2024/2025
Развитие продукта и продуктовая аналитика
Статус:
Маго-лего
Когда читается:
3 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Паточенко Евгений Анатольевич
Язык:
русский
Кредиты:
3
Программа дисциплины
Аннотация
Этот модуль развивает продуктовое мышление у студентов посредством теории и практических кейсов с продуктовыми метриками, включая North Star и unit-экономику. Студенты познакомятся с HADI-циклом, научатся генерировать гипотезы, разрабатывать и оценивать A/B-тесты, а также проводить RFM-анализ для сегментации пользователей. В результате, студенты смогут аргументировано принимать аналитические решения и понимать принципы продуктового роста.
Цель освоения дисциплины
- Научиться аналитически подходить к проблемам продукта, генерировать идеи для его улучшения и оценивать их потенциальное влияние.
- Освоить работу со сложными продуктовыми метриками (North Star, unit-экономика) и смогут использовать их для оценки эффективности продукта и принятия обоснованных решений.
- Научиться применять HADI-цикл (гипотеза, эксперимент, данные, действия) для структурирования процесса разработки и улучшения продукта.
- Использовать методы проектирования и оценки A/B-экспериментов для проверки продуктовых гипотез и измерения влияния изменений на ключевые метрики.
- Научиться использовать RFM-анализ для сегментации пользователей и применения полученных данных для принятия решений по развитию продукта.
- Работать над аргументацией аналитических решений до продуктовых команд, убедительно представляя свои выводы и рекомендации.
Планируемые результаты обучения
- Знание этапов развития продукта и концепции customer development.
- Освоение фреймворков: Personas, JTBD, Empathy map, Value Proposition Canvas
- Изучение Business Model Canvas, Lean Canvas и HADI-циклов в управлении продуктом
- Изучение методологии управления проектами: waterfall, agile, scrum и kanban.
- Уметь считать юнит-экономику продукта и анализировать финансовые метрики
- Формулировать и приоритизировать продуктовые гипотезы, проводить эксперименты и оценивать их финансовую эффективность
- Понимание роли и классификации метрик для оценки продуктовых процессов и знание особенностей их расчета в аналитических инструментах
- Применять методы сегментации пользователей и анализировать их поведение с помощью RFM-анализа и когортного анализа.
- Освоение основных форматов и правил создания отчетов и презентаций, такие как Пирамида Минто и правило MECE
- – Студент может отличить продукт от непродукта, опираясь на определение и примеры урока
- – Студент может определить, когда у продукта есть или нет product/market fit
- – Студент знает, что представляет собой HADI-цикл и понимает роль аналитика на каждом из этапов цикла
- – Студент знает свойства хорошей метрики и опираясь на них, может отличить хорошую метрику от плохой
- - Студент знает этапы взаимодействия с продуктом по модели AAARR и может соотнести метрики с этапами, на которых они используются
- – Студент понимает назначение метрики retention и умеет рассчитывать retention разных видов
- – Студент понимает как строить дерево метрик продукта
- – Студент знает принципы работы юнит-экономики
- – Студент может опознавать North Star Metric среди другим метрик
- – Студент понимает, как конструировать North Star Metric для простого продукта
- – Студент познакомился с понятием product/channel fit в контексте юнит-экономики и может анализировать юнит-экономику на сходимость по каналам
- – Студент знает, что такое продуктовые гипотезы
- – Студент потренировался формулировать продуктовые гипотезы
- – Студент знает, какие типы изменений в продукте необходимо отслеживать
- – Студент понимает как использовать методику А/Б-тестирования для проверки эффективности изменений в продукте
- – Студент может посчитать размер выборки для А/Б теста
- – Студент понимает принципы правильного подхода к А/Б-тестированию и интерпретации результатов теста
- - Понимает какие задачи можно решать с помощью когортного анализа и как его правильно применить
- - Умеет делать выводы из данных когортного анализа
- – Студент может выбрать правильную метрику для проведения А/Б теста
- – Сможет может интерпретировать результаты эксперимента
- - Студент знает способы сегментации клиентов и их различия
- - Умеет проводить RFM-анализ для сегментации пользователей
- - Умеет рассчитывать продуктовые метрики, типа retention, на основе когортного анализа
- – Применяет правила презентации результатов, когда представляет свой кейс
Содержание учебной дисциплины
- Основы продуктовой работы
- Метрики продукта.
- Масштабирование, юнит-экономика и метрика North Star
- Работа с продуктовыми гипотезами
- Введение в оценку изменений в продукте
- АБ-тесты: практика
- Сложные кейсы и особенности
- Методы сегментации клиентов
- Донесение аналитических решений до продуктовых команд
Элементы контроля
- Д. з. к разделам (урокам) 1-9. Квиз на закрепление основных понятий урока.Количество контролей: 73 тестовых задания: 1 урок - 13 заданий, 2 урок - 8 заданий, 3 урок - 10 заданий, 4 урок - 7 заданий, 5 урок - 6 заданий, 6 урок - 8 заданий, 8 урок - 11 заданий, 9 урок - 10 заданий.
- Домашнее задание к разделам (урокам) 1-9.Практические задачи-кейсы, направленные на проверку гипотез, расчет коэффициентов, работу с метриками. Студенты будут выстраивать дерево метрик, обрабатывать данные, проводить статистические тесты, принимать обоснованные решения подробно описывая каждый шаг анализа на основе реальных кейсов. Количество контролей: 50 практических задач: 1 урок - 4 задания, 2 урок - 4 задания, 3 урок - 5 заданий, 4 урок - 13 заданий, 5 урок - 9 заданий, 6 урок - 4 задания, 8 урок - 11 заданий.
- Итоговое задание.Необходимо провести комплексный анализ данных маркетплейса, чтобы выявить точки роста и предложить конкретные рекомендации для увеличения выручки, не ухудшая клиентский опыт. Используя когортный анализ, выявление product/market fit, выбор ключевых метрик и тестирование гипотез, нужно представить аналитический отчет с практическими выводами и приоритезированными задачами для продакт-менеджера.
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 4th moduleИтоговая оценка соответствует сумме баллов за выполненные задания на LMS karpov.courses, приведенные к 10-балльной шкале (см. таблицу). Для каждого задания на LMS-платформе karpov.courses определён дедлайн в 14 календарных дней, после наступления которого студенту начисляется 70% от итогового балла за задание. Оценка “10” и “9” за итоговую оценку выставляется только студентам, набравшим не менее 40 баллов за итоговое задание. Студенты, набравшие менее 40 баллов за итоговый проект, получают итоговую оценку, соответствующую сумме баллов за задания на LMS, но не превышающую “8”. Критерии оценивания размещены в разделе Система оценивания - "Итоговое задание"
