Русский 
中国 
English 
Deutsch 
Français 
Продуктовый аналитик (Профессиональный уровень)
Курс предназначен для тех, кто уже имеет опыт в области продуктовой аналитики и хочет выйти за рамки базового уровня: научиться работать с большими данными, проводить сложные эксперименты, прогнозировать поведение пользователей, а также влиять на продуктовую стратегию компании. Вы сможете не только анализировать метрики, но и создавать системы автоматизации, участвовать в принятии ключевых решений и интегрировать аналитику в повседневную работу команд.
Содержание:
Продвинутый анализ данных:
- Работа с большими объемами данных (Big Data).
- Методы очистки, преобразования и агрегации данных.
- Прогнозирование поведения пользователей и моделирование сценариев.
- Продвинутая работа с Python (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn).
SQL на профессиональном уровне:
- Сложные запросы с использованием оконных функций, CTE, рекурсивных запросов.
- Оптимизация производительности запросов.
- Работа с хранимыми процедурами и триггерами.
- Интеграция SQL с инструментами BI и аналитическими системами.
A/B-тестирование и эксперименты:
- Построение гипотез на основе данных.
- Подготовка и проведение масштабных экспериментов.
- Мультивариантное тестирование, тестирование нескольких изменений одновременно.
- Учет статистической мощности, корректировка ошибок первого и второго рода.
- Использование инструментов: Optimizely, Split.io, Google Optimize, внутренние решения.
Метрики и KPI:
- Создание комплексной системы метрик продукта.
- Анализ LTV, CAC, NPS, ARPU, Cohort Retention и других бизнес-ориентированных показателей.
- Построение причинно-следственных связей между действиями и результатами.
- Автоматизация отслеживания и мониторинга показателей.
Визуализация и дашбординг:
- Разработка интерактивных информационных панелей в Power BI, Tableau, Looker Studio.
- Настройка фильтров, автоматическое обновление данных.
- Презентация результатов для руководства и нетехнической аудитории.
Инфраструктура аналитики:
- Процессы и инструменты ETL/ELT (dbt, Airflow, Fivetran).
- Архитектура Data Warehousing.
- Интеграция аналитических данных в облачные платформы (Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake).
Работа с данными в реальных условиях:
- Анализ кейсов из практики крупных компаний и продуктов.
- Решение сложных задач: прогнозирование оттока клиентов, оптимизация конверсий, оценка ROI изменений.
- Внедрение аналитических решений в процессы Agile и Product Discovery.
Прогнозная аналитика и машинное обучение:
- Основы ML в продуктовом анализе.
- Построение моделей прогнозирования оттока, сегментации и персонализации.
- Интеграция моделей в продуктовые процессы.
Проектная работа:
- Самостоятельный проект: сбор и подготовка данных, формулирование гипотез, проведение анализа, построение дашборда и презентация выводов — как в настоящей продуктовой команде.
Должен знать:
- Продвинутые методы анализа данных и работы с большими объёмами информации.
- Как планировать и интерпретировать сложные эксперименты.
- Как сформировать систему метрик и KPI на уровне продукта и компании.
- Продвинутый SQL и подходы к обработке данных.
- Как использовать инструменты визуализации и BI-системы для принятия решений.
Должен уметь:
- Работать с данными на уровне, достаточном для стратегического анализа.
- Проводить масштабные A/B-тесты и интерпретировать результаты.
- Подготавливать аналитические отчёты и представлять данные высшему руководству.
- Взаимодействовать с data-инженерами, разработчиками и product-менеджерами.
- Внедрять аналитику в продуктовые процессы и участвовать в стратегическом планировании.
- Строить прогнозные модели и использовать машинное обучение в бизнес-задачах.
Дополнительные элементы:
- Практические задания после каждого модуля.
- Реальные кейсы и симуляции рабочих ситуаций.
- Сертификат об окончании курса.
- Помощь в развитии портфолио и участие в реальных проектах.
- Поддержка преподавателей и наставников из индустрии.
Хотите узнать, насколько вам необходим этот курс и действительно ли вы разобрались в теме?
Пройдите короткий тест — он поможет определить, стоит ли углубляться в эту тему, или вы уже готовы двигаться дальше.
1. Что такое фаннел-анализ и зачем он нужен?
Формализация этапов взаимодействия пользователя с продуктом для выявления слабых мест и точек оттока.
2. Какие типы A/B-тестов вы знаете?
A/B-тестирование, A/B/N-тестирование, многовариантное тестирование, мультиармированный бандит.
3. Что такое p-значение в статистике?
Вероятность получения результата не хуже наблюдаемого при условии истинности нулевой гипотезы.
4. Что такое статистическая мощность теста?
Вероятность обнаружения эффекта, если он действительно существует.
5. Как определить необходимый размер выборки для A/B-теста?
Используя параметры: желаемый эффект, уровень значимости, мощность теста, базовая конверсия.
6. Что такое доверительный интервал?
Диапазон, в котором находится истинное значение метрики с заданной вероятностью (например, 95%).
7. Что такое когортный анализ?
Анализ групп пользователей, объединённых общим признаком, во времени.
8. Какой инструмент используется для работы с большими данными?
Apache Spark, Hadoop, Google BigQuery, Amazon Redshift.
9. Что такое ETL/ELT?
ETL — извлечение, преобразование, загрузка; ELT — извлечение, загрузка, затем преобразование.
10. Каковы основные компоненты хранилища данных?
Источники данных, процессы ETL, хранилище данных, инструменты визуализации.
11. Что такое OLAP и чем он отличается от OLTP?
OLAP — аналитические запросы; OLTP — операционные транзакции в реальном времени.
12. Что такое дашборд?
Интерактивная панель управления, отображающая ключевые показатели и метрики.
13. Что такое сторителлинг на основе данных?
Подача данных в форме историй для повышения понятности и убедительности выводов.
14. Что такое анализ когорты удержания?
Анализ удержания пользователей по группам (когортам) для оценки долгосрочной ценности.
15. Что такое соотношение LTV/CAC и почему оно важно?
Показывает соотношение дохода на одного пользователя и стоимости его привлечения — важно для оценки масштабируемости бизнеса.
16. Что такое коэффициент внедрения функций?
Процент пользователей, использующих новую функцию продукта.
17. Что такое прогнозирование оттока клиентов?
Моделирование вероятности того, что пользователь прекратит использование продукта.
18. Что такое моделирование с поднятием?
Моделирование различий в поведении между тестовой и контрольной группами.
19. Что такое uplift в контексте экспериментов?
Разница в результатах между контрольной и тестовой группами.
20. Что такое контрольная группа?
Группа пользователей, которая не получает изменений и служит эталоном для сравнения.
21. Что такое экспериментальная группа?
Группа пользователей, к которой было применено воздействие или изменение.
22. Что такое систематическая ошибка выборки?
Ошибка выборки, возникающая, когда участники теста не представляют всю совокупность.
23. Что такое исследовательский анализ данных (EDA)?
Первоначальный анализ данных с целью выявления закономерностей, выбросов и гипотез.
24. Что такое очистка данных?
Процесс удаления или исправления некорректных, дублирующихся или неполных данных перед анализом.
25. Что такое агрегация данных?
Объединение данных из разных источников и формирование сводных таблиц или метрик.
26. Что такое визуализация данных?
Представление данных в графическом виде для более простого восприятия и анализа.
27. Что такое инструменты для создания дашбордов?
Инструменты для создания интерактивных дашбордов, например Power BI, Tableau, Looker Studio.
28. Что такое ETL-процесс?
Извлечение, преобразование, загрузка — процесс извлечения данных, их преобразования и загрузки в хранилище.
29. Что такое хранилище данных?
Хранилище данных, предназначенное для анализа и отчетности.
30. Что такое OLAP и OLTP?
OLAP — системы для аналитической обработки данных; OLTP — системы для обработки транзакций в реальном времени.
31. Что такое data pipeline?
Автоматизированная система передачи и обработки данных от источника до потребителя.
32. Что такое ELT вместо ETL?
Extract, Load, Transform — современный подход, при котором данные сначала загружаются, а потом обрабатываются в хранилище.
33. Что такое data governance?
Набор политик и процедур, обеспечивающих качество, безопасность и соответствие данным.
34. Что такое GDPR?
Общий регламент по защите данных ЕС, который регулирует сбор и обработку персональных данных.
35. Что такое privacy by design?
Подход к проектированию продуктов, при котором защита данных учитывается с самого начала.
36. Что такое data anonymization?
Процесс удаления или изменения персональных данных, чтобы нельзя было идентифицировать пользователя.
37. Что такое cross-functional team?
Команда, состоящая из специалистов разных направлений (продукт, маркетинг, разработка, аналитика).
38. Какова роль продуктового аналитика в agile-команде?
Поддержка принятия решений на основе данных, участие в планировании, оценка эффективности спринтов и изменений.
39. Что такое sprint retrospective?
Встреча в конце каждого спринта, на которой команда обсуждает, что сработало хорошо, а что можно улучшить.
40. Что такое backlog grooming?
Процесс актуализации и уточнения задач в бэклоге перед спринтом.
41. Что такое product discovery?
Этап, на котором команда исследует проблемы пользователей и генерирует идеи для решения.
42. Что такое metrics-driven approach?
Подход, при котором все решения принимаются на основе анализа ключевых метрик.
43. Что такое qualitative research в аналитике?
Исследование, основанное на интервью, фокус-группах и наблюдении, для получения глубокого понимания поведения пользователей.
44. Что такое quantitative research?
Исследование, основанное на числовых данных и статистическом анализе.
45. Что такое UX-research?
Исследование поведения пользователей с целью улучшения удобства и удовлетворенности от использования продукта.
46. Что такое benchmarking в аналитике?
Сравнение своих показателей с конкурентами или средними значениями по отрасли.
47. Что такое continuous improvement?
Подход, при котором продукт постоянно совершенствуется на основе данных и обратной связи.
48. Что такое uplift modeling?
Техника прогнозирования влияния изменения на конкретного пользователя.
49. Что такое uplift curve?
Графическое представление эффективности uplift модели.
50. Что такое causal inference?
Методы установления причинно-следственных связей на основе наблюдаемых данных.
51. Что такое propensity score matching?
Метод сопоставления пользователей в тестовой и контрольной группах для корректного сравнения.
52. Что такое «разница в различиях»?
Метод оценки воздействия изменений путем сравнения изменений в двух группах.
53. Что такое метод синтетического контроля?
Метод построения искусственной контрольной группы на основе нескольких схожих объектов.
54. Что такое байесовское A/B-тестирование?
Байесовский подход к A/B-тестированию, позволяющий оценить вероятность победы одной группы над другой.
55. Что такое частое A/B-тестирование?
Классический подход к тестированию, основанный на проверке гипотез и уровне значимости.
56. Что такое иерархические модели?
Статистические модели, учитывающие вложенную структуру данных (например, пользователи внутри групп).
57. Что такое бутстрэппинг в анализе данных?
Метод повторной выборки для оценки статистических свойств.
58. Что такое доверительный интервал?
Диапазон значений, в котором с заданной вероятностью находится истинное значение метрики.
59. Что такое проверка гипотезы?
Процесс проверки предположений с помощью экспериментов и статистического анализа.
60. Что такое статистическая значимость?
Уровень уверенности в том, что результаты теста не случайны.
61. Что такое базовый коэффициент конверсии?
Базовый уровень конверсии, с которым сравниваются изменения в ходе теста.
62. Что такое обратная связь с клиентами?
Обратная связь с пользователями, которую можно получать с помощью опросов, форм, чатов и других каналов.
63. Что такое тепловая карта?
Инструмент визуализации, показывающий, где пользователи чаще всего нажимают, наводят курсор или прокручивают экран.
64. Что такое визуализация воронки продаж?
Графическое представление пользовательской воронки, наглядно демонстрирующее, на каких этапах теряются пользователи.
65. Что такое карта пути клиента?
Визуализация всего пути пользователя от знакомства до отказа, включая эмоции, действия и точки соприкосновения.
66. Что такое персона?
Гипотетический образ типичного пользователя, созданный на основе данных и исследований.
67. Что такое пользовательская история?
Краткое описание функционала с точки зрения пользователя.
68. Что такое соответствие продукта рынку?
Состояние, при котором продукт соответствует спросу на рынке и пользуется устойчивым спросом.
69. Что такое NPS (индекс потребительской лояльности)?
Показатель лояльности клиентов, измеряемый по шкале от -100 до +100.
70. Что такое карта пути клиента?
Визуализация всего пути пользователя от знакомства до отказа, включая эмоции, действия и точки соприкосновения.
71. Что такое обратная связь с клиентами?
Обратная связь с пользователями, которую можно получать с помощью опросов, форм, чатов и других каналов.
72. Что такое тепловая карта?
Инструмент визуализации, показывающий, где пользователи чаще всего нажимают, наводят курсор или прокручивают экран.
73. Что такое визуализация воронки продаж?
Графическое представление пользовательской воронки, наглядно демонстрирующее, на каких этапах теряются пользователи.
74. Что такое удержание когорты?
Анализ удержания пользователей по группам (когортам) для оценки долгосрочной ценности и качества продукта.
75. Что такое внедрение функций?
Процент пользователей, которые начали использовать новую функцию продукта.
1. Что такое моделирование с поднятием?
A) Метод прогнозирования поведения пользователей
B) Техника оценки влияния изменения на конкретного пользователя
C) Анализ больших данных
D) Сравнение нескольких продуктов
✅ Правильный ответ: B)
2. Какой из методов используется для сравнения двух групп в неслучайных условиях?
A) A/B-тестирование
B) Метод разности разностей
C) Бутстрэппинг
D) T-тест
✅ Правильный ответ: B)
3. Что такое сопоставление показателей склонности?
A) Подбор пользователей по уровню активности
B) Сопоставление пользователей в тестовой и контрольной группах
C) Группировка по когортам
D) Агрегирование метрик
✅ Правильный ответ: B)
4. Какой подход позволяет оценить вероятность победы одной группы над другой в A/B-тесте?
A) Частотное A/B-тестирование
B) Байесовское A/B-тестирование
C) Многовариантное тестирование
D) Моделирование аплайта
✅ Правильный ответ: B)
5. Что такое доверительный интервал?
A) Диапазон, в котором находится среднее значение выборки
B) Диапазон, в котором находится истинное значение метрики с заданной вероятностью
C) Отклонение от среднего значения
D) Уровень значимости
✅ Правильный ответ: B)
6. Что такое ETL?
A) Извлечение, преобразование, загрузка
B) Экспорт, передача, запуск
C) Оценка, тестирование, изучение
D) Редактирование, перевод, загрузка
✅ Правильный ответ: A)
7. Что такое OLAP?
A) Обработка транзакций в реальном времени
B) Аналитическая обработка данных
C) Хранилище данных
D) Инструмент визуализации
✅ Правильный ответ: B)
8. Какой инструмент чаще всего используется для работы с большими данными?
A) Excel
B) Google Таблицы
C) Apache Spark
D) Блокнот
✅ Правильный ответ: C)
9. Что такое uplift в контексте экспериментов?
A) Изменение цвета кнопки
B) Разница между контрольной и тестовой группами
C) Увеличение размера шрифта
D) Снижение нагрузки на сервер
✅ Правильный ответ: B)
10. Что такое контрольная группа?
A) Группа с изменениями
B) Группа без изменений
C) Группа с рекламой
D) Группа с опросами
✅ Правильный ответ: B)
11. Что такое экспериментальная группа?
A) Группа без изменений
B) Группа с изменениями
C) Группа с низкой активностью
D) Группа с высоким доходом
✅ Правильный ответ: B)
12. Что такое систематическая ошибка выборки?
A) Ошибка выборки
B) Ошибка в коде
C) Ошибка в расчетах
D) Ошибка в данных
✅ Правильный ответ: A)
13. Что такое исследовательский анализ данных (EDA)?
A) Первоначальный анализ данных
B) Финальный анализ
C) Автоматизация
D) Визуализация
✅ Правильный ответ: A)
14. Что такое очистка данных?
A) Удаление ошибочных данных
B) Хранение данных
C) Передача данных
D) Агрегирование данных
✅ Правильный ответ: A)
15. Что такое агрегация данных?
A) Объединение данных
B) Удаление данных
C) Поиск данных
D) Хранение данных
✅ Правильный ответ: A)
16. Что такое инструменты для создания дашбордов?
A) Инструменты для хранения
B) Инструменты для визуализации
C) Инструменты для передачи
D) Инструменты для сбора
✅ Правильный ответ: B)
17. Что такое ELT?
A) Извлечение, загрузка, преобразование
B) Экспорт, загрузка, тестирование
C) Оценка, отслеживание, ведение журнала
D) Редактирование, запуск, тестирование
✅ Правильный ответ: A)
18. Что такое управление данными?
A) Управление данными
B) Управление проектами
C) Управление рисками
D) Управление качеством
✅ Правильный ответ: A)
19. Что такое GDPR?
A) Российский закон о защите данных
B) Европейский регламент о защите данных
C) Американский стандарт
D) Международный сертификат
✅ Правильный ответ: B)
20. Что такое конфиденциальность по умолчанию?
A) Защита данных после запуска
B) Защита данных с самого начала
C) Защита данных только для сотрудников
D) Защита данных только для клиентов
✅ Правильный ответ: B)
21. Что такое анонимизация данных?
A) Удаление всех данных
B) Сокрытие идентификаторов
C) Шифрование данных
D) Архивация данных
✅ Правильный ответ: B)
22. Что такое кросс-функциональная команда?
A) Команда из одного отдела
B) Команда из разных специалистов
C) Команда маркетологов
D) Команда разработчиков
✅ Правильный ответ: B)
23. Какова роль продуктового аналитика в agile-команде?
A) Управление проектами
B) Поддержка принятия решений на основе данных
C) Написание кода
D) Тестирование
✅ Правильный ответ: B)
24. Что такое ретроспектива спринта?
A) Планирование спринта
B) Обсуждение результатов спринта
C) Запуск нового продукта
D) Подготовка презентации
✅ Правильный ответ: B)
25. Что такое обработка невыполненных задач?
A) Создание новых задач
B) Обновление и уточнение бэклога
C) Удаление старых задач
D) Подготовка отчета
✅ Правильный ответ: B)
26. Что такое поиск новых продуктов?
A) Запуск продукта
B) Исследование проблем пользователей
C) Тестирование продукта
D) Подготовка презентации
✅ Правильный ответ: B)
27. Что такое подход, основанный на показателях?
A) Интуитивный подход
B) Подход, основанный на данных
C) Бюджетный подход
D) Подход, основанный на сроках
✅ Правильный ответ: B)
28. Что такое качественное исследование в аналитике?
A) Исследование на основе чисел
B) Исследование на основе наблюдений и интервью
C) Исследование на основе статистики
D) Исследование на основе метрик
✅ Правильный ответ: B)
29. Что такое количественное исследование?
A) Исследование на основе текста
B) Исследование на основе чисел
C) Исследование на основе интервью
D) Исследование на основе наблюдений
✅ Правильный ответ: B)
30. Что такое UX-исследования?
A) Исследование технологий
B) Исследование удобства использования
C) Исследование программирования
D) Исследование бизнес-процессов
✅ Правильный ответ: B)
31. Что такое бенчмаркинг в аналитике?
A) Сравнение с конкурентами
B) Сравнение с внутренними показателями
C) Сравнение с прошлыми данными
D) Все вышеперечисленное
✅ Правильный ответ: D)
32. Что такое постоянное совершенствование?
A) Однократное улучшение
B) Постоянное улучшение продукта
C) Улучшение через год
D) Улучшение только по запросу
✅ Правильный ответ: B)
33. Что такое коэффициент оттока клиентов?
A) Уровень удержания
B) Уровень оттока
C) Уровень активности
D) Уровень регистрации
✅ Правильный ответ: B)
34. Что такое ARPU?
A) Средний доход на пользователя
B) Среднее время использования
C) Среднее количество кликов
D) Среднее количество регистраций
✅ Правильный ответ: A)
35. Что такое CAC?
A) Стоимость регистрации
B) Стоимость привлечения клиента
C) Стоимость подписки
D) Стоимость поддержки
✅ Правильный ответ: B)
36. Что такое ROI?
A) Возврат инвестиций
B) Возврат данных
C) Возврат времени
D) Возврат пользователей
✅ Правильный ответ: A)
37. Что такое p-значение?
A) Вероятность успеха
B) Вероятность случайности различий
C) Вероятность ошибки
D) Вероятность загрузки
✅ Правильный ответ: B)
38. Что такое мощность теста?
A) Вероятность найти ошибку
B) Вероятность обнаружить эффект
C) Вероятность не найти эффект
D) Вероятность загрузки
✅ Правильный ответ: B)
39. Что такое базовый коэффициент конверсии?
A) Конечный уровень конверсии
B) Начальный уровень конверсии
C) Средний уровень конверсии
D) Максимальный уровень конверсии
✅ Правильный ответ: B)
40. Что такое обратная связь с клиентами?
A) Данные о продажах
B) Обратная связь от пользователей
C) Статистика
D) Данные о трафике
✅ Правильный ответ: B)
41. Что такое тепловая карта?
A) Таблица
B) График
C) Карта кликов
D) Диаграмма
✅ Правильный ответ: C)
42. Что такое визуализация воронки продаж?
A) Визуализация ошибок
B) Визуализация пользовательской воронки
C) Визуализация данных
D) Визуализация сети
✅ Правильный ответ: B)
43. Что такое удержание когорты?
A) Удержание по группам
B) Удержание по времени
C) Удержание по странам
D) Удержание по устройствам
✅ Правильный ответ: A)
44. Что такое внедрение функций?
A) Использование нового устройства
B) Использование новой функции
C) Использование старой функции
D) Использование другого продукта
✅ Правильный ответ: B)
45. Что такое стоимость привлечения клиента (CAC)?
A) Стоимость регистрации
B) Стоимость привлечения клиента
C) Стоимость подписки
D) Стоимость поддержки
✅ Правильный ответ: B)
46. Что такое ROI в продуктовом анализе?
A) Возврат инвестиций
B) Возврат на интерфейс
C) Возврат на инновации
D) Возврат на взаимодействие
✅ Правильный ответ: A)
47. Что такое проверка гипотезы?
A) Проверка гипотез
B) Проверка интерфейса
C) Проверка ошибок
D) Проверка скорости
✅ Правильный ответ: A)
48. Что такое уровень достоверности?
A) Уровень уверенности
B) Уровень ошибки
C) Уровень загрузки
D) Уровень активности
✅ Правильный ответ: A)
49. Что такое статистическая значимость?
A) Статистическая значимость
B) Статистическая ошибка
C) Статистическая нагрузка
D) Статистическая визуализация
✅ Правильный ответ: A)
50. Что такое uplift в тестировании?
A) Повышение уровня ошибок
B) Разница между контрольной и тестовой группами
C) Повышение нагрузки
D) Повышение времени использования
✅ Правильный ответ: B)
51. Что такое контрольная группа?
A) Группа с изменениями
B) Группа без изменений
C) Группа с рекламой
D) Группа с опросами
✅ Правильный ответ: B)
52. Что такое экспериментальная группа?
A) Группа без изменений
B) Группа с изменениями
C) Группа с низкой активностью
D) Группа с высоким доходом
✅ Правильный ответ: B)
53. Что такое моделирование с подъёмом?
A) Прогнозирование поведения пользователей
B) Моделирование различий между группами
C) Моделирование пользовательских событий
D) Моделирование данных
✅ Правильный ответ: B)
54. Что такое кривая подъёма?
A) Кривая конверсии
B) Кривая эффективности модели
C) Кривая активности
D) Кривая затрат
✅ Правильный ответ: B)
55. Что такое причинно-следственная связь?
A) Определение причинно-следственных связей
B) Определение ошибок
C) Определение метрик
D) Определение пользователей
✅ Правильный ответ: A)
56. Что такое метод синтетического контроля?
A) Создание фейковой группы
B) Создание искусственной контрольной группы
C) Создание тестовой группы
D) Создание дубликата продукта
✅ Правильный ответ: B)
57. Что такое иерархические модели?
A) Модели с несколькими целями
B) Модели с вложенными уровнями данных
C) Модели с большим количеством данных
D) Модели с множеством графиков
✅ Правильный ответ: B)
58. Что такое начальная загрузка?
A) Упрощение модели
B) Метод повторной выборки
C) Метод очистки данных
D) Метод агрегации
✅ Правильный ответ: B)
59. Что такое доверительный интервал?
A) Интервал для оценки данных
B) Диапазон истинного значения метрики
C) Интервал времени
D) Интервал ошибок
✅ Правильный ответ: B)
60. Что такое «разность разностей»?
A) Сравнение внутри одной группы
B) Сравнение изменений между двумя группами
C) Сравнение метрик
D) Сравнение пользователей
✅ Правильный ответ: B)
61. Что такое uplift в контексте аналитики?
A) Изменение дизайна
B) Разница между контрольной и тестовой группами
C) Изменение цвета
D) Изменение текста
✅ Правильный ответ: B)
62. Что такое показатель склонности?
A) Оценка риска
B) Оценка вероятности попадания в группу
C) Оценка качества
D) Оценка пользовательского пути
✅ Правильный ответ: B)
63. Что такое кривая подъёма?
A) Кривая ошибок
B) Эффективность модели uplift
C) Кривая активности
D) Кривая затрат
✅ Правильный ответ: B)
64. Что такое байесовское A/B-тестирование?
A) Сравнение метрик
B) Байесовский подход к A/B-тестированию
C) Сравнение пользователей
D) Сравнение графиков
✅ Правильный ответ: B)
65. Что такое частотное A/B-тестирование?
A) Традиционный подход к A/B-тестированию
B) Современный подход к A/B-тестированию
C) Подход, основанный на данных
D) Подход, основанный на графиках
✅ Правильный ответ: A)
66. Что такое подъём?
A) Увеличение количества ошибок
B) Разница между контрольной и тестовой группами
C) Увеличение времени
D) Увеличение трафика
✅ Правильный ответ: B)
67. Что такое модель аплайта?
A) Модель для прогнозирования кликов
B) Модель для оценки воздействия
C) Модель для прогнозирования
D) Модель для классификации
✅ Правильный ответ: B)
68. Что такое кривая подъёма?
A) График ошибок
B) График эффективности модели
C) График времени
D) График пользовательских действий
✅ Правильный ответ: B)
69. Что такое маркетинг повышения ценности?
A) Маркетинг с минимальным бюджетом
B) Маркетинг, ориентированный на эффект от воздействия
C) Маркетинг с максимальной эффективностью
D) Маркетинг с минимальной нагрузкой
✅ Правильный ответ: B)
70. Что такое показатель эффективности?
A) Показатель активности
B) Показатель эффективности воздействия
C) Показатель трафика
D) Показатель ошибок
✅ Правильный ответ: B)
71. Что такое uplift в контексте маркетинга?
A) Увеличение конверсии
B) Разница между действиями с воздействием и без него
C) Увеличение времени
D) Увеличение трафика
✅ Правильный ответ: B)
72. Что такое «апплифт» в контексте продукта?
A) Увеличение дохода
B) Разница между контрольной и тестовой группами
C) Увеличение времени использования
D) Увеличение количества кликов
✅ Правильный ответ: B)
73. Что такое uplift в контексте аналитики?
A) Увеличение количества регистраций
B) Разница между тестовой и контрольной группами
C) Увеличение дохода
D) Увеличение времени
✅ Правильный ответ: B)
74. Что такое uplift в контексте машинного обучения?
A) Повышение точности модели
B) Прогнозирование различий в поведении
C) Увеличение скорости обучения
D) Увеличение количества данных
✅ Правильный ответ: B)
75. Что такое «подъём» в контексте стратегического планирования?
A) Увеличение бюджета
B) Разница в результате при воздействии
C) Увеличение времени
D) Увеличение трафика
✅ Правильный ответ: B)
Экзаменационный билет №1
Теоретическая часть:
- Кто такой продуктовый аналитик и какова его роль в команде?
- Какие инструменты чаще всего используют продуктовые аналитики?
Ответы на теоретическую часть:
- Продуктовый аналитик — специалист, который анализирует данные о поведении пользователей и помогает принимать обоснованные решения по улучшению продукта.
- Google Analytics, Яндекс.Метрика, SQL, Excel, Power BI, Python, Amplitude, Mixpanel.
Практическая часть:
Создайте простую таблицу показателей в Excel для отслеживания ежедневной активности пользователей (DAU), конверсии и удержания.
Экзаменационный билет №2
Теоретическая часть:
- Что такое фаннел-анализ и зачем он нужен?
- Что такое удержание и почему оно важно?
Ответы на теоретическую часть:
- Фаннел-анализ — изучение этапов прохождения пользователем продукта с целью выявления проблемных мест.
- Удержание — доля пользователей, которые продолжают использовать продукт; важно для оценки лояльности.
Практическая часть:
На основе данных о регистрации и действиях пользователей постройте 3-ступенчатую воронку и определите слабое место.
Экзаменационный билет №3
Теоретическая часть:
- Что такое SQL и зачем он нужен продуктовому аналитику?
- Что такое UTM-метки и как они используются?
Ответы на теоретическую часть:
- SQL — язык запросов к базам данных, позволяющий извлекать и анализировать данные.
- UTM-метки — параметры URL для отслеживания источников трафика.
Практическая часть:
Напишите SQL-запрос, который выбирает количество уникальных пользователей за последние 7 дней из таблицы
Экзаменационный билет №4
Теоретическая часть:
- Что такое MVP и зачем он нужен?
- Что такое персона и как она строится?
Ответы на теоретическую часть:
- MVP — минимально жизнеспособный продукт, позволяющий проверить гипотезу с минимальными затратами.
- Персонаж — гипотетический образ типичного пользователя, создаваемый на основе данных и исследований.
Практическая часть:
Создайте описание одной пользовательской персоны для интернет-магазина одежды.
Экзаменационный билет №5
Теоретическая часть:
- Что такое NPS и как он рассчитывается?
- Что такое data storytelling?
Ответы на теоретическую часть:
- Индекс потребительской лояльности — показатель лояльности клиентов, рассчитываемый по шкале от -100 до +100.
- Сторителлинг в сфере данных — представление данных в виде историй для лучшего понимания аудиторией.
Практическая часть:
Подготовьте краткий отчёт (презентация или текст) на основе данных о росте DAU за месяц.
Экзаменационный билет №6
Теоретическая часть:
- Что такое cohort analysis?
- Что такое показатель отказов и что он показывает?
Ответы на теоретическую часть:
- Когортный анализ — анализ групп пользователей по признакам во времени.
- Показатель отказов — процент пользователей, покинувших сайт после одного просмотра страницы.
Практическая часть:
Составьте таблицу когорт для пользователей, зарегистрировавшихся в разные недели, и проанализируйте удержание.
Экзаменационный билет №7
Теоретическая часть:
- Что такое customer journey map?
- Что такое тепловая карта и где она применяется?
Ответы на теоретическую часть:
- Карта пути клиента — визуализация пути пользователя от первого взаимодействия до отказа.
- Тепловая карта — графическое представление активности пользователей на сайте.
Практическая часть:
Опишите, как можно использовать тепловую карту для улучшения интерфейса сайта.
Экзаменационный билет №8
Теоретическая часть:
- Что такое внедрение функций и как его измеряют?
- Что такое отзывы клиентов и как их собирают?
Ответы на теоретическую часть:
- Внедрение функции — доля пользователей, использующих новую функцию.
- Отзывы клиентов — обратная связь от пользователей, собираемая через формы, опросы, чаты.
Практическая часть:
Придумайте короткий опрос для сбора отзывов после внедрения новой функции.
Экзаменационный билет №9
Теоретическая часть:
- Что такое соответствие продукта рынку и как его определить?
- Что такое OKR и как он связан с аналитикой?
Ответы на теоретическую часть:
- Соответствие продукта рынку — состояние, при котором продукт соответствует спросу на рынке.
- OKR — система целеполагания, в которой аналитика помогает измерять прогресс.
Практическая часть:
Сформулируйте один OKR для повышения удержания пользователей мобильного приложения.
Экзаменационный билет №10
Теоретическая часть:
- Что такое LTV и CAC? Как они связаны?
- Что такое uplift в A/B-тестировании?
Ответы на теоретическую часть:
- LTV — доход от пользователя за всё время; CAC — стоимость привлечения. Важно их соотношение.
- Uplift — разница между контрольной и тестовой группами в процентах.
Практическая часть:
Рассчитайте uplift, если конверсия в контрольной группе составила 10%, а в тестовой — 12%.
Экзаменационный билет №11
Теоретическая часть:
- Что такое систематическая ошибка выборки и почему она опасна?
- Что такое уровень достоверности и статистическая значимость?
Ответы на теоретическую часть:
- Ошибка выборки — это погрешность, которая может исказить результаты теста.
- Уровень достоверности — уровень доверия к результату; статистическая значимость — значимость различий.
Практическая часть:
Объясните, почему важно учитывать статистическую значимость при проведении A/B-тестирования.
Экзаменационный билет №12
Теоретическая часть:
- Что такое исследовательский анализ данных (EDA)?
- Что такое data cleaning?
Ответы на теоретическую часть:
- EDA — первичный анализ данных для выявления закономерностей и выбросов.
- Очистка данных — процесс удаления ошибок и дубликатов из данных.
Практическая часть:
Выполните предварительную очистку набора данных: удалите дубликаты, замените пустые значения средними значениями.
Экзаменационный билет №13
Теоретическая часть:
- Что такое OLAP и OLTP?
- Что такое data warehouse?
Ответы на теоретическую часть:
- OLAP — аналитические системы; OLTP — транзакционные системы.
- Хранилище данных — база данных для анализа и отчетности.
Практическая часть:
Опишите, как можно использовать хранилище данных для хранения и анализа показателей продукта.
Экзаменационный билет №14
Теоретическая часть:
- Что такое GDPR и как он влияет на работу аналитиков?
- Что такое privacy by design?
Ответы на теоретическую часть:
- GDPR — европейский закон о защите персональных данных, требующий соблюдения прав пользователей.
- Конфиденциальность по умолчанию — подход, при котором защита данных закладывается на ранних этапах.
Практическая часть:
Опишите, как обеспечить анонимность данных при подготовке отчета о пользовательском поведении.
Экзаменационный билет №15
Теоретическая часть:
- Что такое uplift modeling?
- Что такое causal inference?
Ответы на теоретическую часть:
- Моделирование Uplift — прогнозирование эффекта воздействия на конкретного пользователя.
- Причинно-следственный вывод — методы установления причинно-следственных связей.
Практическая часть:
Предложите модель uplift modeling для оценки эффективности email-кампании.
📌 Кейс 1: Снижение удержания новых пользователей
Описание ситуации
После запуска нового функционала в мобильном приложении доля пользователей, возвращающихся через 7 дней, упала на 20% . Команда предполагает, что новые изменения могли усложнить первый опыт использования продукта.
Исходные данные
- Платформа: мобильное приложение (iOS и Android)
- Изменение: добавление нового экрана для новичков и изменение структуры меню
- Данные: анализ когорт показывает снижение показателя удержания на 7-й день
- Время запуска: 10 дней назад
Анализ проблемы
Снижение удержания может быть связано с тем, что новые пользователи не понимают, как пользоваться приложением после первого запуска, или просто теряют интерес. Возможно, онбординг стал слишком долгим или не объясняет ценность продукта.
Возможные причины:
- Онбординг стал сложнее или менее полезным
- Новые пользователи не находят ключевые функции
- Появился фрикцион на первых шагах
- Пользовательский опыт при первом взаимодействии ухудшился
- Не стало яснее, как получить выгоду от продукта
Решение / рекомендации
- Проанализируйте пользовательский путь в первые 5 минут использования.
- Сравните когорты до и после обновления, чтобы найти точку оттока.
- Проверьте отзывы новых пользователей (например, с помощью опросов в приложении).
- Перепишите онбординг, сделав его более лаконичным и ориентированным на ценность.
- Тестируйте новые версии онбординга с помощью A/B-тестов.
Обучающие моменты
Что изучают студенты:
- Как строится когортный анализ
- Значение первого пользовательского опыта (first time user experience)
- Как влияние UX влияет на удержание
- Как собирать и анализировать обратную связь
- Как принимать решения на основе показателей удержания
Дополнительные задания для самостоятельной работы:
- Как создать эффективный онбординг?
- Как настроить сбор отзывов в мобильном приложении?
- Как использовать тепловые карты и повторы сеансов для анализа поведения пользователей?
📌 Кейс 2: Снижение популярности новой функции
Описание ситуации
Новая функция была запущена месяц назад, но её используют менее 5% пользователей . Команда ожидала большего эффекта, так как функция должна была решить очевидную проблему — поиск информации в приложении. Теперь нужно выяснить, почему уровень внедрения оказался низким.
Исходные данные
- Платформа: веб- и мобильное приложение
- Функция: «умный поиск» с автоматической подстановкой результатов и историей запросов
- Аналитика: Amplitude, Mixpanel, Google Analytics
- Данные о событиях: просмотры, клики, попытки поиска, ошибки
Анализ проблемы
Возможно, пользователи не знают о существовании этой функции или она не решает реальную проблему. Также возможна техническая проблема: низкая производительность, баги, некорректная интеграция.
Возможные причины:
- Низкая видимость функции
- Сложно понять, как ею пользоваться
- Пользователи не испытывают потребности в этой функции
- Появились технические ограничения или баги
- Мало обучений или подсказок
Решение / рекомендации
- Проведите анализ пользовательских событий и проверьте, сколько людей вообще открывают раздел поиска.
- Создайте тепловую карту или проведите сеанс воспроизведения, чтобы понять, взаимодействуют ли пользователи с функцией.
- Проверьте показатели внедрения функций и проведите сегментацию по типам пользователей.
- Проведите интервью с пользователями, чтобы понять, как они воспринимают функцию.
- Рассмотрите возможность редизайна или внедрения обучающего курса для этой функции.
- Проведите A/B-тестирование с различными способами представления функции.
Обучающие моменты
Что изучают студенты:
- Как работают метрики adoption
- Как проводить анализ поведения пользователей
- Как диагностировать причины низкого использования функций
- Как собирать качественную обратную связь
- Как применять методы A/B-тестирования для улучшения пользовательского опыта
Дополнительные задания для самостоятельной работы:
- Как оценить значимость функции для пользователей до ее запуска?
- Какие показатели можно использовать для оценки внедрения?
- Как интегрировать поиск функций в продуктовую стратегию?
🎲 Ролевая игра №1: «Снижение конверсии в мобильном приложении»
Цель игры
Научить студентов анализировать метрики, выявлять причины падения конверсии и предлагать решения на основе данных.
Формат
- Тип: деловая ролевая игра
- Участники: 5–6 человек
- Продолжительность: 2 академических часа
- Материалы: данные из Google Analytics / Amplitude, фаннели, скриншоты интерфейса, отзывы пользователей
Сеттинг
Вы — продуктовая команда стартапа, запустившего новую функцию в мобильном приложении. После обновления конверсия новых пользователей упала на 25%. Ваша задача — найти причину спада, предложить гипотезы и определить дальнейшие действия
Роли в команде
Этапы игры
Этап 1: Получение данных
Команда получает данные о снижении конверсии, регистрации пользователей, отзывы и информацию о последнем обновлении.
Этап 2: Анализ проблемы
Аналитики строят фаннели, ищут точки оттока. Команда обсуждает возможные причины: UX, баги, изменения в онбординге и т.д.
Этап 3: Генерация гипотез
Команда формулирует несколько гипотез и выбирает наиболее вероятные для проверки.
Этап 4: Принятие решений
Обсуждение вариантов решения: A/B-тестирование, отмена изменений, доработка UI/UX.
Этап 5: Презентация выводов
Команда представляет результаты анализа, объясняет, как они пришли к своим выводам и что нужно сделать дальше.
Обучающие эффекты
Возможные проблемы и вызовы во время игры
Дополнительно
Можно использовать макеты экранов, демонстрационные панели аналитики, записи пользовательских сессий.
🎲 Ролевая игра №2: «Почему люди не используют новый функционал?»
Цель игры
Научить студентов диагностировать причины низкой популярности новой функции, собирать отзывы и предлагать пути улучшения.
Формат
- Тип: деловая ролевая игра
- Участники: 5–6 человек
- Продолжительность: 2 академических часа
- Материалы: данные о внедрении функций, отзывы пользователей, скриншоты интерфейса
Сеттинг
Новый функционал был запущен месяц назад, но его используют менее 5% пользователей. Команда должна понять, почему это происходит, и предложить решения.
Роли в команде
Этапы игры
Этап 1: Знакомство с ситуацией
Команда получает данные о низком уровне внедрения, отзывы, описание функции и её место в интерфейсе.
Этап 2: Анализ данных
Изучение метрик: кто использует функцию, где она находится, какие события происходят.
Этап 3: Сбор обратной связи
Команда проводит мини-интервью с «пользователями» и составляет портрет типичного пользователя.
Этап 4: Формулирование гипотез
Возможные причины: низкая видимость, сложность, отсутствие ценности.
Этап 5: Презентация решений
Команда предлагает решения: обучение, редизайн, push-уведомления, A/B-тестирование.
Обучающие эффекты
- Анализ adoption
- Сбор и анализ feedback
- Формулировка гипотез
- Презентация рекомендаций
🎲 Ролевая игра №3: «Увеличение оттока после первого дня использования»
Цель игры
Научить студентов диагностировать причины высокого оттока клиентов, работать с cohort analysis и предлагать улучшения.
Формат
- Тип: деловая ролевая игра
- Участники: 5–6 человек
- Продолжительность: 2 академических часа
- Материалы: графики когорт, отзывы, журналы событий
Сеттинг
После выпуска нового мобильного приложения более 70% пользователей покидают его после первого дня использования. Команда должна разобраться, почему это происходит.
Роли в команде
Этапы игры
Этап 1: Знакомство с ситуацией
Команда получает данные о удержании клиентов, отзывы первых пользователей и описание продукта.
Этап 2: Анализ когорт и событий
Определение того, на каком этапе пользователи уходят и какие события происходят.
Этап 3: Сценарии первого взаимодействия
Команда воссоздаёт путь пользователя, чтобы понять, что может его оттолкнуть.
Этап 4: Гипотезы и предложения
Формулировка возможных причин и путей решения: онбординг, ценность продукта, юзабилити.
Этап 5: Презентация выводов
Команда представляет свои идеи о том, как можно улучшить пользовательский опыт.
Обучающие эффекты
- Cohort-анализ
- Диагностика churn
- Работа с первым опытом пользователя
- Формулировка гипотез
🎲 Ролевая игра №4: «Как выбрать следующую гипотезу для тестирования?»
Цель игры
Научить студентов выбирать гипотезы, ранжировать их по критериям и планировать эксперименты.
Формат
- Тип: деловая ролевая игра
- Участники: 5–6 человек
- Продолжительность: 2 академических часа
- Материалы: список гипотез, матрица ICE, шаблоны экспериментов
Сеттинг
Команда получает список из 10 потенциальных гипотез для улучшения продукта. Необходимо выбрать 1–2 наиболее перспективные и подготовить план A/B-тестирования.
Роли в команде
Этапы игры
Этап 1: Знакомство с гипотезами
Команда получает список гипотез, например: изменение кнопки CTA, добавление подсказок, изменение цвета элементов.
Этап 2: Ранжирование гипотез
Команда оценивает каждую гипотезу по методике ICE (влияние, достоверность, простота).
Этап 3: Выбор приоритетной гипотезы
Обсуждение и выбор 1–2 гипотез для тестирования.
Этап 4: Планирование A/B-теста
Формулировка целей, показателей, сроков, выбор инструментов.
Этап 5: Презентация теста
Команда представляет выбранный эксперимент и объясняет, почему он будет эффективным.
Обучающие эффекты
- Ранжирование гипотез
- Планирование экспериментов
- Работа с метриками
- Командное принятие решений
🧠 Ментальная карта №1: Продвинутые методы анализа данных
Центральный узел:
Расширенный анализ данных — от метрик к стратегии
Ветви:
Фаннел- и когортный анализ
- Построение воронок на основе событий
- Выявление точек оттока
- Сравнение групп пользователей во времени
A/B-тестирование и эксперименты
- Гипотезы и планирование тестов
- Uplift моделирование
- Мультивариантные тесты
- Интерпретация результатов
Машинное обучение в аналитике
- Прогнозирование churn и retention
- Классификация поведения
- Рекомендательные системы
- Разработка функций
Моделирование Подъема
- Оценка индивидуального эффекта воздействия
- Кривая подъема
- Соответствие балла склонности
- Синтетический метод управления
Статистика и интерпретация
- Байесовское A / B тестирование
- Доверительный интервал
- P-value и статистическая значимость
- Причинно - следственный вывод
🧠 Ментальная карта №2: Аналитическая инфраструктура и большие данные
Центральный узел:
Аналитическая инфраструктура — от сбора данных до их хранения
Ветви:
ETL / ELT процессы
- Извлечение, преобразование и загрузка данных
- Инструменты: dbt, Airflow, Fivetran
Хранилище данных
- Хранилища данных: BigQuery, Snowflake, Redshift
- Архитектура «звезда» и «снежинка»
- Суррогатные ключи и медалионы
Работа с большими данными
- Искра Apache
- Хадуп
- Озера данных
- Обработка потоковых данных (Kafka, Flink)
Инструменты анализа и визуализации
- Power BI, Tableau, Looker Studio
- Интеграция с SQL и Python
- Автоматизация дашбордов и отчетов
Управление данными
- Управление данными
- Качество данных
- Каталог данных
- MDM (управление основными данными)
🧠 Ментальная карта №3: Продуктовая стратегия и принятие решений
Центральный узел:
Аналитика как основа продуктовой стратегии
Ветви:
Понимание продукта
- Соответствие продукта рынку
- MVP и жизненный цикл продукта
- Дорожная карта и OKR/KPI
Ключевые метрики
- Соотношение LTV / CAC
- Прогнозирование оттока
- Внедрение функций
- NPS и удовлетворенность пользователей
UX и пользовательский опыт
- Карта путешествия клиента
- Тепловые карты и повтор сеанса
- Исследование пользователей и цикл обратной связи
- UX-исследования и personas
Гипотезы и эксперименты
- Формулировка гипотез
- ICE и другие матрицы приоритизации
- A/B/N и многовариантные тесты
- Тестирование в условиях ограниченной выборки
Принятие решений
- Metrics-driven подход
- Данные vs. интуиция
- Баланс между скоростью и качеством
- Презентация выводов руководству
🧠 Ментальная карта №4: Продвинутый SQL и работа с базами данных
Центральный узел:
SQL на профессиональном уровне — продвинутый аналитический инструмент
Ветви:
Сложные запросы
- Оконные функции (Window Functions)
- CTE и рекурсивные запросы
- Подзапросы и UNION конструкции
- СЛУЧАЙ, КОГДА, КОЛИЧЕСТВО, НУЛЕВОЕ ЗНАЧЕНИЕ
Оптимизация производительности
- Индексы и партиционирование
- Объясните план и время выполнения
- Настройка запросов и лучшие практики
- Оптимизация JOIN и подзапросов
Работа с хранимыми процедурами
- Написание процедур и триггеров
- Пакетная обработка данных
- Динамический SQL
- Работа с переменными и условиями
Интеграция SQL в аналитические системы
- Power BI / Таблица + SQL
- ETL-процессы через SQL
- SQL в Python (Pandas + SQLAlchemy)
- SQL в дата-пайплайнах
Продвинутый анализ с SQL
- Когортный анализ
- Анализ воронки
- Удержание и коэффициент конверсии
- Расчёт LTV и риска оттока клиентов
1. Учебное пособие
Название: Основы продуктовой аналитики: от данных к решениям
Автор: Елена Петрова
Год издания: 2023
Краткое описание:
Этот учебник представляет собой практическое руководство по работе продуктового аналитика в сфере цифровых продуктов. В нём рассматриваются ключевые метрики, методы анализа пользовательского поведения, фаннел- и когортный анализ, а также работа с инструментами Google Analytics, SQL и Excel. В книге приведены реальные кейсы из практики стартапов и крупных компаний. Подходит для студентов и новичков в профессии.
2. Научно-популярная книга
Название: Storytelling с данными: как превратить числа в истории, которые работают
Автор: Колин Брюстер
**Перевод на русский язык под редакцией Алины Смирновой
Год издания: 2020
Краткое описание:
Эта книга помогает научиться эффективно рассказывать истории на основе данных. Здесь вы найдете советы по построению логики презентации, выбору визуализаций, оформлению информационных панелей и подготовке отчетов для нетехнической аудитории. Полезна как для аналитиков, так и для менеджеров и маркетологов, которым необходимо ясно и убедительно представлять информацию.
3. Справочное издание
Название: SQL для аналитиков: от базовых запросов до сложного анализа данных
Автор: Алексей Кузнецов
Год издания: 2021
Краткое описание:
Практическое пособие по применению SQL в продуктовом анализе. Включает разбор типовых задач: выборка событий, подсчёт конверсий, анализ удержания, построение дашбордов. Пособие содержит множество примеров на реальных наборах данных и ориентировано на тех, кто хочет научиться эффективно работать с данными. Идеально подходит для начинающих и специалистов среднего уровня.
4. Методическое пособие
Название: A/B-тестирование: наука и практика принятия решений на основе данных
Авторы: Никита Андреев, Ольга Смирнова
Год издания: 2022
Краткое описание:
Это подробное руководство по проведению экспериментов поможет освоить основы выдвижения гипотез, правильно спланировать A/B-тестирование, собрать данные и интерпретировать результаты. Рассмотрены вопросы статистической значимости, ошибок первого и второго рода, выбора метрик и использования популярных инструментов. Подходит как теоретический и практический материал для обучения продуктовых аналитиков.
5. Учебное пособие
Название: Аналитика в Google Analytics: от настройки до глубокого анализа
Автор: Дмитрий Лебедев
Год издания: 2023
Краткое описание:
Руководство по работе с Google Analytics, охватывающее все этапы: от установки счетчика до создания отчетов и информационных панелей. Особое внимание уделено анализу поведения пользователей, настройке целей, сегментации и интеграции с другими инструментами аналитики. В приложениях приведены шаблоны отчетов и контрольные списки для проверки корректности сбора данных.
1. Как устроена аналитика в Google Analytics
Изучите основные понятия: цели, события, аудитории, сегменты. Настройте счетчик, добавьте отслеживание событий кликов и форм.
2. Анализ пользовательской воронки
Создайте фаннел в Google Analytics или Amplitude. Выберите продукт (реальный или учебный), определите этапы покупки или регистрации и проанализируйте точки оттока.
3. Работа с SQL-запросами
На примере открытого датасета (например, retail_sales или user_activity) напишите запросы для подсчёта DAU, конверсии, среднего чека и повторных действий.
4. Построение когортного анализа
С помощью Excel или Python создайте таблицу когорт и визуализируйте удержание пользователей за 7, 14 и 30 дней.
5. A/B-тестирование кнопки CTA
Сформулируйте гипотезу, предположите, как изменение текста или цвета кнопки может повлиять на конверсию. Смоделируйте данные и проверьте их на статистическую значимость.
6. Анализ показателей DAU, WAU, MAU
Загрузите данные об активности пользователей и рассчитайте ежедневную, еженедельную и месячную активность. Постройте графики и найдите аномалии.
7. Подготовка отчета по удержанию
Соберите данные о пользователях за последний месяц. Рассчитайте показатель удержания на 1, 7 и 30 день. Подготовьте презентацию с выводами.
8. Анализ bounce rate сайта
Проанализируйте страницы с высоким показателем отказов. Предложите улучшения UX/UI и обоснуйте их на основе данных.
9. Создание панели мониторинга в Power BI
Подключите данные из CSV или Excel. Создайте панель управления с ключевыми показателями: DAU, удержание, коэффициент конверсии, LTV/CAC.
10. Визуализация данных в Looker Studio
Используя данные из Google Analytics, создайте интерактивный дашборд с фильтрами по датам, источникам трафика и устройствам.
11. Формулирование гипотез по методу ICE
Сгенерируйте 10 гипотез для улучшения цифрового продукта и ранжируйте их по методике ICE (влияние, уверенность, простота).
12. Планирование A/B-тестирования
Выберите одну из гипотез и спланируйте эксперимент: целевую метрику, выборку, продолжительность, необходимый размер аудитории.
13. Оценка статистической значимости
Смоделируйте результаты теста и проверьте, является ли различие между контрольной и тестовой группами статистически значимым (с помощью t-теста или z-теста).
14. Сравнение UTM-меток
Настройте разные UTM-кампании для одного и того же контента. Проанализируйте, какой канал привлекает больше целевых пользователей.
15. Анализ user journey
Создайте карту пути пользователя при взаимодействии с мобильным приложением или сайтом. Укажите эмоциональные пики и точки выхода.
16. Тепловая карта и анализ взаимодействия
Используйте инструмент (например, Hotjar или Yandex Heatmap) для анализа взаимодействия с веб-страницей. Определите, какие элементы наиболее популярны, а какие игнорируются.
17. Отслеживание событий в Яндекс.Метрике
Добавьте отслеживание событий (например, клики по кнопке «Подробнее», открытие меню). Проверьте правильность отправки данных.
18. Сбор отзывов от пользователей
Создайте короткий опрос для пользователей мобильного приложения. Обработайте ответы и сделайте выводы о болевых точках.
19. Создание пользовательской персоны
На основе данных и опросов создайте 1–2 пользовательские персоны, описывающие типичных клиентов вашего продукта.
20. Анализ LTV и CAC
Рассчитайте стоимость привлечения (CAC) и доход на пользователя (LTV). Оцените рентабельность маркетинговых кампаний.
21. Диагностика снижения конверсии
Вы получили данные о том, что конверсия упала на 20%. Проведите диагностику, соберите данные, выдвиньте гипотезы и предложите решения.
22. Интеграция CRM и аналитики
На примере CRM-системы и Google Analytics свяжите данные о покупках и действиях пользователей. Найдите закономерности в поведении.
23. Автоматизация отчетов
Настройте автоматический отчет по ключевым показателям продукта с помощью Google Data Studio, Excel или Python-скрипта.
24. Анализ feature adoption
Выберите новую функцию в продукте. Оцените, сколько пользователей её используют, кто использует чаще всего и есть ли корреляция с удержанием.
25. Рассказывание историй о данных
На основе собранного набора данных подготовьте краткий рассказ — презентацию или текст, — который ясно объяснит проблему и предложит решение, основанное на фактах.
Нет элементов для просмотра