21 сентября, 11:00 - 28 сентября, 19:30 2019
Digital October Center

Аналитика траекторий пользователей: Data-Driven Growth Hacking

Вы научитесь строить траектории пользователей для веб-сервисов и приложений, освоите методы Growth Hacking и инструменты Retentioneering для анализа поведения пользователей, поиска точек роста и оптимизации продукта.



Программа
Если вы хотите:
Научиться
выявлять скрытые проблемы и баги
Правильно
определять узкие места продукта и точки роста
Повышать
ключевые метрики и оценивать эффективность рекламных источников через анализ и изменение траекторий пользователей
Предсказывать
взаимодействие пользователя с отдельными элементами и функциями сервиса или приложения
Куратор программы
Максим Годзи
Автор инструментов аналитики траекторий пользователей и руководитель проекта Retentioneering, основатель community Retentioneering, автор курсов по Growth Hacking, GrowthTeam Management и анализу траекторий в Digital October, директор практики цифрового маркетинга и продуктовой аналитики КРОК.
Описание курса

Для определения точек роста продукта обычно строятся воронки конверсий и анализируются целевые действия пользователей. Это рабочий, но очень грубый подход, так как воронка показывает только средние проценты конверсий на разном этапе, и предполагает последовательное прохождение пользователем различных этапов или экранов.

В реальности поведение пользователей в продукте намного сложнее — могут возникать отдельные группы пользователей, которые имеют систематическую проблему или необычные паттерны при взаимодействии с продуктом. А значит, можно пропустить неочевидные точки роста для продукта.

Инструменты Retentioneering с исходным кодом на Python помогают анализировать поведение пользователей в продукте на основе пользовательских траекторий. Теперь появилась возможность строить траектории и графы, легко находить проблемные места и паттерны: циклы и петли, точки торможения, отвлечения, поглощения, слепые пятна и тупики, а также автоматически выявлять проблемные группы пользователей с общими проблемными паттернами. Полученные данные помогут предсказать ключевые события с пользователями и метрики, влияющие на рост продукта.

Среди выпускников

После прохождения курса вы научитесь:
.01
Выявлять аномалии в траекториях пользователя и решать реальные проблемы бизнеса – как аналитически, так и через создание моделей машинного обучения
.02
Использовать больше данных о поведении пользователей для развития вашего приложения или сервиса
.03
Оценивать эффективность алгоритмов персонализации
.04
Использовать набор инструментов на Python, который поможет получать важные инсайты о поведении пользователей
.05
Проводить автоматизированные A/B-тесты и находить оптимальные настройки продукта
.06
Предсказывать LTV и другие характеристики пользователей по их поведению и динамически изменять UI в зависимости от этого
.07
Проводить симуляции различных режимов работы вашего продукта
.08
Проводить аналитику траекторий пользователей и подготавливать данные
.09
Самостоятельно использовать все инструменты на вашем собственном ноутбуке под руководством экспертов курса
Программа
10:30
11:00
Регистрация и приветственный кофе
11:00
12:30
Теория: Проблемы аналитики продуктов
Максим Годзи
12:30
12:40
Перерыв
12:40
14:10
Теория: что такое траектория пользователя
Максим Годзи
14:10
15:30
Обед
15:30
17:00
Теория: классы пользователей и классы проблем
Максим Годзи
17:00
17:10
Перерыв
17:10
18:40
Практика: ключевые инструменты Retentioneering
Анатолий Зайцев
18:40
18:50
Перерыв
18:50
19:30
Практика: учебная игра Reboard
Анатолий Зайцев
Максим Годзи
Причины записаться:
.01
тесная совместная работа с другими участниками курса
.02
акцент в занятиях на практику – узнаём новое, смотрим кейсы и сразу выполняем задания
.03
куратор курса помогает с заданиями, обращает внимание на ошибки и помогает двигаться дальше
.04
по окончании курса вы получаете инструменты для дальнейшего использования на ваших задачах
.05
handbook со всеми материалами курса
Вам понадобится:
Ноутбук
Готовность установить и использовать инструменты аналитики на Python, включая библиотеки Retentioneering, Pandas и Numpy
Общее понимание систем аналитики – Google Analytics, Firebase, Amplitude, Excel
Понимание традиционных маркетинговых инструментов – воронки продаж, A/B-тестов, общей терминологии
Регистрация
17 990
Регистрация открыта
30 дней
17 990