основе данных в продукте.
• Научить выбирать метрики, которые отражают ценность продукта для пользователя и бизнеса, и избегать «vanity metrics».
• Сформировать практические навыки диагностики продуктовых проблем через воронки, когорты и сегментацию.
• Освоить основы дизайна экспериментов и интерпретации результатов A/B тестов.
• Познакомить с применением предиктивных моделей (churn, LTV, прогнозы) и ограничениями прогнозной аналитики.
• Показать, как выстроить операционную модель аналитики (процессы, роли, артефакты, качество данных) в продуктовой команде.
Планируемые результаты обучения
знает ключевые типы продуктовых метрик: acquisition, activation, retention, engagement, revenue, referral; а также метрики для подписок и маркетплейсов
знает методы пользовательской аналитики: сегментация, когортный анализ, воронки, ретеншн и churn
знает основы предиктивной аналитики и оценки моделей (validation, precision/recall), где прогноз полезен, а где создаёт риски
знает компоненты operating model продуктовой аналитики: инструментация, качество данных, регулярные ритуалы, репозиторий знаний, взаимодействие ролей
умеет переводить продуктовые цели в измеримые метрики и критерии успеха;
умеет строить и интерпретировать продуктовые воронки, когорты ретеншна и сегментные срезы
умеет диагностировать причины изменения метрик и формировать гипотезы улучшений; составлять план A/B теста (метрики, дизайн, длительность, критерии остановки) и интерпретировать результаты
умеет формулировать задачу для предиктивной модели (цель, данные, признаки, метрика качества, сценарий применения) на уровне требований
может участвовать в продуктовых решениях как аналитически грамотный PM/аналитик: задавать правильные вопросы к данным и требовать проверяемые выводы
Содержание учебной дисциплины
1. Введение в продуктовую аналитику и измерение эффективности продукта
The impacts of research and development expenditures : the relationship between total factor productivity and U.S. gross domestic product performance, Wetter, J. J., 2011
Рекомендуемая дополнительная литература
Статистика и предиктивная аналитика: материалы III Всероссийского конкурса научных работ : материалы конференции. — Москва : Дело РАНХиГС, 2023. — 180 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/469247 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Программа дисциплины
Аннотация
Цель освоения дисциплины
Планируемые результаты обучения
Содержание учебной дисциплины
Элементы контроля
Промежуточная аттестация
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
Рекомендуемая дополнительная литература
Авторы