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.
Преподаватель
Салтан Андрей Анатольевич
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