![[IMG]](https://i.imgur.com/j1hYbl5.png "[IMG]")
Вы освоите профессию Продакт-менеджер, подробно разберете всю специфику и инструменты данной профессии от CustDev и Приоритизации до OKR и Unit-экономики, а также изучите все необходимые навыки для решения аналитических задач.
![[IMG]](https://i.imgur.com/mH1wgKl.png "[IMG]")
Программа курса (120 лекций и воркшопов)
Блок 1: "Базовые навыки Продакт-менеджера"
- Задачи и отвественность Продакт-менеджера
- Погружение в существующий продукт
- Кто такой продакт
- Навыки и качества продакта
- Процессы в продуктовой команде и взаимодействие с разработкой
- Метрики продукта
- Мокапы - как придумывать UI
- CustDev
- Приоритизация
- Как измерить свой уровень? Как расти
- Управление продуктом на основе модели Lean Canvas
- HADI-циклы в продуктовой аналитике
- Основные типы бизнес-метрик и Lean Analytics
- Введение в digital-аналитику
- Google Analytics и Яндекс Метрика
- Основные отчеты Google Analytics
- Основные отчеты Яндекс Метрика
- GTM - особенности работы и основные возможности
- Инструменты аналитики мобильных приложений
- Основные отчеты App Metrika
- Google Analytics и Firebase
- Возможности передачи и сбора данных из систем аналитики — ClickHouse, OWOX и BigQuery
- Введение в маркетинговую аналитику
- Отслеживание маркетингового трафика
- KPI и метрики
- Основные источники данных и методы их анализа
- Инструменты атрибуции мобильного трафика
- Сквозная аналитика воронки
- Обзор и сравнение основных CRM-систем.
- Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
- RFM-анализ
- Когортный анализ
- Unit-экономика
- Софт-скиллз продакта
- Документы продакт-менеджера
- Различия B2B и B2C
- Быстрая проверка гипотез и MVP
- Диджитализация оффлайн бизнеса
- Защита своего проекта
- Смежники
- Growth hacking
- Перезапуски
- Собеседование
- Финал блока
- Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
- Теория выборочных обследований
- Математическая статистика в теории выборочных обследований
- Статистическая проверка итогов тестирования
- Последовательность проведения A/B-тестов. Оценка затрат на тесты. Карты гипотез
- Основные проблемы A/B-тестирования и способы их решения.
- Инструменты A/B-тестирования
- Особенности проведения A/B-тестов в оффлайн-бизнесе
- Введение в SQL
- Фильтрация данных и вычисляемые поля
- Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц
- Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
- Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
- Расширенные возможности SQL и основные ограничения
- Работа с популярными программам
- Python: настройка окружения, базовые структуры данных и основные операторы
- Python: работа с файлами и форматированный вывод
- Python: пространства имен и области видимости, классы и объекты
- Python: инструменты функционального программирования
- Python: стандартные и сторонние библиотеки Python для анализа данных
- Проектирование мобильного приложения
- Как сделать конверсионный Onboarding
- Настройка мобильной аналитики и А/Б тесты
- Создание прототипа мобильного приложения
- Под капотом мобильных приложений
- Как промоутировать мобильное приложение существующей аудитории
- Секреты Appstore и Google Play. Что нужно знать?
- Продвижение мобильных приложений
- Инструменты визуализации данных
- Основные ошибки при проектировании визуализации данных
- Возможности визуализации в Excel и Google Sheets
- Google Data Studio
- Возможности OWOX для визуализации отчетов по web-аналитике
- Организация хранения данных для целей анализа
- Презентация результата команде
- Ошибки продактов
- Виденье продукта
- OKR и планирование
- Работа с распределённой командой
- Международные продукты
- Монетизация
- Работа с бюджетами
- Найм команды
- Анализ конкурентов
- Рассчёт рынка и доли
- Менеджмент AI-продуктов
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации
Спойлер: Продажник
productstar.ru/product-full-course
