- Тренажер
- Продакт-менеджери
- Маркетологи
Продуктова аналітика: від даних до рішень
Перетворюйте продуктові дані на рішення, які можна обґрунтувати. Визначайте метрики, що не брешуть, читайте воронки, утримання й когорти, плануйте й читайте A/B-тести, рахуйте LTV та окупність і прогнозуйте ріст — на реалістичних даних застосунку для розподілу витрат.
Безкоштовно32 уроки~17 год 36 хв навчання
Модуль 1: Що саме ми вимірюємо?
Події, властивості й користувачі; загальна кількість проти унікальних користувачів та інші пастки підрахунку; визначення метрик, з якими погодяться двоє; план трекінгу для нової фічі.
- 1.1Події, властивості й користувачіМова продуктових даних: що записує подія і чим властивості події відрізняються від властивостей користувача.~28 хв
- 1.2Загальна кількість, унікальні користувачі й пастки підрахункуЧому той самий тиждень даних дає різну кількість «активних користувачів» і як рахувати правильно.~32 хв
- 1.3Визначення метрики: одне правило, одне числоЯк записати визначення продуктової метрики, щоб двоє отримали те саме число: цільова подія, одиниця, винятки, вікно й часовий пояс — на прикладі DAU.~31 хв
- 1.4План трекінгу для нової фічіПерш ніж запустити нагадування про борги, сплануйте дані: питання, події та властивості, що на них відповідають, де кожну записують, визначення метрик і перевірки до запуску.~37 хв
Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкритиМодуль 2: На які метрики орієнтуватися?
North star і дерево метрик; метрики обсягу, метрики якості й частки, що вводять в оману; DAU, WAU, MAU і stickiness у природному ритмі продукту.
- 2.1North star метрика і дерево метрикОдна north star метрика для цінності, яку отримують користувачі, і дерево метрик (KPI tree) із вхідних метрик, на які команди справді впливають.~28 хв
- 2.2Обсяг, якість і парадокс СімпсонаЯк відрізнити «скільки» від «як добре» і впіймати парадокс Сімпсона: частку на групу, що виросла лише тому, що змінився склад груп.~30 хв
- 2.3DAU, WAU, MAU і stickinessРахувати активних користувачів у тому ритмі, в якому продуктом справді користуються.~31 хв
- 2.4Кейс: north star для HalvesОбрати й обґрунтувати метрику north star для Halves, спираючись на цифри за пів року.~41 хв
Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкритиМодуль 3: Де застрягають нові користувачі?
Воронки: порядок, вікно конверсії і хто рахується; як читати воронку, не обманюючи себе; пошук моменту активації.
- 3.1Воронки: вікно конверсії, порядок кроків і хто рахуєтьсяЯк рахується конверсія воронки і чому вікно конверсії, порядок кроків і те, хто входить, дають різні числа на тих самих людях.~28 хв
- 3.2Як читати воронку: цензурування справа і діапазони датЦензурування справа (люди, які ще не встигли сконвертуватися), діапазони дат та інші способи, якими конверсія воронки вводить в оману.~31 хв
- 3.3Активація: як знайти aha-моментЯк знайти aha-момент продукту: дію першого тижня, яка відділяє тих, хто залишається, від тих, хто йде, і знати, чого таке порівняння не доводить.~30 хв
- 3.4Кейс: полагодити воронку онбордингуЗнайти, де нові користувачі Halves відпадають, і що виправляти першим.~42 хв
Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкритиМодуль 4: Чи повертаються люди?
Утримання дня N, ковзне й за періодами; як читати й усереднювати когортну таблицю; плато утримання як сигнал product-market fit.
- 4.1Утримання: день N, ковзне чи за періодамиТри способи виміряти утримання і який підходить продукту, яким користуються щотижня чи щомісяця.~28 хв
- 4.2Як читати когортну таблицюЧитати рядки, стовпці й діагоналі та усереднювати когорти без класичних помилок.~28 хв
- 4.3Плато: утримання і product-market fitЩо крива утримання, яка вирівнюється, каже про продукт, і чого вона не каже.~28 хв
- 4.4Кейс: аналіз утримання за сегментамиЧи здорове утримання Halves для кожного типу груп? Провести аналіз утримання за сегментами на річних когортних даних і написати висновок.~41 хв
Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкритиМодуль 5: Чи спрацювала зміна?
Гіпотеза, основна метрика й правило рішення наперед; розмір і тривалість тесту; хто в тесті; чесне читання завершеного тесту.
- 5.1План A/B-тесту: гіпотеза, метрика, guardrail-метрикиЗаписати план A/B-тесту до запуску: гіпотеза, одна основна метрика, guardrail-метрики і правило рішення.~27 хв
- 5.2Наскільки великий і наскільки довгийРозмір вибірки й тривалість продуктового тесту.~31 хв
- 5.3Хто потрапляє в тест: тригери й кластерна рандомізаціяХто має бути в A/B-тесті: включення за тригером, розбавлення і кластерна рандомізація цілих груп, коли користувачі впливають одне на одного.~29 хв
- 5.4Кейс: читаємо завершений тестЕфект, інтервал, guardrail-метрики і рішення.~44 хв
Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкритиМодуль 6: Що можна дізнатися без тесту?
Чесне порівняння версій; структура трафіку й сезонність; кореляція, відбір і «хто робить X, той краще утримується».
- 6.1Аналіз до і після: чесне порівняння версійАналіз до і після: правила, за яких порівняння версій застосунку варто читати.~30 хв
- 6.2Структура трафіку і сезонністьЩо сезонність і зміна структури трафіку роблять із продуктовими метриками і як порівнювати порівнюване.~31 хв
- 6.3Зміщення відбору: хто робить X, той краще утримуєтьсяПриклад зміщення відбору: кореляція, самовідбір, змішувальний фактор і що можуть, а чого не можуть сказати користувачі фічі.~30 хв
- 6.4Кейс: версія чи трафік?Чи допомогла нова версія Halves, чи просто змінилися користувачі?~42 хв
Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкритиМодуль 7: Чи заробляємо ми на цьому?
ARPU, конверсія в оплату й з тріалу в оплату; крива LTV за когортами; CAC, окупність і ROI за когортами й каналами; рішення щодо цін і paywall.
- 7.1Як рахувати ARPU і ARPPUЯк рахувати ARPU і ARPPU, конверсію в оплату і з тріалу в оплату, а також як зміна структури тригерів paywall імітує кращий paywall.~33 хв
- 7.2Крива LTVНакопичений валовий прибуток на користувача когорти за місяцями, як його читати і коли молоду когорту можна екстраполювати.~30 хв
- 7.3CAC, окупність і ROMIОцінюйте платний канал за когортою, яку він купує: CAC, період окупності й ROMI когорти в названому віці, і чому прибуток місяця, поділений на витрати того ж місяця, прикрашає рекламу.~31 хв
- 7.4Кейс тестування ціни: ціна чи paywall?Тестування ціни на практиці: чесно прочитати ціновий тест і порівняння paywall «до і після» та порадити, що робити з Halves Plus далі.~43 хв
Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкритиМодуль 8: Як будемо рости?
Прогноз активних користувачів за когортами; чесне вимірювання вірусності; канали, місткість і сучасна атрибуція; розслідування незрозумілого сплеску.
- 8.1Прогноз активних користувачівНові користувачі × утримання: прогноз місячних активних користувачів за когортами з окремою кривою для літніх когорт і ціна скорочення платного залучення в користувачах.~34 хв
- 8.2Запрошення і вірусне зростанняВірусне зростання із запрошень: вірусний коефіцієнт k, тривалість циклу, чому k менше 1 однаково вигідний і як вимірювати запрошення, не лестячи собі.~31 хв
- 8.3Канали й атрибуція в маркетингуМісткість каналу й граничний CAC, ціна беззбитковості, що враховує запрошених від платного користувача, атрибуція в маркетингу через механізми приватності сторів та інкрементальність із гео-holdout.~33 хв
- 8.4Фінальний кейс: незрозумілий сплескРеєстрації за вихідні зросли більш ніж удвічі. Перелічіть можливі причини, виключіть їх по одній на наявних даних і напишіть записку.~43 хв
Іспит модуляПройдіть ще 4 уроки, щоб відкрити