# 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.

- Джерело: https://productovi.com/uk/courses/product-analytics
- Безкоштовно, читати можна без реєстрації.

## Модулі

### 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.

- [Події, властивості й користувачі](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/events-properties-users.md): Мова продуктових даних: що записує подія і чим властивості події відрізняються від властивостей користувача.
- [Загальна кількість, унікальні користувачі й пастки підрахунку](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/counting-traps.md): Чому той самий тиждень даних дає різну кількість «активних користувачів» і як рахувати правильно.
- [Визначення метрики: одне правило, одне число](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/metric-definitions.md): Як записати визначення продуктової метрики, щоб двоє отримали те саме число: цільова подія, одиниця, винятки, вікно й часовий пояс — на прикладі DAU.
- [План трекінгу для нової фічі](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/tracking-plan.md): Перш ніж запустити нагадування про борги, сплануйте дані: питання, події та властивості, що на них відповідають, де кожну записують, визначення метрик і перевірки до запуску.

### Модуль 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.

- [North star метрика і дерево метрик](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/north-star.md): Одна north star метрика для цінності, яку отримують користувачі, і дерево метрик (KPI tree) із вхідних метрик, на які команди справді впливають.
- [Обсяг, якість і парадокс Сімпсона](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/volume-vs-quality-metrics.md): Як відрізнити «скільки» від «як добре» і впіймати парадокс Сімпсона: частку на групу, що виросла лише тому, що змінився склад груп.
- [DAU, WAU, MAU і stickiness](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/active-users.md): Рахувати активних користувачів у тому ритмі, в якому продуктом справді користуються.
- [Кейс: north star для Halves](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/choosing-a-north-star.md): Обрати й обґрунтувати метрику north star для Halves, спираючись на цифри за пів року.

### Модуль 3. Де застрягають нові користувачі?

Воронки: порядок, вікно конверсії і хто рахується; як читати воронку, не обманюючи себе; пошук моменту активації.

- [Воронки: вікно конверсії, порядок кроків і хто рахується](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/funnels.md): Як рахується конверсія воронки і чому вікно конверсії, порядок кроків і те, хто входить, дають різні числа на тих самих людях.
- [Як читати воронку: цензурування справа і діапазони дат](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/reading-funnels.md): Цензурування справа (люди, які ще не встигли сконвертуватися), діапазони дат та інші способи, якими конверсія воронки вводить в оману.
- [Активація: як знайти aha-момент](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/activation.md): Як знайти aha-момент продукту: дію першого тижня, яка відділяє тих, хто залишається, від тих, хто йде, і знати, чого таке порівняння не доводить.
- [Кейс: полагодити воронку онбордингу](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/onboarding-funnel.md): Знайти, де нові користувачі Halves відпадають, і що виправляти першим.

### Модуль 4. Чи повертаються люди?

Утримання дня N, ковзне й за періодами; як читати й усереднювати когортну таблицю; плато утримання як сигнал product-market fit.

- [Утримання: день N, ковзне чи за періодами](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/retention-types.md): Три способи виміряти утримання і який підходить продукту, яким користуються щотижня чи щомісяця.
- [Як читати когортну таблицю](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/cohort-table.md): Читати рядки, стовпці й діагоналі та усереднювати когорти без класичних помилок.
- [Плато: утримання і product-market fit](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/retention-plateau.md): Що крива утримання, яка вирівнюється, каже про продукт, і чого вона не каже.
- [Кейс: аналіз утримання за сегментами](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/retention-by-segment.md): Чи здорове утримання Halves для кожного типу груп? Провести аналіз утримання за сегментами на річних когортних даних і написати висновок.

### Модуль 5. Чи спрацювала зміна?

Гіпотеза, основна метрика й правило рішення наперед; розмір і тривалість тесту; хто в тесті; чесне читання завершеного тесту.

- [План A/B-тесту: гіпотеза, метрика, guardrail-метрики](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/test-design.md): Записати план A/B-тесту до запуску: гіпотеза, одна основна метрика, guardrail-метрики і правило рішення.
- [Наскільки великий і наскільки довгий](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/test-size.md): Розмір вибірки й тривалість продуктового тесту.
- [Хто потрапляє в тест: тригери й кластерна рандомізація](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/who-is-in-the-test.md): Хто має бути в A/B-тесті: включення за тригером, розбавлення і кластерна рандомізація цілих груп, коли користувачі впливають одне на одного.
- [Кейс: читаємо завершений тест](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/reading-a-test.md): Ефект, інтервал, guardrail-метрики і рішення.

### Модуль 6. Що можна дізнатися без тесту?

Чесне порівняння версій; структура трафіку й сезонність; кореляція, відбір і «хто робить X, той краще утримується».

- [Аналіз до і після: чесне порівняння версій](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/version-comparison.md): Аналіз до і після: правила, за яких порівняння версій застосунку варто читати.
- [Структура трафіку і сезонність](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/traffic-and-seasons.md): Що сезонність і зміна структури трафіку роблять із продуктовими метриками і як порівнювати порівнюване.
- [Зміщення відбору: хто робить X, той краще утримується](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/correlation-and-selection.md): Приклад зміщення відбору: кореляція, самовідбір, змішувальний фактор і що можуть, а чого не можуть сказати користувачі фічі.
- [Кейс: версія чи трафік?](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/did-the-version-help.md): Чи допомогла нова версія Halves, чи просто змінилися користувачі?

### Модуль 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.

- [Як рахувати ARPU і ARPPU](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/revenue-metrics.md): Як рахувати ARPU і ARPPU, конверсію в оплату і з тріалу в оплату, а також як зміна структури тригерів paywall імітує кращий paywall.
- [Крива LTV](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/ltv-curve.md): Накопичений валовий прибуток на користувача когорти за місяцями, як його читати і коли молоду когорту можна екстраполювати.
- [CAC, окупність і ROMI](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/cac-payback-roi.md): Оцінюйте 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.
- [Кейс тестування ціни: ціна чи paywall?](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/price-or-paywall.md): Тестування ціни на практиці: чесно прочитати ціновий тест і порівняння paywall «до і після» та порадити, що робити з Halves Plus далі.

### Модуль 8. Як будемо рости?

Прогноз активних користувачів за когортами; чесне вимірювання вірусності; канали, місткість і сучасна атрибуція; розслідування незрозумілого сплеску.

- [Прогноз активних користувачів](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/forecasting.md): Нові користувачі × утримання: прогноз місячних активних користувачів за когортами з окремою кривою для літніх когорт і ціна скорочення платного залучення в користувачах.
- [Запрошення і вірусне зростання](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/virality.md): Вірусне зростання із запрошень: вірусний коефіцієнт k, тривалість циклу, чому k менше 1 однаково вигідний і як вимірювати запрошення, не лестячи собі.
- [Канали й атрибуція в маркетингу](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/channels.md): Місткість каналу й граничний CAC, ціна беззбитковості, що враховує запрошених від платного користувача, атрибуція в маркетингу через механізми приватності сторів та інкрементальність із гео-holdout.
- [Фінальний кейс: незрозумілий сплеск](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/spike-investigation.md): Реєстрації за вихідні зросли більш ніж удвічі. Перелічіть можливі причини, виключіть їх по одній на наявних даних і напишіть записку.