Skillbox

Сквозная аналитика

  • Начальный уровень
  • Наставник: Нет
  • Сертификат: Есть
  • Формат: Online
  • Рассрочка: Нет
  • Язык: Русский
  • Осталось мест: не ограничено
Записаться

Сквозная аналитика

Научитесь определять рентабельность рекламы, оценивать продуктовые метрики и рассчитывать финансовые показатели бизнеса. Поймёте, как автоматизировать рутину. Поможете компании увеличить прибыль и станете высокооплачиваемым специалистом.

Твой персональный наставник в карьере

Для кого этот курс?
  • Изучите системы метрик для оценки бизнеса. Научитесь сводить данные по маркетингу и продажам в одном отчёте. Сможете эффективнее работать с аналитикой и определять, какой канал продвижения работает лучше всего.
  • Научитесь рассчитывать unit-экономику, анализировать товарный ассортимент и пользовательский опыт. Сможете оценивать продукты с разных сторон и находить точки роста.
  • Узнаете, как построить систему сквозной аналитики для электронной торговли. Сможете находить слабые места в воронке продаж и определять рентабельность рекламных кампаний.
Программа обучения
Purchase
  • Вводный блок

    Узнаете, как устроено хранение данных в сквозных структурах и сколько нужно данных для построения отчётности. Начнёте осваивать язык R, который используют в аналитике данных.

  • Аналитика товарного ассортимента

    Разберёте основные метрики товаров и научитесь делать ABC- и FRM-анализ для оценки ассортимента. Узнаете, что такое товарный фид и как его собирать.

  • Аналитика клиентской базы

    Научитесь сегментировать клиентов по методике RFM и определять их вовлечённость с помощью Retention-анализа. Узнаете, как рассчитывать стоимость привлечения клиентов, анализировать спрос и искать отклонения.

  • Доставка и последняя миля

    Узнаете, как анализировать эффективность доставки. Увидите, как работает система внешней логистики, и научитесь рассчитывать затраты на неё.

Retention
  • Пользовательский опыт

    Научитесь делать отчёты по эффективности программ удержания пользователей. Узнаете, как анализировать историю клиентов, оценивать их взаимодействие с доставкой и программами лояльности.

  • Retention-marketing

    Поймёте, как работают счётчики веб-аналитики. Научитесь использовать аудиторный список в ретаргетинге, подключать систему динамического ремаркетинга и ставить пиксель для email-коммуникаций.

  • Поп-апы и рекомендательные системы

    Научитесь использовать Cookie и dataLayer, чтобы отслеживать заходы клиента с разных устройств. Узнаете, как устроена рекомендательная система в интернет-магазине и какие данные нужны для её работы.

Acquisition
  • Аналитика сайта и мобильных приложений

    Узнаете, как собирать данные из Google Analytics и Яндекс.Метрики, а потом связывать их с Customer Journey Map. Научитесь подключать R к социальным сетям, рассчитывать стоимость привлечения пользователя и рекламы для заказа.

  • Call-tracking

    Разберёте системы статического и динамического коллтрекинга. Научитесь оценивать эффективность сотрудников, анализировать звонки и рассчитывать загрузку колл-центра.

  • Рекламные расходы

    Научитесь отслеживать активность пользователей онлайн и офлайн, делать анализ post-view и работать с биржами данных. Сможете оценить эффективность расходов на маркетинг с точки зрения бренд-стратегии.

Финансы
  • Оценка периода

    Узнаете, как рассчитывать unit-экономику и выявлять аномалии в проведении рекламных кампаний. Научитесь сводить метрики в единую таблицу для подсчёта эффективности когорт.

  • P&L

    Научитесь объединять полученные данные и составлять отчёт прибыли и потерь. Разберёте показатели балансовой отчётности, Revenue, EBIT, EBITDA и Profit. Сможете оценить вложения и стоимость компании после digital-трансформации.

Итоговый проект
  • Отчёт о пользовательском поведении

    Вы опишете интеграцию сайта с системами Google Analytics, Яндекс.Метрика и CRM. На основе полученных данных создадите отчёт, который позволит рассчитать расходы на привлечение каждого конкретного пользователя и на каждый заказ.

Преподаватели

  • Сергей Филатов

Карьерная траектория на основе данных