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: Построение Unit-экономики. Разборы юнит-экономики. 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: Построение воронки конверсии по продуктам. Разборы реальных кейсов по аналитике. 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: Построение пирамиды метрик для продукта. Разборы кейсов. 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. Итоговый результат прохождения курса Курс будет представлен в виде записей, но с демонстрацией реальной практики, которую можно будет повторить на своих проектах. После завершения курса вы сможете:
