15
Курсов
250+
Отзывов
20
Обзоров
Професии

Кто такой продуктовый аналитик?

Продуктовый аналитик — это специалист, который проводит маркетинговые исследования и анализирует рыночные данные, определяя поведение потребителей и тенденции. Продуктовые аналитики дают рекомендации и разрабатывают стратегии запуска на основе проведенного анализа, чтобы повысить прибыльность компании; отслеживают эффективность продукции и рекомендуют изменения для выполнения прогнозов продаж.

Что делают продуктовые аналитики и чем занимаются?

Обязанности на примере одной из вакансий:

Что должен знать и уметь продуктовый аналитик? 

Требования к продуктовым аналитикам:

Востребованность и зарплаты продуктовых аналитиков

На сайте поиска работы в данный момент открыто 11 408 вакансий, с каждым месяцем спрос на продуктовых аналитиков растет.

Количество вакансий с указанной зарплатой продуктового аналитика по всей России:

Вакансий с указанным уровнем дохода по Москве:

Вакансий с указанным уровнем дохода по Санкт-Петербургу:

Как стать продуктовым аналитиком и где учиться?

Варианты обучения для продуктового аналитика с нуля:

Ниже сделали обзор 15+ лучших онлайн-курсов.

15+ лучших курсов для обучения продуктового аналитика: подробный обзор

1 место. Курс «Продуктовый аналитик с нуля до middle» — Нетология

https://netology.ru/programs/product-web-analysts

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 105 000 ₽ или рассрочка на 24 месяца — 4 375 ₽ / мес

Продуктовый аналитик умеет находить точки роста в данных, оформлять их в гипотезы и масштабировать на пользователей. Использует наибольший спектр инструментов для всестороннего изучения данных о пользователе и его поведении.

Чтобы освоить эту профессию, не нужно иметь за плечами опыт работы маркетологом, аналитиком или продуктовым менеджером. Этот курс разработан для новичков в сфере аналитики — специальные навыки будут плюсом, но совсем не обязательны.

 

≈ 140 000₽

средняя зарплата продуктового аналитика по данным компании «Нормальные исследования»

 

Чем занимается продуктовый аналитик

 

Кому будет полезен этот курс

 

Чему вы научитесь

С нуля прокачаете все навыки, необходимые middle product analysts

 

Программа курса

Продуктовая аналитика

Научимся формулировать и валидировать идеи продукта. Поговорим о том, как составлять вопросы проблемного, решенческого и ценностного интервью и интерпретировать полученные данные. Узнаем, как выбирать системы аналитики для конкретного проекта, настраивать сбор данных. 

SQL и получение данных

SQL — главный инструмент аналитика. С его помощью вы научитесь получать данные, а также фильтровать, агрегировать, импортировать и экспортировать.

Tableau

Познакомимся с интерфейсом, научимся загружать данные и работать с основными инструментами. Освоим создание дашбордов. Изучим сложные виды визуализаций и научимся работать с расширенной версией инструмента.

Анализ данных в Python

Научимся пользоваться инструментами Python и работать с главными аналитическими библиотеками, а визуализации помогут быстро находить зависимости и корреляции. Познакомимся со статистикой: именно она помогает закопаться глубже в данные, чтобы найти интересные связи и эффективно генерировать гипотезы. 

A/B-тестирование

Научимся измерять эффективность страницы и влиять на конверсию, стимулировать сбыт и повышать прибыльность веб-проекта. Рассмотрим основные причины ошибок в интерпретации данных. Разберёмся в методах оценки вероятности победы варианта при тестировании и познакомимся с реальными кейсами с данными и метриками бизнесов.

Продуктовый воркшоп

Разберём стратегическое планирование, юнит-экономику и монетизацию. Обсудим особенности продуктового маркетинга и рекламы. Научимся ставить цели и изучим инструменты и пошаговые алгоритмы продвижения.

 

Эффективные коммуникации и эмоциональный интеллект

Переговоры

Публичные выступления

 

После прохождения основной части программы вы сможете выбрать одну из двух специализаций

Веб-аналитика

Выясним, какие данные считать репрезентативными, чтобы сделать объективный анализ. Узнаем, как работа с данными помогает бизнесу расти быстрее и увеличивать прибыль. Настроим счётчики для отслеживания данных и цели при отправке событий. Разместим дополнительные коды инструментов и скрипты отслеживания данных на сайте через Google Tag Manager без помощи программиста. Научимся использовать Google Data Studio для визуализации данных.  

Мобильная аналитика

Узнаете, в чём отличие мобильной аналитики от веб- и есть ли разница между аналитикой в iOS и Android. Вы познакомитесь с метриками продукта и роста, разными инструментами и сервисами. Поймёте, зачем нужны эксперименты и поиск гипотез и к чему могут привести ошибки в аналитике.

 

Гарантия возврата денег

У вас есть три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, скажите — и мы вернём вам всю сумму.

 

Дипломный проект

Вы примените полученные навыки для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть дашборд с визуализацией ключевых бизнес-показателей, комплекс предложений по оптимизации стратегии компании, поиск и обоснование точек роста бизнеса.

Ваше резюме после прохождения курса

Что умею делать

 

Инструменты, которые вы освоите

Базовая библиотека в Python для построения алгоритмов машинного обучения

Наиболее продвинутая и быстроразвивающаяся библиотека для обработки и анализа данных в Python

Язык программирования

Библиотека Python для визуализации данных

Библиотека Python для визуализации статистических данных

Система интерактивной аналитики, позволяющая в сжатые сроки проводить глубокий и разносторонний анализ больших массивов информации.

Сервис счётчика посещений, измеряющий конверсию сайта и анализ интернет-рекламы. Предназначен для оценки посещаемости веб-сайтов и анализа поведения пользователей.

Сервис для создания детальной статистики посетителей веб-сайтов. Статистика собирается на сервере Google, пользователь только размещает JS-код на страницах своего сайта.

Система управления тегами, созданная Google для управления тегами JavaScript и HTML, которые используются для отслеживания и анализа на веб-сайтах.

 

Мы поможем с трудоустройством

Вас ждёт бесплатная программа трудоустройства Центра развития карьеры

2 место. Курс «Профессия Продуктовый аналитик» — Skillbox

https://skillbox.ru/course/profession-product-analyst/

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: Рассрочка на 22 месяца — 4 292 ₽ / мес

Вы узнаете, как развивать продукты с помощью аналитики. Научитесь использовать Python и BI для обработки данных, тестировать гипотезы и управлять пользовательским опытом. Сможете получить востребованную профессию с нуля.

Продуктовый аналитик помогает запускать и развивать цифровые продукты: приложения, интернет-сервисы и сайты. Он следит за поведением пользователей, собирает данные и переводит их на язык бизнеса. Специалист может работать удалённо из любой точки мира. Для работы нужен только компьютер и доступ в интернет.
Аналитик исследует все важные метрики продукта и даёт рекомендации, как их улучшить. В результате сервисы становятся более удобными, а прибыль компании растёт.
По данным hh.ru зарплата специалиста с опытом от 1 до 3 лет – 120 000 рублей.

Кому подойдёт этот курс:

Чему вы научитесь:

Содержание курсов:

Вас ждут вебинары и практика на основе реальных кейсов.
81 тематический модуль, 507 видеоматериалов.

  1. Основные курсы
    Изучите основы продуктовой, сквозной и веб-аналитики. Научитесь собирать и анализировать данные, понимать ключевые метрики. Сможете влиять на поведение пользователей, повышать отдачу от рекламы и развивать продукты компании.
  1. Дополнительные курсы
    Научитесь анализировать поведение пользователей в мобильных приложениях, оценивать эффективность рекламы и привлекать аудиторию. Освоите Business Intelligence — сможете работать в системе Linux и с языками программирования SQL и Python.
  1. Бонусный курс
  1. Итоговый проект

Ваше резюме после обучения:

Сертификат Skillbox подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

3 место. Курс «Факультет продуктовой аналитики» — GeekBrains

https://gb.ru/geek_university/prodanalytics

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: Рассрочка на 36 месяцев — от 4 828 ₽ / мес.

Освойте профессию продуктового аналитика с нуля. Вы пройдёте путь от базового анализа продуктовых метрик до обработки данных при помощи SQL и Python.

Продуктовый аналитик собирает данные о поведении пользователя. С помощью метрик анализирует его опыт, находит точки роста проекта и переводит всё на понятный бизнесу язык. Такие специалисты незаменимы в компаниях: их работа помогает улучшить качество продукта и принять взвешенные решения.

 

Гарантия трудоустройства закреплена в договоре. Если после успешного обучения вы не найдёте работу, мы вернём вам деньги

 

Программа обучения

I четверть

Введение в экономику продукта и маркетинговую аналитику

Проект

Подготовка маркетинговой стратегии развития на год.

Курсы

Продуктовая аналитика и развитие продуктов

— Введение
— Роль и место аналитика в продуктовой команде
— Управление продуктом на основе модели Lean Canvas и роль аналитики в этой модели
— HADI-циклы в продуктовой аналитике
— Основные типы бизнес-метрик
— Навыки построения метрик (например, по методологии Lean Analytics)
— Unit-экономика
— Декомпозиция метрик и факторный анализ: практика

1 месяц — 8 уроков

12 часов обучающего контента, 24 часа практики

 

Организация и проведение исследований

— Общие сведения об организации исследований
— Сбор и оценка данных
— Анализ рынка digital-продуктов на открытых данных. Сравнение с конкурентами
— Способы анализа продукта и продуктовых матриц
— Инструменты комплексного анализа рынка
— Оценка ёмкости рынка
— Основные правила конкурентного анализа, ключевые показатели. Анализ конкурентных сил по Портеру. Направления конкурентного анализа и оценка конкурентных преимуществ
— Особенности проведения исследований клиентов

1 месяц — 8 уроков

12 часов обучающего контента, 24 часа практики

 

Маркетинговая и клиентская аналитика

— Введение в маркетинговую аналитику
— KPI и метрики
— Основные источники данных и методы их анализа
— Сквозная аналитика
— Сравнительный анализ основных CRM-систем. Операционные и аналитические модули CRM
— Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
— Введение в RFM-анализ
— Введение в когортный анализ

1 месяц — 8 уроков

12 часов обучающего контента, 24 часа практики

 

II четверть

Пользовательские сценарии онлайн/офлайн и проведение тестов

Проект

Построение ключевых срезов в различных типах продуктов и системах аналитики.

Курсы

Web-аналитика

— Введение в web-аналитику: основные понятия и инструменты
— UTM-метки
— Инструменты веб-аналитики
— Регулярные выражения и их использование в Google Analytics и Яндекс.Метрика
— GTM — особенности работы и основные возможности
— Специальные отчеты Google Analytics
— Виджеты и специальные отчеты Yandex Metrica
— Создание отчетов в Google Data Studio
— Возможности передачи, хранения и обработки данных из систем аналитики
— Google Analytics 4: основные отличия от Google Analytics Universal
— Google Analytics 4: установка через Google Tag Manager

1,5 месяца — 11 уроков

15 часов обучающего контента, 30 часов практики

 

App-аналитика

— Введение в App-аналитику 
— Инструменты аналитики
— Подсчет информации в приложениях и ее визуализация 
— Функционал Firebase
— Сырые данные и отчеты
— Составление ТЗ по дизайну или приложению

3 недели — 6 уроков

8 часов обучающего контента, 16 часов практики

 

A/B-тестирование

— Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
— Введение в теорию выборочных обследований
— Статистическая проверка итогов тестирования
— Последовательность проведения A/B-тестов и оценка затрат
— Основные проблемы A/B-тестирования
— Настройка A/B-тестов в Google Optimize
— Настройка A/B-тестов в Firebase
— Итоговое занятие и разбор проблемных зон

1 месяц — 10 уроков

12 часов обучающего контента, 24 часа практики

 

Концепции CJM и JtBD

— Customer Development
— Метод персон
— Введение в Customer Journey Map
— Построение Customer Journey Map
— Разбор кейсов Customer Journey Map
— Концепция Jobs to be doneCX-проектирование для команды

1 месяц — 7 уроков

12 часов обучающего контента, 24 часа практики

 

III четверть

Знакомство с SQL. Введение в Data Science и работа с Python

Проект

Изучение данных при помощи SQL. Исследовательский анализ данных и их предобработка в Python. Построение ML модели.

Курсы

SQL

— Введение в SQL
— Фильтрация данных и вычисляемые поля. Практика
— Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц. Практика
— Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
— Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
— Расширенные возможности SQL и основные ограничения
— Работа с популярными программами

1 месяц — 7 уроков

12 часов обучающего контента, 24 часа практики

 

Python

— Введение в Python
— Циклы и функции. Основы визуализации данных
— Библиотека Pandas
— Работа с разными типами данных
— Основы статистики с Python
— Тестирование и проверка гипотез
— Маркетинговый анализ: RFM анализ
— Когортный анализ на Python — практика
— Основы программирования и визуализации в R
— Визуализация отчетов в R
— Презентация результатов

1,5 месяца — 11 уроков

15 часов обучающего контента, 30 часов практики

 

Введение в Data Science

— Data Science и Big Data — основные понятия
— Возможности Data Science в распознавании речи и эмоциональной окраски для оптимизации обработки клиентских обращений
— Возможности Data Science в распознавании образов и текста для улучшения пользовательского опыта
— Возможности Data Science в прогнозировании оттока пользователей для роста Retention RateData Science и прогноз LTV
— Кластеризация и random forest: примеры использования
— Сравнительный анализ R и Python
— Обзор основных библиотек на Python и R

1 месяц — 8 уроков

12 часов обучающего контента, 24 часа практики

 

IV четверть

Аналитическая культура и инструменты визуализации данных

Курсы

Инструменты визуализации
и презентация аналитики

— Сравнительный обзор основных инструментов визуализации данных
— Основные ошибки при проектировании отчётности и визуализации данных
— Расширенные возможности визуализации в Excel и Google Sheets
— Google Data Studio + практика
— Возможности OWOX для визуализации отчётов по веб-аналитике

1 месяц — 5 уроков

12 часов обучающего контента, 24 часа практики

Power BI

— Анализ данных
— Power BI
— Введение в Power Query
— Создание модели данных в Power Pivot
— Язык DAX — Data Analysis Expressions
— Создание визуального слоя отчёта
— Использование расширенного функционала Power View
— Обзор функционала портала Power BI

1 месяц — 8 уроков

12 часов обучающего контента, 24 часа практики

 

Аналитическая культура в компании

— Организация хранения данных для целей анализа
— Презентация результата команде
— Решение бизнес-задач в команде
— Как работать с командой и подрядчиками
— Как управлять процессами по аналитике

1 месяц — 5 уроков

12 часов обучающего контента, 24 часа практики

 

V четверть

Дипломная работа и подготовка к собеседованию

Курсы

Курсы с открытой датой старта

 

Ключевые навыки

— Проверка продуктовых гипотез для роста ключевых метрик
— Расчёт Unit-экономики
— Расчёт и прогнозирование LTV
— Анализ данных о поведении пользователей (Google Analytics, Яндекс.Метрика, AppMetrica), сегментация, выявление паттернов
— Построение моделей и формирование гипотез для улучшения продукта и регулирования процессов
— Проверка гипотезы и поиск точек роста с помощью A/B-тестов
— Построение CJM
— Оценка ёмкости рынка
— SWOT-анализ
— SQL
— Python
— Power BI

Курс «Веб-аналитик с нуля до Junior 2.0» — Skillbox

https://skillbox.ru/course/web-analytic-junior-2/

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: Рассрочка на 12 месяцев — 4 116 ₽ / мес

Вы научитесь настраивать основные системы аналитики и анализировать трафик. Поймёте, как исследовать поведение пользователей и предлагать решения на основе данных. С нуля освоите востребованную специальность и сможете начать карьеру в веб-аналитике.

Веб-аналитик исследует поведение посетителей сайта. Он анализирует и решает проблемы, с которыми сталкивается пользователь, и определяет, какая реклама привлекает больше трафика.
На рынке требуются специалисты, которые умеют работать с большими данными и использовать инструменты для их анализа.
45 000 рублей – зарплата начинающего специалиста, по данным hh.ru

Кому подойдёт этот курс:

Чему вы научитесь:

Содержание курса:

Вас ждут видео и практика на основе реальных кейсов.
20 модулей, 97 видеоматериалов

  1. Введение в веб-аналитику
    Узнаете, какие задачи решает аналитик для бизнеса. Изучите базовые понятия, метрики и основные инструменты для создания отчётов.
  2. Введение в веб-технологии
    Поймёте, как устроен интернет с технической стороны и на каких технологиях работает веб-аналитика. Узнаете, что такое фронтенд и бэкенд, протокол HTTP, cookie, LocalStorage. Изучите принципы работы счётчиков веб-аналитики. Познакомитесь с типами и форматами данных, научитесь работать с регулярными выражениями.
  3. Google Analytics. Настройка счётчика
    Изучите принцип работы Google Analytics и поймёте, как туда попадает информация с сайта. Научитесь создавать и настраивать счётчики, фильтровать данные в аналитической системе. Получите советы от экспертов по работе с фильтрами.
  4. Google Analytics для бизнеса. Базовый уровень. Часть 1
    Узнаете, что такое цели аналитики и научитесь настраивать их в Google Analytics. Разберёте основные виды отчётов в системе аналитики и поймёте, как их создавать и скачивать к себе на компьютер.
  5. Google Analytics для бизнеса. Базовый уровень. Часть 2
    Продолжите изучать основные отчёты в Google Analytics и научитесь создавать собственные.
  6. Google Analytics. Настройки отслеживания
    Поймёте, для чего нужны UTM-метки и реестр событий на сайте. Научитесь создавать схемы разметок сайта. Узнаете, как настраивать оповещения об изменениях в данных и расширения Tag Assistant и Debugger.
  7. Google Analytics. Сегменты и электронная коммерция
    Научитесь настраивать сегменты и сложные последовательности в Google Analytics. Познакомитесь с основными терминами электронной коммерции и их отчётами.
  8. Google Analytics. Разновидности счётчиков
    Познакомитесь с Google Analytics 360, разберётесь в разновидностях счётчиков и сможете подбирать их под свои задачи. Научитесь работать с Google Analytics 4: изучите дополнительные возможности платной версии, особенности нового счётчика и кейсы с его применением. Определите плюсы и минусы обновлённой системы.
  9. Яндекс.Метрика. Отличия от Google Analytics
    Узнаете сходства и различия между Яндекс.Метрикой и Google Analytics и поймёте, почему нужно использовать эти сервисы аналитики.
  10. Яндекс.Метрика. Основной функционал
    Научитесь создавать счётчики. Познакомитесь с основным функционалом в программе и поймёте, как настраивать цели в Яндекс.Метрике.
  11. Яндекс.Метрика. Основные отчёты
    Узнаете, как создавать отчёты по аудиториям, каналам, технологиям и целям. Разберёте особенности и недостатки вебвизора, научитесь правильно с ним работать.
  12. Отчёты, метрики и навыки веб-аналитика
    Познакомитесь с ключевыми метриками веб-аналитики и узнаете, как собирать отчёты и делать выводы. Научитесь взаимодействовать с командами. Поймёте, какие hard и soft скиллы вам нужно улучшать и как развивать аналитическое и критическое мышление.
  13. Google Tag Manager
    Изучите основные возможности Google Tag Manager, научитесь создавать аккаунты и настраивать контейнеры. Поймёте, как с помощью Google Tag Manager устанавливать на сайтах базовые коды счётчиков Google Analytics и Яндекс.Метрики, пиксели Facebook и «ВКонтакте».
  14. Google Tag Manager: настройка событий
    Узнаете, как отслеживать действия пользователей на сайте: клики по кнопкам, заполнение форм и скроллинг. Научитесь составлять технические задания для разработчиков по внедрению разметки на сайт.
  15. Google Tag Manager: работа с dataLayer
    Разберётесь, что такое массив dataLayer и как с его помощью настраивать события на сайте. Научитесь передавать дополнительную информации о пользователях, сеансах и товарах в Google Analytics. Поймёте, в каких случаях использовать функцию CustomTask.
  16. SQL и Google BigQuery. Часть 1
    Изучите функционал и возможности аналитической базы Google BigQuery. Разберётесь с синтаксисом языка программирования SQL, научитесь группировать информацию в базе данных. Поймёте, как писать SQL-запросы.
  17. Визуализация: теория
    Познакомитесь с базовыми правилами визуализации и научитесь собирать информацию с заказчиков. Изучите плюсы и минусы основных систем визуализации. Разберёте инструмент Google Data Studio: интерфейс, возможности, основные отчёты. Узнаете, как с помощью этого сервиса совмещать данные из разных источников и создавать собственные метрики.
  18. Визуализация: практика
    Поучаствуете в воркшопе, на котором создадите в Google Data Studio отчёт и кастомные метрики, совместите данные из разных источников. Познакомитесь с кейсами спикеров, разберёте ошибки и обсудите, как их можно решить.
  19. A/B-тестирование
    Узнаете, что такое А/B-тесты, и познакомитесь с разными видами тестирования. Научитесь формулировать гипотезу и её структуру. Настроите тестирование с помощью Google Optimize и Google Optimize 360. Оцените результаты базовым и продвинутыми методами. Поймёте, как проводить тесты без Google Optimize.
  20. Веб-аналитик в команде
    Поймёте, какую пользу бизнесу приносит веб-аналитик. Научитесь готовить отчёты для разных отделов компании, коммуницировать с заказчиками и демонстрировать им результаты своей работы. Разберётесь, как развиваться в профессии.
  21. Итоговый проект. Настройка счётчика в сервисе аналитики
    Итоговая работа — это консолидация всех практических заданий курса. Вы покажете, как умеете работать с профессиональными инструментами и анализировать статистику. Вы попробуете себя в роли веб-аналитика: получите цепочку писем с задачами и выполните их в счётчике веб-аналитики на основе учебного сайта.

Ваше резюме после обучения:

Сертификат Skillbox подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

Курс «Специализация Продуктовая аналитика» — SkillFactory

https://skillfactory.ru/product-analyst

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 48 400 руб. или рассрочка на 12 месяцев

Продуктовые аналитики помогают бизнесу получить оценку текущего состояния продукта, внедрить или усовершенствовать процессы аналитики в компанию. Они разрабатывают новые решения для улучшения продукта на основе полученных данных, тестируют найденные решения и прогнозируют их потенциальные результаты.

Продуктовый аналитик умеет:

 

Краткая программа курса

Вас ждет полное погружение в роль продуктового аналитика, вы освоите продуктовый подход, а также методики принятия решений на основе данных.

Постигаем продуктовый
подход
Вы научитесь:

Учимся понимать поведение клиентов

Вы научитесь:

Учимся принимать решения

Вы научитесь:

Подведем итоги

Отзывы на сайте.

Навыки после обучения:

Курс «Продуктовая аналитика» — Skillbox

https://skillbox.ru/course/product-analytics/

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: Рассрочка на 12 месяцев — 6 109 ₽ / мес

Научитесь анализировать метрики, чтобы быстро понять, как улучшить любой продукт. Узнаете, как проводить ­A/B-тестирование­, находить аномалии в данных и визуализировать результаты для заказчика. Сможете начать карьеру в востребованной сфере.

Кому подойдёт этот курс:

Чему вы научитесь:

Содержание курса:

Вас ждут вебинары и практика на основе реальных кейсов.
20 видеоматериалов, 14 практических задач.

– 1-й уровень. Основы работы с продуктовыми метриками
Это первый этап, на котором вы изучите базовые понятия продуктовой аналитики. Посмотрите на метрики глазами аналитика. Научитесь строить пирамиду метрик и составите первый дашборд.

– 2-й уровень. Работа с гипотезами и разработка артефактов
Начнёте осваивать софт для аналитики. Научитесь работать с источниками данных, тестировать гипотезы и находить инсайты. На этом этапе вы выполните основную часть практических работ.

– 3-й уровень. Продвинутая аналитика и работа с инструментами
На этом уровне вы углубитесь в A/B-тестирование, когортный и регрессионный анализ. Освоите полезные инструменты — SQL, Python, «Яндекс.Метрику», AppMetrica. Сможете оптимизировать свою работу и на опыте узнаете, какие задачи решают аналитики уровня middle.

– Итоговый проект – сводный дашборд по продукту
Вы составите сводный дашборд на основе предложенного кейса. Проверите гипотезы и продуктовые метрики, интерпретируете данные. Подготовите презентацию с выводами для заказчика.

Профессиональные навыки:

Курс «Продуктовая аналитика: понимание продукта через метрики» — Нетология

https://netology.ru/programs/product-analytics

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: нет информации

 

Программа курса

У вас есть 3 месяца, чтобы в своём темпе освоить программу и перейти к написанию итоговой работы. Вас ждут видеолекции и практические задания. В заключение — итоговая работа с проверкой и фидбеком от эксперта курса.

Культура решения неопределённых задач

Научитесь системно использовать гипотезы для достижения бизнес-целей, отладите процесс системной проверки гипотез, узнаете, как экономить команде время и ресурсы

Основные метрики и юнит-экономика

Научитесь выбирать системы аналитики для конкретного проекта, настраивать сбор данных, применять подход canvas для формулирования метрик, за которыми стоит следить. Соберёте данные в модель юнит-экономики. Выберете юнит для своего типа бизнеса и составите P&L продукта. Определите точки роста бизнеса и рассчитаете финансовые кейсы. Выработаете целевые kpi по развитию бизнеса на основании проведённого анализа.

Аналитические фреймворки и интерфейсы

Научитесь строить пирамиду метрик, выделять связи, выявлять низкоуровневые метрики. Поработаете над улучшением конверсий воронки, узнаете, как сопоставлять CJM клиента с бизнес-задачами. Разберёте, как анализировать воронки для нашего типа бизнеса, выбирать ключевые финансовые метрики. Поработаете с метриками Revenue, Retention, Referal и узнаете, как можно на них влиять. Выясните способы финального определения потребностей, рассмотрите драйверы и барьеры, методики (CJM, JTBD, Personas).

Python для продуктовых аналитиков и основы статистики

Научитесь работать в рамках продуктовых и аналитических задач с системой контроля версий Git и писать простые функции на языке Python. Узнаете, как добывать нужные данные и проводить с ними операции, используя библиотеку Pandas. Научитесь создавать простые схемы визуализации для презентации руководству. Узнаете, как корректно формулировать аналитические задачи и обосновывать их техническое решение.

Основы SQL

Научитесь рассчитывать ROI, юнит-экономику, retention по когортам, RFM-сегментацию, имея сеты данных. Узнаете, как работать в ClickHouse. Разберётесь в написании простых запросов и сможете получать нужную информацию из базы данных. Научитесь работать с таблицами, компоновать данные и группировать их по нужным параметрам.

Дашборды и работа с отчётами

Научитесь работать в Tableau и сможете составлять отчёты, выгружать данные, анализировать отчётность, детализировать до нужного уровня фрагменты данных, визуализировать данные и понимать язык графиков.

Итоговый проект

По итогам обучения под руководством экспертов курса вы выполните дипломную работу, детально проработав свой проект с точки зрения продуктовой аналитики.

20 часов практики

 

Ключевые навыки

Курс «Продуктовый аналитик» — Noukash

https://www.youtube.com/watch?v=TFd6i1EQbNY

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: бесплатно

Как войти в айти новичку? Самый простой ответ — через программирование. Можно стать программистом, они нужны везде. Но помимо программистов, есть множество других профессий в айти, работа в it не ограничивается разработчиками. Продукт менеджеры, проджект менеджеры, маркетологи, продуктовые аналитики. Про них знают меньше народу, но они есть практически в каждой продуктовой it компании. Это видео как раз о позиции «продуктовый аналитик».

Я сам работаю продуктовым аналитиком и расскажу о том:
-Чем занимаются продуктовые аналитики?
Что они делают для компании.
-Сколько зарабатывают продуктовые аналитики (на личном опыте).
-Что нужно знать и уметь чтобы стать продуктовым аналитиком. Какие скиллы и знания точно понадобятся.
-Что нужно учить новичку чтобы гарантированно попасть на джуниорскую вакансию

Если вам нравится такой разбор профессии — обязательно пишите об этом в комментариях и сниму такие же разборы про другие специальности. Моя контент политика почти целиком основана на ваших отзывах и предложениях ? Почему-то на ютубе мало контента про не такие известные специальности. Есть много видео для разработчиков (как стать программистом, как научиться кодить и т.д), а про остальных почти ничего. Будем исправлять.

Это видео будет полезно также тем, кто только учится и выбирает профессию в it. Обязательно присмотритесь к продуктовой аналитике — это интересно и востребовано (знаю не понаслышке :))

Таймкоды:
00:00 — Кто такие продуктовые аналитики? Чем они занимаются?
01:33 — 3 направления работы работы. Основные обязанности ПА.
07:17 — Зарплатная вилка продуктового аналитика. От 0 до Senior
09:20 — Что должен знать продуктовый аналитик?
11:05 — Что важно выучить новичку в первую очередь?

Курс «Продуктовая аналитика» — АНО ДО «Тинькофф Образование»

https://fintech.tinkoff.ru/study/fintech/productanalytics/

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: нет информации

Научим анализировать данные и принимать эффективные продуктовые решения. Курс для тех, кто мечтает стать аналитиками и product owner

Что вы получите

1

Понимание, как устроено привлечение в интернете

Узнаете, какие бывают каналы привлечения, модели атрибуции и как считается эффективность привлечения

2

Опыт работы с метриками продукта

Научитесь считать retention, делать когортный анализ и выводы на основе продуктовых метрик

3

Опыт работы с мобильной и веб-аналитикой

Узнаете, в чём отличия и как работать с инструментами: Amplitude, Appsflyer, Google Analytics, Tag Manager

4

Понимание о хранилищах данных и анализе с помощью SQL, Python

Познакомитесь с основными системами хранилищ и их особенностями: GreenPlum, Hive, Oracle. Научитесь писать эффективные запросы на SQL, поработаете с основными библиотеками Python для анализа данных

5

Понимание как правильно визуализировать данные

Узнаете, какие графики для каких случаев подходят и освоите основные инструменты визуализации

6

Опыт проведения АБ-тестов

Научитесь формировать гипотезы, проверять результаты на статистическую значимость и познакомитесь с моделями машинного обучения для персонализации

Курс «Продакт-аналитик» — LABA

https://l-a-b-a.com/lecture/1459-prodakt-analitik

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: нет информации

Мы разработали курс-toolbox для тех, кому нужно работать с анализом данных продукта. На этом курсе вы будете качать аналитическое мышление на позиции продакт-менеджера или продуктовое — на позиции аналитика. Всё это с поддержкой двух специалистов в области — Senior Product Manager и Head of Analytics в Jooble.

Темы, которые вы изучите:

Метрики

Прежде чем измерять показатели, нужно разобраться чего вы хотите достичь. Вместе мы изучим с цели вашего бизнеса, выберем North Star и ключевые метрики, чтобы выстроить их в дерево. Вы научитесь увеличивать два жизненно важных показателя: количество активных пользователей и выручку, с помощью фреймворка AARRR.

Анализ

На курсе мы будем учиться собирать, хранить и анализировать данные. Разберемся в основных типах сегментации — поведенческая, RFM и кластеризация пользователей. Изучим основные статистические величины и работу с аутлаерами.

Визуализация

Важная часть работы аналитика — наглядно доносить результаты анализа менеджменту. Мы учим делать это с помощью Tableau — составлять отчеты, выгружать данные, детализировать до нужного уровня фрагменты данных и визуализировать их в понятные графики в Google Data Studio.

 

Занятие 1.

Зачем бизнесу продуктовая аналитика?

29 сентября, 19:00 UTC+3 / среда

Занятие 2.

От бизнес-цели к метрикам. Часть 1

5 октября, 19:00 UTC+3 / вторник

Занятие 3.

От бизнес-цели к метрикам. Часть 2

7 октября, 19:00 UTC+3 / четверг

Занятие 4.

Unit-экономика

12 октября, 19:00 UTC+3 / вторник

Занятие 5.

Аналитическое хранилище данных

14 октября, 19:00 UTC+3 / четверг

Занятие 6.

Анализ данных: статистические величины (workshop)

19 октября, 19:00 UTC+3 / вторник

Занятие 7.

Анализ данных: сегментация

21 октября, 19:00 UTC+3 / четверг

Занятие 8.

Зачем аналитику Google Analytics

26 октября, 19:00 UTC+3 / вторник

Занятие 9.

Работаем с Google Analytics

28 октября, 19:00 UTC+3 / четверг

Занятие 10.

A/B-тестирование

2 ноября, 19:00 UTC+3 / вторник

Занятие 11.

Как интерпретировать результаты теста

4 ноября, 19:00 UTC+3 / четверг

Занятие 12.

Визуализация данных в Tableau

9 ноября, 19:00 UTC+3 / вторник

Занятие 13.

Визуализация данных в Google Data Studio (workshop)

11 ноября, 19:00 UTC+3 / четверг

Курс «Продуктовая аналитика» — НИУ ВШЭ

https://www.hse.ru/ma/bigcomm/courses/375280067.html

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: нет информации

Курс поможет студентам на практическом материале изучить специфику работы продакт-менеджера, освоить навыки продуктовой аналитики, построения модели цифрового продукта и познакомиться с бизнес-практикой управления цифровым продуктом.

 

  1. Цель освоения дисциплины

 

  1. Планируемые результаты обучения

 

  1. Содержание учебной дисциплины

Введение в понятия «продукт» и «продуктовое управление». Задачи менеджера и руководителя продукта. Место и роль продукта в структуре бизнеса.

Основные метрики, отличие методов корреляции и причинно-следственной связи. Основы развития прикладного программного обеспечения. Базовые метрики для презентации продукта. Принципы запуска продукта. Методы оценки результатов после запуска продукта.

Создание модели для прогнозирования аудитории для оценки улучшений на ключевые метрики. Разновидности метрик продукта и метрик роста. Когортный анализ — основа продуктовой аналитики. Статистическая значимость — применение методов математической статистики на практике для сравнения метрик.

Создание модели продукта для оценка потенциала новой функциональности. Гипотеза ценности и модель продукта. Методы и способы устранения замечаний для прогнозирования аудитории для оценки улучшений на ключевые метрики.

Возможность построения гипотезы на основании результатов в процессе проектирования эксперимента. Качественные методы исследования пользователей для выявления и устранения замечаний. История создания и развития мобильных коммуникационных систем. Применение фреймворка для поиска скрытых ценностей продукта. Отстройка продукта от найденной ценности. Проверка рискованных гипотез на продукте.

Прогнозирование ключевых каналов дистрибуции для сервисов. Тонкости метрики коэффициента окупаемости и применение когортного анализа для этого значения. Методы и способы анализа целевого рынка. Покупка трафика в рекламных сетях. Формирование семантического ядра продукта. Управление знаниями о продукте и анализ полученных результатов.

Как найти свой карьерный путь? Как построить портфолио продактов? Конференции, публикация статей, работа с коммьюнити, с чего начать?

Курс «Аналитик данных» — Яндекс.Практикум

https://praktikum.yandex.ru/data-analyst

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 75 000 ₽

Как стать аналитиком данных

Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. Мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.

 

Программа обучения

1

Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс

16 часов

Процесс и стадии работы аналитика: основные термины, задачи и инструменты анализа данных. Подготовка данных для анализа. Знакомство с языком программирования Python, аналитической библиотекой Pandas и средой программирования Jupyter.

+ 1 проект в портфолио

2

Введение в профессию «Аналитик данных»

4 часа

Знакомство с профессией аналитика. Обзор областей, в которых может работать аналитик. Представление разных видов аналитики. Организационная часть процесса обучения.

3

Предобработка данных

40 часов

Чистые и готовые к анализу данные — первый шаг к решению аналитической задачи. Разбираем инструменты для компенсации недостатков данных.

+ 1 проект в портфолио

4

Исследовательский анализ данных

40 часов

Предварительный поиск закономерностей в данных даёт возможность сформулировать первые гипотезы для анализа, а также избежать странных ошибок. Учимся использовать средства визуализации для работы с данными.

+ 1 проект в портфолио

5

Статистический анализ данных

40 часов

В ходе работы с продуктом возникает масса гипотез, которые можно проверить понятными статистическими методами. Изучаем основы статистики и теории вероятностей для решения бизнес-задач.

+ 1 проект в портфолио

6

Сборный Проект — 1

20 часов

Подготовка данных для анализа. Предварительное исследование датасета. Формулирование и проверка гипотез.

+ 1 проект в портфолио

1 неделя каникул после курса

7

Сбор и хранение данных

40 часов

Как устроены базы данных, как извлекать данные из них, делая запросы на языке SQL. Добыча данных в интернете.

+ 1 проект в портфолио

8

Анализ бизнес-показателей

40 часов

Ещё ближе к бизнесу — разбираем подробно, что такое метрики и основные инструменты: когортный анализ, воронка продаж и unit-экономика.

+ 1 проект в портфолио

9

Принятие решений в бизнесе на основе данных

40 часов

A/B-тестирование: в каких случаях его использовать; проектирование, формирование выборки, получение результатов и их валидация.

+ 1 проект в портфолио

10

Как рассказать историю с помощью данных

40 часов

Как правильно презентовать результаты своего исследования, оперируя графиками, важнейшими цифрами и их правильной интерпретацией.

+ 1 проект в портфолио

11

Сборный проект — 2

20 часов

Получение данных из базы. Предобработка и обзор датасета. Формулирование гипотез с учётом специфики бизнеса. Проверка гипотез и подготовка выводов в формате аналитического отчёта.

+ 1 проект в портфолио

1 неделя каникул после курса

12

Автоматизация

40 часов

Автоматизация процессов анализа данных. Превращение рутинных и постоянных задач в скрипты. Создание дашбордов для разных аудиторий и нужд компании.

+ 1 проект в портфолио

13

Прогнозы и предсказания

40 часов

Основы машинного обучения, разбор задачи предсказания оттока пользователей.

+ 1 проект в портфолио

14

Выпускной проект

40 часов

Самостоятельное решение аналитической задачи на выбор студента, со всеми стадиями анализа данных.

+ 1 проект в портфолио

Курс «Профессия Продуктовый аналитик» — Synergy

https://синергия.рф/product/618

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: нет информации

Продуктовый аналитик — мостик между бизнесом и данными. Он работает рука об руку с продакт-менеджером и помогает продуктовой команде принимать верные решения. Работает с данными: анализирует, какие кнопки нажимают пользователи, как часто используют продукт, какие функции продукта продукта популярны, а какие — нет. После вытаскивает из цифр инсайты, которые объясняют поведение пользователей.

Кому подойдёт этот курс

Новичкам

Обретете навыки и знания, необходимые для старта профессии: проведете исследования, сможете анализировать метрики.

Маркетологам

Расширите свои профессиональные возможности, освоите новые инструменты, сможете использовать аналитику для увеличения трафика

Product-менеджерам

Сможете применять новые инструменты в своей работе: для развития продукта, тестирования гипотез.

 

Чему  вы научитесь

Программа обучения

7 тематических модулей

49 онлайн-уроков

Введение в профессию

Управление продуктом

Продуктовая аналитика

Web- и app- аналитика

Организация и проведение исследований

Дизайн процесс

Представление данных и отчетность

Курс «Профессия: Аналитик (с 0 до PRO)» — PRODUCTSTAR

https://productstar.ru/analytics

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: в рассрочку на 24 месяца 3 329 ₽/ мес.

Освоите с нуля профессию Аналитик продуктов, подробно разберете всю специфику и инструменты данной профессии от Google Analytics, Python и BI-инструментов до Machine Learning и DataScience

 

Чему вы научитесь

Анализировать трафик и сайт
На основе данных составлять аргументированные рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний

Использовать на продвинутом уровне Google Analytics и Яндекс.Метрику
Настраивать счётчики и цели в Google Analytics и Яндекс.Метрике, разбираться в стандартных отчётах и создавать свои

Проектировать систему сквозной аналитики
Отслеживать полный путь клиента от перехода на сайт до продажи и определять эффективность инвестиций

Визуализировать данные
Наглядно показывать динамику изменения данных

 

Программа курса

Блок 1

Продуктовая аналитика и развитие продуктов

Блок 2

Google Sheets и Excel

Блок 3

Веб/мобильная-аналитика

Блок 4

Маркетинговая аналитика

Блок 5

A/B-тестирование

Блок 6

SQL для анализа данных

Блок 7

Python

Блок 8

Инструменты визуализации данных

Блок 9

Построение Machine Learning моделей

Знакомство с машинным обучением
Линейная регрессия
Бинарная классификация
Валидация. Почему это важно
Решающие деревья
Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
Feature Engineering, Feature Selection
Градиентный бустинг
Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
A/B тестирование
Обучение без учителя
Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Блок 10

Нейронные сети и NLP

Блок 11

Рекомендательные системы

Введение
Метрики и бейзлайны
Матричное разложение
Рекомендации через поиск ближайших соседей
Гибридные рекомендательные системы

Блок 12

Аналитика больших данных

Блок 13

Дипломная работа и помощь с трудоустройством

 

Ваше резюме и проф.навыки после курса

Должность: Аналитик
Зарплата от: 125.000 рублей

Веб-аналитика

Продвинутая работа с инструментами веб-аналитики (Google Analytics, Я.Метрика)

Mobile-аналитика

Навыки работы с инструментами мобильной аналитики (Appsflyer, AppMetrica)

Конкурентный анализ

Работа с инструментами SEMRush, Similarweb, Яндекс.Радар

Продуктовые навыки

Построение и анализ MVP-решений, работа с HADI-циклами

Декомпозиция метрик

Навыки выбора корректных метрик для продукта

Маркетинговая аналитика

UTM-ки, постбэки, промо-коды, колтрекинг и другие способы анализа трафика

Аналитика воронки продаж

Навык построения сквозной аналитики воронки продаж

A/B-тестирование

Проведение и расчёт A/B-тестов с корректной стат.значимостью

SQL

Продвинутый уровень анализа данных за счёт использования SQL-запросов

Python

Построение базовых отчётов и автоматизация работы с помощью библиотек Python

Визуализация данных

Навыки работы с OWOX, продвинутый уровень в Google Sheets и Google Data Studio

Презентация данных

Подготовка отчётов и презентация результатов анализа данных

Курс «Основы продуктовой аналитики» — leadstartup

https://leadstartup.ru/product-analysis

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 4 950 рублей

Вы научитесь использовать сервис продуктовой аналитики Amplitude для нахождения точек роста прибыли продукта

 

Программа обучения курса «Mastering Product Analytics»

1.   Задания, видео, теория, практические инструменты — с примерами и шаблонами

Есть ли возможность посмотреть демо курса?

Что если в программе обучения нет инструмента, который мне нужно изучить?

  1. Start Message — Mastering Product Analytics

меньше часа

1.1. Start Message — Mastering Product Analytics

  1. Как работает платформа, курсы и тренинги

1 час

2.1. Как устроена методическая модель LeadStartup?

2.2. Как работает платформа LeadStartup?

2.3. Как связаны инструменты и платформа?

2.4. Обратная связь

  1. Метрики тщеславия

2 часа

3.1. Ванильные метрики или метрики тщеславия

3.2. Как отличать правильные метрики от метрик тщеславия?

3.3. Как и чем заменять метрики тщеславия

3.4. Пиратские метрики против ванильных метрик

3.5. Что маскируют ванильные метрики?

3.6. Какие бывают метрики тщеславия

  1. Поток ценности

2 часа

4.1. Что такое «поток ценности» и его карта

4.2. Типичные ошибки при составлении value stream map

4.3. С чего начинать

4.4. Этапы построения value stream map

4.5. Анализ value stream map — на что смотреть

4.6. Структура value stream map

4.7. Как нарисовать value stream map

4.8. Зачем использовать value stream mapping

  1. Ценностное предложение

5 часов

5.1. Ценностное предложение

5.2. FreshBooks

5.3. DuckDuckGo

5.4. Apple MacBook

5.5. Примеры ценностных предложений на 5+

5.6. Как тестировать ценностное предложение

5.7. Получить информацию можно разными способами

5.8. Возможно, у вас появился логичный вопрос: «А как узнать всё это?»

5.9. Вопросы для понимания проблематики:

5.10. Теперь о том, как составить ценностное предложение

5.11. 3. Уникальность, отстройка от клиентов

5.12. 2. Выгода

5.13. 1. Ясность

5.14. Основные элементы ценностного предложения:

5.15. Ценностное предложение решает, будет ли аудитория знакомиться с вашим продуктом

  1. Value/Effort matrix

2 часа

6.1. Value/Effort matrix

6.2. Результаты Lean Prioritization

6.3. Кейс Lean Prioritization в Hygger

6.4. Как работает техника Lean prioritization и Value/Effort matrix

6.5. Кому подходит Lean prioritization и Value/Effort matrix

6.6. Какие цели у расстановки приоритетов?

6.7. Почему важно приоритизировать задачи?

  1. Пиратские метрики

2 часа

7.1. Активация (Activation)

7.2. Удержание (Retention)

7.3. Привлечение (Acquisition)

7.4. Что такое Пиратские Метрики?

7.5. Доход (Revenue)

7.6. Реферальная программа и рекомендации (Referral)

7.7. Применение пиратских метрик в бизнесе

  1. ADKAR

2 часа

8.1. Что такое модель ADKAR

8.2. Осознанность (Awareness)

8.3. Желание (Desire)

8.4. Знание (Knowledge)

8.5. Способность (Ability)

8.6. Подкрепление (Reinforcement)

8.7. Зачем нужна модель ADKAR

  1. Аналитический паралич

1 час

9.1. Аналитический паралич

9.2. Страх потерять инвестиции

9.3. Страх перемен

9.4. Желание «полной определенности»

  1. Сегментация клиентов

3 часа

10.1. Сегментация клиентов

10.2. Создавайте персонализированные призывы к действию

10.3. Создание и курирование релевантного контента

10.4. Начните с общего, а затем тонко подстраивайте контент

10.5. Персонализация контента

10.6. Как эффективно сегментировать клиентов

10.7. Почему сегментирование клиентов — это важно?

10.8. Типы сегментирования клиентов

10.9. Что такое сегментация клиентов?

  1. Корреляция и причинность

3 часа

11.1. Корреляция vs причинность

11.2. Корреляция против причинности: понятие разницы для ваших продуктов

11.3. В чем разница между корреляцией и причинностью?

11.4. Как проверить причинно–следственную связь в вашем продукте

11.5. 1. Проверка гипотез

11.6. Когда использовать проверку гипотез?

11.7. 2. A/B/n Эксперименты

11.8. Когда использовать A/B/n тесты?

11.9. Заключение и рекомендации

  1. Customer Experience

3 часа

12.1. Клиентский опыт

12.2. Понимание опыта работы с клиентами

12.3. Что такое клиентский опыт?

12.4. Почему клиентский опыт важен для вашего бизнеса?

12.5. В чем разница между клиентским опытом и обслуживанием клиентов?

12.6. Что такое хороший клиентский опыт?

12.7. 6 вещей, которые создают плохой клиентский опыт

12.8. Почему вы должны использовать обратную связь

12.9. Как измерить и проанализировать опыт клиента

  1. Customer Discovery

2 часа

13.1. Customer Discovery

13.2. Зачем нужен Customer Discovery

13.3. Как пройти этап Customer Discovery

13.4. Инструменты для Customer Discovery

13.5. Заключение

  1. Customer Experience Map

2 часа

14.1. Карта клиентского опыта

14.2. Отличия Customer Experience Map от Customer Journey Map

14.3. Что такое Customer Experience Map

14.4. Зачем вам Customer Experience Map

14.5. Как рисовать карту

14.6. Что делать с нарисованной картой

  1. Customer Experience Analysis

2 часа

15.1. Анализ клиентского опыта

15.2. 3 вещи, которые нужно начать делать

15.3. Способы сбора данных о клиентском опыте и обратной связи

15.4. Как анализировать клиентский опыт

15.5. Анализ тенденций изменения клиентского опыта

  1. Customer Experience Strategy

3 часа

16.1. Стратегия развития клиентского опыта

16.2. Что такое стратегия клиентского опыта

16.3. Почему стратегия клиентского опыта важна для вашего бизнеса

16.4. Как разработать стратегию клиентского опыта

16.5. 5 советов по построению клиентоориентированной культуры

16.6. Позвольте обратной связи направлять вас вас

16.7. Методы сбора отзывов у клиентов

16.8. Создание запоминающихся впечатлений + снижение трения

16.9. 3 подсказки для создания незабываемого впечатления

  1. Customer Lifetime Value

2 часа

17.1. Customer Lifetime Value

17.2. Зачем нужно обращать внимание на LTV

17.3. Что важно для хорошего LTV

17.4. Формула для расчета LTV

17.5. Что нужно учитывать при расчете LTV

  1. Customer Validation

2 часа

18.1. Customer Validation

18.2. Как найти product market/fit

18.3. Решенческое интервью (Solution Interview)

18.4. Каким должен быть MVP

18.5. Как проверить бизнес модель развития продукта

  1. Пирамида Роберта Дилтса

3 часа

19.1. Пирамида Роберта Дилтса

19.2. Как начать работу с моделью

19.3. Миссия / видение

19.4. Идентичность

19.5. Ценности / убеждения

19.6. Способности / навыки / компетенции

19.7. Поведение / действия

19.8. Окружение / среда

19.9. Зачем использовать пирамиду нейрологических уровней

19.10. Что такое «пирамида нейрологических уровней»

  1. Методика сегментации для стартапов

2 часа

20.1. Методика сегментации для стартапов

20.2. Сегментация потребителей в результате живого общения

20.3. Как начать сегментацию потребителей

20.4. Типичная ошибка сегментации в стартапах

20.5. Зачем нужна методика сегментации для стартапов?

  1. Monthly Active Users

3 часа

21.1. Monthly Active Users

21.2. Как измерять Monthly Active Users и другие метрики

21.3. Риски в использовании метрик DAU и MAU в играх

21.4. Кейс по увеличению метрики Monthly Active Users

21.5. Monthly Active Users в геймдеве

21.6. Метрика LMAU

21.7. Monthly Active Users и «липкость»

21.8. DAU и MAU

21.9. Зачем измерять Monthly Active Users?

  1. Монополия и конкуренция

2 часа

22.1. Конкуренция vs монополия

22.2. Почему большинство компаний выбирают конкуренцию, а не монополию

22.3. Монополия и инновации

22.4. Конкуренция и копирование

22.5. Основное отличие монополии от конкуренции

  1. Принципы эффективной команды

2 часа

23.1. Принципы эффективной команды

23.2. Что теперь делать руководителям эффективных команд?

23.3. Как эти принципы эффективной команды работают на практике?

23.4. Принципы успеха

23.5. Как создается эффективная команда?

 

Курс «МАРКЕТОЛОГ-АНАЛИТИК» — Product University

https://productuniversity.ru/marketing-analyst

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 39 000 ₽

После программы вы научитесь принимать решения на основе данных, настраивать сквозную аналитику, анализировать поведение пользователей на сайте, делать понятные отчеты и дашборды, автоматизировать процессы в компании.

Программа

8 недель

Неделя 1
Ключевые метрики и отчеты в маркетинге

Неделя 2
Дашборды и визуализация данных

Неделя 3
Google Analytics
и Tag Manager

Неделя 4
Яндекс. Метрика и рекламный кабинет Facebook

Неделя 5
Сквозная аналитика в Roistat и коллтрекинг

Неделя 6
Анализ данных и A/B-тесты

Неделя 7
Автоматизация процессов, CRM и No-code подход

Conversational Marketing без программирования. Создаем чат-ботов

Автоматизация бизнес-процессов

Неделя 8
Выпускная работа и презентации дашбордов

Представления плана маркетинговой кампании для работодателя и своего портфолио.

Создание собственного резюме и портфолио из дашбордов.

 

Инструменты, которые вы освоите за 8 недель

Tableau

Популярный инструмент визуализации и обработки данных

AmoCRM

Одна из самых популярных и функциональных CRM-систем

Google Data Studio

Инструмент построения дашбордов из различных источников данных

Google Analytics

Самый популярный инструмент аналитики сайтов в мире

Яндекс.Метрика

Самый популярный инструмент аналитики сайтов в России

Roistat

Сквозная аналитика

SQL

Язык структурированных запросов

Integromat

Автоматизация бизнес-процессов и интеграция разрозненных сервисов

Курс «ПРОДУКТОВЫЙ АНАЛИТИК» — НИУ ВШЭ

https://product.hsbi.ru/product-analytics

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 50 000 ₽

Программа курса

Веб-аналитика

  1. Знакомство с digital. Анатомия рекламного продвижения. Что такое рекламная кампания, и какие они бывают
  2. Особенности каждого вида рекламного трафика
  3. Как настроить рекламную кампанию. Что такое utm-метка. Способы отслеживания различных активностей на сайте
  4. Оценка эффективности площадок с помощью подключения систем аналитики Yandex.Metrika и Google Analytics
  5. Как правильно настроенная система аналитика удешевляет входящий трафик
  6. Составление карты пользовательских событий. Продуктовые метрики
  7. Подключение к сайту механизмов отслеживания продуктовых метрик. GTМ Google Analytics и Yandex Метрика. Отчеты.
  8. Электронная торговля. Настройка аналитики в электронной торговле. Measurement Protocol. Автовыгрузки
  9. Различные дашборды

Мобильная аналитика

  1. Особенности работы с мобильными приложениями: в чем сходства и отличия с сайтами
  2. Создание mock-up Android приложения. Подключение систем аналитики appMetrika, Firebase / Google Analytics и Amplitude
  3. Специфичные метрики мобильных приложений
  4. Система динамического ремаркетинга
  5. ТОП-ситуаций, в которых может оказаться продукт, как их можно решить с помощью мобильной аналитики

Продуктовая аналитика

  1. Unit-экономика. Как объединить данные о расходах с данными по доходам от рекламных кампаний и пользовательскими действиями, чтобы построить Unit-экономику
  2. Формулирование гипотез с помощью Unit-экономики
  3. Проверка гипотез с помощью различных методов исследований: опросов, интервью, UX-исследований и исследования бенчмарков. NPS
  4. Основы Customer Development
  5. Формирование бэклога на основе качественных исследований. Различные способы оценки приоритетов
  6. Интерфейсный A/B тест. Как посчитать эффективность работы товарного ассортимента
  7. Google Optimize для проведения простых интерфейсных АB-тестов
  8. Логика A/B тестов. Нетиповые A/B тесты
  9. Визуализация данных. Визуализация полученных данных с помощью Tableau
  10. SQL и Tableau. Как построить отчет любой сложности
  11. SQL и бизнес-задачи. Визуализация. RFM-сегментация пользователей, перетекание пользователя из одного сегмента в другой, информация о рентабельности клиентских групп в маркетинговом продвижении.
  12. Расчет LTV и модель оттока.

Курс «Аналитик данных» — skypro

https://sky.pro/courses/analytics/data_analytics

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: в рассрочку 6916 ₽/мес.

Программа на 100% соответствует требованиям к вакансиям junior-аналитиков

В конце курса вы станете уверенным junior-аналитиком и сможете найти первую работу в IT

 

 

Программа

Навык 1

SQL для анализа
данных

Вы научитесь

Базовые запросы.

1 модуль

Генерация новых признаков и очистка данных.

2 модуль

Агрегатные функции.

3 модуль

Объединение таблиц.

4 модуль

Подзапросы и WITH.

5 модуль

Оконные функции.

6 модуль

Воркшоп: проводим аналитическое исследование и решаем бизнес-проблему с помощью SQL.

7 модуль

Создание, изменение, удаление данных в таблице, создание индексов. Временные таблицы.

8 модуль

Основы оптимизации.

9 модуль

Аналитический проект в SQL.

 

Навык 2

Анализ данных в Excel

Вы научитесь

Первичная обработка данных.

1 модуль

Работа со сложными данными.

2 модуль

Прогнозирование.

3 модуль

Проект по анализу бизнес-метрик.

 

Навык 3

Визуализация в PowerBI

Вы научитесь

Загрузка и преобразование данных.

1 модуль

Моделирование и анализ данных.

2 модуль

Визуализация данных и работа с отчетами.

3 модуль

Построение комплексных отчетов.

4 модуль

Дашборд для отдела с ключевыми метриками.

 

Навык 4

Python для анализа данных

Вы научитесь

Синтаксис Python.

1 модуль

Библиотеки для анализа в Python.

2 модуль

Визуализация данных в Python.

3 модуль

Python для анализа статистических тестов.

4 модуль

Получение данных из разных источников.

5 модуль

Прогнозирование.

6 модуль

Прогнозирование прибыли.

 

Навык 5

Статистика на Python

Вы научитесь

Основы статистики.

1 модуль

Нормальное распределение. Квартили распределения и график box-plot.

2 модуль

Центральная предельная теорема.

3 модуль

Доверительные интервалы для среднего. Понятие о задачах, классификации и ошибках. Метрики качества классификации.

4 модуль

Проверка статистических гипотез. Непараметрические тесты.

5 модуль

Анализ А/В теста.

 

Навык 6

Аналитика в продукте и маркетинге

Вы научитесь

Маркетинговая аналитика: воронка, конверсии, модели атрибуции.

1 модуль

Продуктовая аналитика: метрики продукта, конверсии, валидация продуктовых гипотез — А/В-тесты.

2 модуль

Планирование ресурсов, HR-планирование.

Курс «Системный аналитик» — ProductLIVE

https://productlive.io/system-analyst

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 69 000 руб.

Что вы получите на курсе

 

Что вы освоите за 6 месяцев

НАВЫКИ IT-СПЕЦИАЛИСТА

НАВЫКИ МЕНЕДЖЕРА IT-КОМАНДЫ

НАВЫКИ ПРОДУКТОВОГО АНАЛИТИКА

 

 

Краткая программа курса

2 недели
Введение в профессию

5 недель
Анализ требований

9 недель
Проектирование системы

5 недель
Разработка, тестирование и интеграция

2 недели
Сопровождение и утилизация

Курс «СИСТЕМНЫЙ АНАЛИТИК MIDDLE» — «EРП-Консалтинг»

https://education.dhabits.ru/course-analyst

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: бесплатно

Программа курса

Системный анализ в структуре разработки ПО

Работа с требованиями

Проектирование ПО

Анализ данных

Проектирование и работа с БД

Проектирование API

Сопровождение процесса разработки

Курс «для аналитиков» — Русская Школа Управления

https://uprav.ru/analitika/

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: разная стоимость

Курс «Продуктовая аналитика» — УНИВЕРСИТЕТ «СИНЕРГИЯ»

https://synergyonline.ru/abiturientam/programmyi_obucheniya/produktovaya_analitika

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: нет информации

Обучение

1-й курс

На первом курсе магистранты изучают методы исследования в менеджменте, корпоративные финансы, анализ корпоративной отчетности, продуктовую аналитику и развитие продуктов.

2-й курс

На выпускном курсе вы освоите операционный и инновационный анализ, моделирование бизнес-процессов, инструменты визуализации и презентацию аналитики. По выбору будет предлагаться прикладной маркетинг, веб- и app-аналитика, A/B-тестирование, концепции CJM и JtBD.

Чему вы научитесь: ключевые дисциплины

Общие дисциплины

Профильные дисциплины

Дисциплины по выбору студента

Курс «АНАЛИТИКА ДАННЫХ» — SkillsTune

https://www.skillstune.ru/analitika

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 32 900 ₽

ЭТОТ КУРС ДЛЯ ВАС, ЕСЛИ ВЫ ХОТИТЕ:

1

Освоить с нуля базовые знания по аналитике данных

2

Углубить и закрепить свои знания и навыки в аналитике

3

Открыть для себя новые возможности в новых сферах работы

4

Повысить уровень своей зарплаты

5

Прокачать свои компетенции и умения

6

Упростить для себя выполнение текущих задач

7

Повысить свою ценность на рынке труда

8

Стать востребованным специалистом, которому не страшна конкуренция

9

Сможете легко продвинуться по карьере

10

Сэкономить себе время на обучение

11

Избежать ошибок при работе и выполнении задач

 

После прохождения курса вы научитесь всему, что необходимо аналитику для построения успешной карьеры в Компании:

 Интегрированный анализ внутренней и внешней информации: анализ продаж по категориям, брендам, продуктам, каналам сбыта, регионам, оценка динамики и тенденций продаж

 Анализ информации на базе данных внешних агентств

 Комплексный анализ коммерческих показателей Компании и конкурентов на основе анализа промо активностей и стратегий, ценовой политики, розницы, данных по продажам и другим исследованиям

 Методы расчета ключевых бизнес-метрик

 

ПРОГРАММА КУРСА:

— 1 МОДУЛЬ —

Analytic basic skills Базовая аналитика
После прохождения модуля вы приобретете навыки, необходимые для начальной позиции в отделе аналитики

1.1 Вводная часть по аналитике
⭗ С чего начать будущему аналитику
⭗ Hard и Soft Skills
⭗ Ключевые бизнес-метрики и их расчеты
⭗ Возможные источники данных
⭗ Инструменты извлечения данных
⭗ Основные подходы к анализу данных

1.2 Инструменты для работы с данными
⭗ Excel как один из основных инструментов аналитика
⭗ Power Query
⭗ Power Pivot

1.3 Формирование отчетности
⭗ Базовые принципы и правила формирования отчетности
⭗ Написание аналитических записок
⭗ Выработка бизнес-рекомендаций на базе существующей отчетности
Бонус: Оценка деятельности отдела продаж

1.4 Анализ данных
⭗ Работа с большими массивами данных: обработка, агрегация
⭗ Анализ качества данных
⭗ Нахождение основных факторов, влияющих на продажи
⭗ Формирование и проверка гипотез
⭗ Кросс-категорийный анализ Top-Down/Bottom-Up
⭗ Анализ активной клиентской базы

1.5 Визуализация данных
⭗ Построение графиков и диаграмм
⭗ Подготовка презентаций в Power Point
⭗ Золотые правила презентаций

— 2 МОДУЛЬ —

Advanced analytics Продвинутая аналитика
После изучения модуля вы приобретете знания, необходимые для дальнейшего карьерного роста — уровень старший аналитик Senior Analyst или позиция уровня Manage Self Professional

2.1 Управление ассортиментом
⭗ ABC-анализ
⭗ Матрица BCG
⭗ Ранжирование по бизнес-критериям
⭗ Корреляционный анализ

2.2 Анализ рынка
⭗ Виды исследований и их методология
⭗ Анализ рыночных тенденций
⭗ Основные игроки: анализ конкурентной активности и их влияния на рынок

2.3 Анализ поведения потребителей
⭗ Виды исследований и их методология
⭗ Потребительские метрики и тесты

2.4 Прогнозирование спроса
⭗ Методы прогнозирования
⭗ Построение прогнозных моделей
⭗ Анализ факторов, влияющих на спрос
⭗ Точность прогнозирования
⭗ Расчет и постановка целей по объему продаж

2.5 Промо анализ
1. Основы промо-анализа
⭗ Промо-метрики
⭗ Определение эластичности
⭗ Каннибализация

2. Управление промо
⭗ Нахождение пороговых и оптимальных значений цены
⭗ Расчёт инкриментального объема
⭗ Прогнозирование объема продаж в период проведения промо

3. Пост-промо анализ
⭗ Определение факторов, влияющих на результат
⭗ Разработка рекомендаций

 

— 3 МОДУЛЬ —

Итоговый проект

Интегрированный анализ внутренней и внешней информации: анализ продаж по категориям, брендам, продуктам, каналам сбыта, регионам, оценка динамики и тенденций продаж

⭗ Анализ информации на базе данных внешних агентств
⭗ Комплексный анализ коммерческих показателей Компании и конкурентов на основе анализа промо активностей и стратегий, ценовой политики, розницы, данных по продажам и другим исследованиям

Курс «Продуктовая аналитика» — Synergy

https://synergygo.ru/vidyi-obrazovaniya/magistratura/produktovaya-analitika

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: нет информации

Факультет управления приглашает абитуриентов получить специальность в сфере анализа продукции и результатов деятельности; такие специалисты уже сейчас востребованы в любой компании.

 

Ключевые дисциплины

В процессе обучения на факультете даются базовые знания о бизнес-анализе, контроле эффективности организации и стратегическом анализе.

Профильные дисциплины позволяют узнать больше о продуктовой, маркетинговой и клиентской аналитике для будущей работы по специальности. Студенты тщательно разбирают концепции CJM и JTBD, а также SQL.

Также важной частью курса являются инновационная и операционная аналитика.

Первый год обучения в магистратуре посвящен ключевым дисциплинам, касающимся исследований в менеджменте и финансах. В качестве практических задач учащиеся проводят анализ корпоративной отчетности и пробуют продвигать продукцию компании. На втором году учебы студенты подробно разбирают инновационную и операционную аналитику и учатся моделировать бизнес-процессы. Преподаватели рассказывают об инструментах визуализации и прикладном маркетинге.

Курс «Системный и бизнес-анализ в IT. Роль аналитика в создании продукта» — СКАУТ Академия

https://scout-academy.ru/analytics/

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 47 100 ₽

Программа дистанционного освоения профессии IT-аналитика.
Для специалистов в сфере IT, вовлеченных в создание высокотехнологичных продуктов, оптимизацию бизнес-процессов.

ПРОГРАММА КУРСА

Роли и командная работа в IT

Жизненный цикл разработки продукта

Особенности проектной деятельности

Выбор методологии

Фаза анализа

Дизайн и архитектура решения

Миграция данных и интеграционные спецификации

Основные инструменты аналитика

Курс «Профессия Продуктовый аналитик» — Skillbox (уже неактуален)

https://skillbox.ru/course/profession-product-analyst/

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: Рассрочка на 22 месяца — 4 292 ₽ / мес

Вы узнаете, как развивать продукты с помощью аналитики. Научитесь использовать Python и BI для обработки данных, тестировать гипотезы и управлять пользовательским опытом. Сможете получить востребованную профессию с нуля.

Продуктовый аналитик следит за поведением пользователей внутри продукта, переводит значение цифр на язык бизнеса и помогает развивать продукт, опираясь на точные данные.

зарплата начинающего специалиста по данным hh.ru

Первые 3 модуля бесплатно

Всем студентам мы даём тестовый доступ к первым трём модулям любого курса программы.

Вы посмотрите лекции специалистов, начнёте осваивать профессию и поймёте, интересно ли вам развиваться в ней дальше.

Кому подойдёт этот курс

С нуля освоите мобильную аналитику и аналитику клиентского опыта и научитесь строить систему метрик для продукта.

Опробуете инструменты продуктовой аналитики на реальных кейсах и добавите первые работы в портфолио.

Научитесь решать задачи бизнеса с помощью аналитики, оценивать успешность IT-продуктов и влиять на поведение пользователей.

Сможете уйти от написания кода к решению аналитических задач и поднять свой доход.

Научитесь работать с инструментами анализа данных, визуализировать информацию в Tableau и выгружать данные из маркетинговых систем с помощью API.

Сможете принимать решения с опорой на аналитику и повысите свою ценность как специалиста.

Чему вы научитесь

Узнаете, как выстроить рабочую систему для оценки продуктовых и маркетинговых метрик. Освоите сервисы аналитики сайтов и мобильных приложений.

Научитесь анализировать данные с помощью Python и R, освоите SQL для решения продуктовых задач. Сможете создавать систему сбора, хранения и анализа информации.

Узнаете, как объединять данные из разных маркетинговых систем. Сможете собирать информацию о клиентах, заказах и товарах в единую инфраструктуру.

Узнаете, как сегментировать пользователей и анализировать путь клиента. Научитесь строить CJM, проводить глубинные интервью, фокус-группы и количественные исследования.

Научитесь проводить A/B-тесты с помощью Google Optimize. Сможете интерпретировать результаты и находить важные инсайты, которые помогут развивать продукт.

Научитесь строить графики и создавать интерактивные дашборды в системе аналитики Tableau. Сможете наглядно представлять данные и готовить отчёты для руководства.

Помогаем построить карьеру мечты

Вас ждёт индивидуальная карьерная консультация, помощь в оформлении резюме и портфолио. На основе ваших пожеланий подберём подходящие вакансии, подготовим к собеседованию и сделаем всё, чтобы вы получили оффер.

За 2021 год мы трудоустроили более 1000 студентов на работу по новой профессии

Учитесь сейчас, платите потом!

Расходы за первые 3 месяца обучения берёт на себя Skillbox. В это время вы посещаете лекции и воркшопы, прокачиваете навыки, находите себе работу и начинаете зарабатывать.

Программа

Вас ждут онлайн-лекции и практические задания на основе реальных кейсов.

Основные курсы

  1. Веб-аналитик с нуля до Junior

Научитесь работать с основными системами веб-аналитики на продвинутом уровне, собирать данные и проводить A/B-тесты. Узнаете, как анализировать поведение пользователей, эффективность сайта и трафика. Сможете строить систему метрик для продукта и повышать отдачу от рекламы.

  1. Продуктовая аналитика

Научитесь проводить продуктовую аналитику: обрабатывать данные, исследовать взаимодействие пользователей с продуктом, интерпретировать собранную информацию. Сможете использовать полученные результаты, чтобы решать задачи бизнеса.

  1. Аналитик мобильных приложений

Узнаете, как собирать данные о поведении пользователей мобильных приложений. Научитесь оценивать эффективность рекламных каналов, отслеживать выручку и привлекать аудиторию. Настроите аналитику на реальном приложении, улучшите показатели монетизации и конверсии.

  1. Основы и практика Business Intelligence

Узнаете, как создавать хранилища данных в Linux и проектировать базы данных на языке SQL. Освоите Python для аналитики и научитесь работать с таблицами на продвинутом уровне. Сможете решать бизнес-задачи с помощью аналитики, чистить данные, правильно их хранить и визуализировать.

  1. Сквозная аналитика

Научитесь объединять данные из разных систем в единую инфраструктуру, в которой хранится вся информация о клиенте, заказе и товаре. Узнаете, как решать задачи бизнес-юнитов с помощью языка R и хранилища данных. Сможете находить инсайты для развития продуктов.

Бонусный курс

  1. CX-исследования

Освоите разные методики исследований, которые помогут оценить опыт пользователя. Научитесь проводить качественные и количественные исследования, составлять профили пользователей, сегментировать аудиторию и строить Customer Journey Map. Поймёте, чем живёт ваша аудитория и как дать ей то, чего она хочет.

Дипломные проекты

  1. Веб-аналитика для сайта компании

Вы опишете бизнес-модель компании и составите карту KPI для бизнеса и сайта. Настроите базовые системы веб-аналитики. Найдёте слабые места воронки на сайте и научитесь их устранять.

  1. Кейс интернет-магазина

Вы получите симуляцию данных о работе приложения интернет-магазина. Обработаете эти данные и проанализируете поведение пользователей. Интерпретируете результаты и поймёте, как повысить эффективность приложения и получить больше лидов.

  1. Аналитика для мобильного приложения

Вы создадите проект мобильного приложения в Android-studio и подключите его к аналитическим системам AppMetrica, Adjust, Amplitude.

  1. Хранилище данных

Вы создадите инфраструктуру хранилища данных (data warehouse) и объедините в нём данные из аналитических и рекламных систем.

  1. Customer Journey Map

Вы исследуете пользовательские сценарии продукта. Предложите решения по повышению конверсии и улучшению пользовательского опыта. Разработаете карту поведения пользователей и дорожную карту продукта.

Ваше резюме после обучения

Профессиональные навыки:

Диплом Skillbox

Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

Курс «Продуктовая аналитика» — Skillbox (уже неактуален)

https://skillbox.ru/course/product-analytics/

Продуктовый аналитик: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: Рассрочка на 12 месяцев — 6 109 ₽ / мес

Научитесь анализировать метрики, чтобы быстро понять, как улучшить любой продукт. Узнаете, как проводить ­A/B-тестирование­, находить аномалии в данных и визуализировать результаты для заказчика. Сможете начать карьеру в востребованной сфере.

Кому подойдёт этот курс:

Чему вы научитесь:

Программа:

Вас ждут онлайн-лекции и практические задания, которые помогут погрузиться в продуктовую аналитику.
13 тематических модулей, 52 онлайн-урока.

  1. Введение в курс

Поймёте, как устроена программа обучения и какие задачи решает продуктовый аналитик.

  1. Продукт глазами аналитика

Узнаете, чем занимаются аналитики и какова их роль в компании. Поймёте, как аналитики оценивают, а пользователи воспринимают продукт.

  1. Работа с задачами

Освоите профессиональных подход к аналитике. Научитесь принимать и оценивать задачи, выбирать инструменты, источники данных, рассчитывать ресурсы и планировать рабочие процессы.

  1. Глубина погружения пользователей в продукт

Познакомитесь с моделями погружения пользователей в продукт. Узнаете, что такое воронки конверсии и как их строить с помощью инструментов аналитики, таблиц или Python.

  1. Профили использования продукта

Научитесь исследовать вовлечение пользователей в разные функции и возможности продукта. Освоите построение матрицы частот и переходов.

  1. Когортный анализ

Узнаете, что такое когорты и сегменты пользователей, научитесь их сравнивать между собой и искать инсайты.

  1. А/B-тесты. Обработка данных

Поймёте, для чего и как используют A/B-тесты. Научитесь работать с данными, применять статистические методы и бутстрэппинг.

  1. Ограничения и сложные кейсы А/B-тестирования

Познакомитесь с нетривиальными кейсами в работе с A/B-тестированием. Узнаете, какие возникают осложнения в тестах и как с ними справляться.

  1. Метрики и методы анализа удержания пользователей в продукте. Retention. Survival curves

Разберётесь в продуктовых метриках: конверсия средних чеков, CAC, LTV, Retention, MAU, DAU, прокси-метрики, опережающие и маркетинговые метрики — CPM, CPC, CPA, CPO, NPS.

  1. Предиктивная аналитика

Узнаете, что такое предиктивная аналитика и как можно предсказывать поведение пользователей, используя искусственный интеллект.

  1. Сведение и интерпретация результатов аналитики

Научитесь читать и перепроверять данные аналитики — и понимать, о чём они говорят. Сможете оценивать результаты исследований в контексте бизнес-задач и экономить время при сведении результатов.

  1. Представление результатов аналитики

Поймёте, как представлять результаты исследований, чтобы они были понятны тем, кто впервые видит данные. Научитесь использовать шаблоны презентации данных.

  1. Карьерный путь в продуктовой аналитике

Узнаете, где брать инсайты и вдохновение для работы. Поймёте, как развиваться в аналитике, находить кейсы, публиковать результаты и повышать свою ценность на рынке труда.

  1. Бонусные модули
    1. Введение в Python 
    2. Библиотека NumPy. Часть 1
    3. Библиотека NumPy. Часть 2
    4. Библиотека pandas. Часть 1
    5. Библиотека pandas. Часть 2
    6. Дипломный проект. Кейс интернет-магазина

Вы получите симуляцию данных о работе приложения интернет-магазина. Затем обработаете данные, проведёте исследование и проанализируете поведение пользователей. Это нужно, чтобы повысить эффективность приложения и получить больше лидов.

Профессиональные навыки: