Программа и содержание
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.