Продуктова аналітика

За 3 місяці ви навчитеся:

Діставати дані самостійно, а не чекати вивантаження

SQL-запити до BigQuery під ваші питання — без тікета аналітику й без очікування чужого спринту.

Бачити, де саме продукт втрачає користувача

Життєвий цикл, когорти, retention і engagement — щоб назвати крок, на якому людина йде з продукту.

Рахувати, чи продукт узагалі заробляє

LTV, ARPU, churn, CAC, ROI, ROMI — і юніт-економіка, яку ви рахуєте самі, окремо для вебу й для апки.

Приходити на продуктову зустріч із дашбордом, а не зі скріншотом

Looker Studio, Tableau й Amplitude — не оглядово, а до рівня, коли ви збираєте візуалізацію під свою команду.

Відрізняти справжній результат від випадковості

Розподіли, каузація, довірчі інтервали, помилки I і II роду — і як їх не плутати.

Захищати гіпотези цифрами, а не смаком

Формулювання гіпотези, метрики й пріоритизація за DIBB — плюс A/B-тест, спроєктований коректно.

Детальна програма

Оксана Носенко

Head of Analytics в Jooble, 11 років досвіду

6 років керує аналітикою в Jooble. Працювала в ZEO Alliance, iDeals, VertaMedia. Авторка та викладачка курсів з аналітики даних

Авторка курсу

Влад Кутузов

Product Analyst, Futurra Group, 4+ років досвіду

Побудував аналітику й A/B-процеси MusesAcademy. Створив AI-агента, який зекономив команді $30 тис. на місяць

Автор курсу

Вікторія Стрілець

Head of Analytics у Growly, 9 років в аналітиці

Керує командою з 10 аналітиків у Growly. Понад 3 роки вела продуктову аналітику у Wix, працювала в Big4, FMCG та Retail

Авторка курсу

Приєднуйтесь, щоб бачити за цифрами поведінку користувачів і знаходити точки росту продукту.

6 500+

випускників Mate academy

80+%

навчання в Mate — це практика