Продуктовая аналитика

За 3 месяца вы научитесь:

Доставать данные самостоятельно, а не ждать выгрузки

SQL-запросы к BigQuery под ваши вопросы — без тикета аналитику и без ожидания чужого спринта.

Видеть, где именно продукт теряет пользователя

Жизненный цикл, когорты, retention и engagement — чтобы назвать шаг, на котором человек уходит из продукта.

Считать, зарабатывает ли продукт вообще

LTV, ARPU, churn, CAC, ROI, ROMI — и юнит-экономика, которую вы считаете сами, отдельно для веба и для апки.

Приходить на продуктовую встречу с дашбордом, а не со скриншотом

Looker Studio, Tableau и Amplitude — не обзорно, а до уровня, когда вы собираете вью под свою команду.

Отличать настоящий результат от случайности

Распределения, каузация, доверительные интервалы, ошибки I и II рода — и как их не путать.

Защищать гипотезы цифрами, а не вкусом

Формулирование гипотезы, метрики и приоритизация по DIBB — плюс A/B-тест, спроектированный корректно.

Детальная программа

Оксана Носенко

Head of Analytics в Jooble, 11 лет опыта

6 лет руководит аналитикой в Jooble. Работала в ZEO Alliance, iDeals, VertaMedia. Автор и преподаватель курсов по аналитике данных

Автор курса

Влад Кутузов

Product Analyst, Futurra Group, 4+ года опыта

Построил аналитику и A/B-процессы MusesAcademy. Создал AI-агента, который экономит команде $30K в месяц

Автор курса

Виктория Стрелец

Head of Analytics в Growly, 9 лет в аналитике

Руководит командой из 10 аналитиков в Growly. Более 3 лет вела продуктовую аналитику в Wix, работала в Big4, FMCG и Retail

Автор курса

Присоединяйтесь, чтобы видеть за цифрами поведение пользователей и находить точки роста продукта.

6 500+

выпускников Mate academy

80+%

обучения в Mate — это практика