Скачать Курс по продуктовой аналитике [Сергей Колосков]

Kail · 09.06.2025

Программа:
Запись 1: Бизнес-метрики и их влияние на продукт
Теория:

Что такое бизнес-метрики?
- Определение и роль бизнес-метрик.
- Почему продукт должен учитывать их в работе.
Основные бизнес-метрики продуктов.
Ключевая связь: бизнес-метрики продуктовые метрики.
Как продуктовые метрики (Retention, LTV) влияют на бизнес.

Практика:

Запись 2: Продуктовые метрики — основа управления продуктом
Теория:

Разбор ключевых продуктовых метрик и когда они нужны:
- Retention Rate (удержание пользователей).
- Churn Rate (отток пользователей).
- DAU/WAU/MAU (активность пользователей).
- ARPU и ARPPU (доход на пользователя).
Разбор метрик пользовательского поведения:
- Conversion Rate (CR): Конверсии на этапах воронки.
- Drop-off Rate: Где теряются пользователи.
- NPS (Net Promoter Score) — показатель лояльности.
Связь продуктовых метрик с жизненным циклом продукта:
- Метрики для этапов: Привлечение → Активация → Удержание → Монетизация → Рекомендации.
Как выбрать основную метрику для нового продукта?
- Принципы выбора:
  - Связь с бизнес-целями.
  - Простота измерения и интерпретации.
  - Возможность влияния команды на результат.
- Примеры метрик для разных типов продуктов.

Практика:

Запись 3: Пирамида метрик — приоритизация и фокус
Теория:

Что такое пирамида метрик?
- Уровни пирамиды.
- Принципы построения пирамиды.
- Метрика роста.
Как использовать пирамиду для фокусировки?
- Определение ключевых метрик для разных этапов развития продукта.
- Примеры для стартапа и продукта на стадии роста.

Практика:

Запись 4: Дерево метрик — системный подход к аналитике
Теория:

Что такое дерево метрик? Визуализация взаимосвязей метрик и их влияние на конечный результат.
Как построить дерево метрик?
Примеры деревьев для разных типов продуктов:
- E-commerce.
- Мобильное приложение.
- SaaS-платформа.

Практика:

Построение дерева метрик:
- Дано: SaaS-продукт.
- Задача: Построить дерево метрик, начиная с Revenue, выделить ключевые драйверы и проблемные зоны.
Как применять продуктовые метрики на практике?
- На каждом этапе цикла продукта:
  - MVP: Retention, Conversion.
  - Стадия роста: ARPU, CAC.
  - Стадия зрелости: Profit Margin, ROI.
Нацеленность на рост: что это и как измерять?
- Основные показатели роста (Growth Metrics):
  - Growth Rate (темп прироста пользователей или выручки).
  - Virality (Коэффициент вирусности K-factor).
  - Engagement Loop (петля вовлеченности).

Практика 2:

Сбор и анализ аналитики:
- Дано: данные первых пользователей нового продукта.
- Задача: Выбрать основную метрику для оценки успеха, предложить дополнительные метрики.
Анализ данных для роста:
- Интерпретация трендов по Retention и DAU.
- Определение драйверов и проблемных зон.

Запись 5: Когортный анализ и жизненный цикл клиента
Теори:

Что такое когортный анализ?
- Определение когорт: Группа пользователей с общими признаками.
- Типы когорт:
  - По дате регистрации.
  - По источнику трафика.
  - По поведению (например, первый платеж).
- Основная цель когортного анализа:
  - Понимание изменений поведения клиентов.
  - Оценка Retention и Churn по разным когортам.
Жизненный цикл клиента
- Время жизни пользователя (Customer Lifetime):
  - Определение и влияние на LTV.
  - Как считать время жизни: модели и подходы.
- Стадии жизненного цикла:
  - Привлечение → Активация → Удержание → Монетизация → Рекомендации.
Как поведение клиента зависит от источника и даты его появления?
- Влияние канала привлечения на Retention и ARPU.
- Сравнение когорт по разным каналам.

Практика

Когортный анализ:
- Дано: Данные по когортам пользователей с разной датой регистрации.
- Задача:
  - Найти, где удержание лучше/хуже и объяснить причины.
Оценка жизненного цикла клиента:
- Дано: Данные по покупкам и активности пользователей.
- Задача:
  - Рассчитать среднее время жизни клиента (в днях).
  - Прогнозировать LTV на основе времени жизни.