Профессия digital‑аналитик

Научим анализировать эффективность рекламы, поведение пользователя и трафик, разрабатывать KPI для бизнеса.

Аналитик в IT — это фундамент бизнеса. Он настраивает систему аналитики на сайте, собирает данные из множества систем и переводит их на человеческий язык. Именно аналитик ставит точку в споре и обосновывает гипотезы. Курс разработан с учетом современных требований IT-рынка.

Чему вы научитесь?

• Разбираться в международных стандартах WEB-аналитики.
• Разрабатывать систему KPI для разных типов бизнеса.
• Строить отчеты по сегментам и отдельным пользователям в зависимости от трафика, поведения и ценности сегмента.
• Выстраивать многоканальную аналитику по рекламным активностям и просчитывать рентабельность инвестиций в маркетинг.
• Работать с инструментами Google Analytics, Google Tag Manager, Optimize 360, DataStudio 360.
• Проводить контентные эксперименты (A/B тесты, сплит-тесты).
• Работать с данными из CRM.
• Работать с количественными и качественными данными, собираемых в том числе такими методами, как глубинные интервью, юзабилити-тестирования и карточные сортировки.
   

Бонус: сдадите международный экзамен Google Analytics Individual Qualification

Формат курса:

Курс состоит из 16 очных занятий. Каждое длится 3 часа. Будет много практики и инсайтов из систем аналитики реальных компаний. Для успешного завершения курса нужно будет регулярно выполнять домашние задания. Занятия можно посещать лично в #tceh или смотреть в записи.

1. Устройство традиционных систем веб-аналитики, термины, определения, принятые международные стандарты.

- Общее представление об основных принципах работы популярных систем веб-аналитики. Поймём ограничение платформ и архитектур этих систем, а также особенности, влияющие на выбор системы веб-аналитики для вашего проекта.

- Как эволюционировали эти системы, как зарождались стандарты.

- Важность правильной интерпретации данных.

2. Разработка системы KPI для разных типов бизнеса по принципу DMMM, от бизнес задач к «целям» Google Analytics.

Практика: разработать такую систему для нескольких сайтов.

- Как разложить всю digital и оффлайн активность компании по полочкам.

- Как продуктовые изменения скажутся на бизнесе, по каким метрикам будет оцениваться успех или провал.

- На практике возьмем несколько максимально разных цифровых экосистем и поставим себя на место владельца бизнеса, на выходе получив понятную и прозрачную систему принятия решений или использования собираемых данных в различных областях.

3. Метрики и переменные, базовые методы отслеживания на сайте и в приложениях, хиты, сессии, пользователи.

Практика: описать методы и типы отслеживания для нескольких сайтов.

- Первое непосредственное погружение в характер собираемых данных.

- Обоснуем пользу от использования этих данных, продумаем как дальнейшие шаги, так и возможные варианты решения, в зависимости от того, что покажут фактические данные.

- Рассмотрим как собственные, так и любые third-party данные, и поймем каким образом их также можно использовать.

4. Основные компоненты анализа — трафик, поведение, ценность конверсий в разрезе сегментов аудитории и индивидуальных пользователей. Соответствующие отчеты и функционал Google Analytics, DataStudio 360.

Практика: построить кастомизированные отчеты для традиционных видов анализа трафика.

- В первый раз зайдем в интерфейсы систем веб-аналитики, рамочно познакомимся с их функционалом.

- Полезные примеры отчетов из разных типов бизнесов.

- Начнём чувствовать себя свободно в построении с нуля интересующих нас отчетов, поймем в каких случаях нам может понадобиться сложная визуализация, или, наоборот, интерпретация и преобразование данных в режиме реального времени.

5. Многоканальные последовательности, атрибуция, рентабельность инвестиций в маркетинг.
Практика: загрузить расходы на рекламные кампании вручную.

- Представим себя человеком, распоряжающимся маркетинговым бюджетом, и зададимся традиционными вопросами оценки рентабельности инвестиций в рекламу.

6. Расширение пользовательских данных, работа с Measurement Protocol.

Практика: отправить данные из внутренних систем компании по MP в привязке к client id. Загрузить дополнительную информацию о клиенте из CRM в Google Analytics.

- Поймем, что самые ценные данные содержатся во внутренних системах, а сигналы поступающие в результате оффлайн взаимодействий зачастую просто бесценны.

- Научимся организовывать двусторонние связи, вместе удивимся, почему не все это делают.

7. Google Tag Manager — общие принципы работы, быстрый старт.

- «Я маркетолог, мне не нужен javascript.» Представим, что это правда, и подумаем, как с этим жить дальше.

- Окей, вам все-таки нужно знать js. Попробуем вместе изучить необходимый минимум за пару часов.

8. Google Tag Manager — полноценное использование, много кастомизированного Javascript.
Практика: пример внедрения расширенной электронной торговли через GTM.

- Приглашенный гость, гуру кастомизированной разметки.

- Рассмотрим, как делать не нужно, и какие последствия с точки зрения жизненного цикла проекта могут нас ожидать.

9. Контентные эксперименты средствами Google Analytics Content Experiments API + GTM и Optimize 360 на сайтах и в мобильных приложениях.

Практика: запустить эксперимент на главной странице сайта.

- Разберемся в вопросах A/B тестирования.

- Разберемся во всех изменениях в продуктах, которые проходили через наши руки: от стадии гипотезы до получения достоверного результата и внедрения в продакшн.

10. Сдача экзамена GAIQ. Вы будете в состоянии сдать экзамен GAIQ за 20 минут, набрав не менее 90 баллов.

11. Методы качественных исследований и их интеграция с количественными данными: опросы, карточные сортировки, глубинные интервью, юзабилити-тестирования.

- Разберемся, когда вы вынуждены выйти в поля? Когда вы понимаете, что остается масса вопросов без ответов? Можно ли вообще найти ответ только в цифрах?

- Разберемся в стандартах проведения качественных исследований, и какой вообще от них потенциально может быть толк.

12. Практика, проекты на исследования: от инсайта до сплита. Пишем план, какие данные, что с ними делать, зачем, что ожидаем получить.

13. Внедрение через GTM на проекты-тренажеры.

Практика: разделимся на команды и будем работать с реальными компаниями, сайтами и их системами аналитики.

 14. Имитация проведения качественных исследований.

- Научимся формировать план исследований

- Научимся готовить сопроводительную документацию

- Поймем возможности таких инструментов, как карточная сортировка, опросы, и других.

15. Сведение полученных данных, анализ, формирование отчета с рекомендациями, прототипами, механиками.
 

16. Подготовка и проведение контентного эксперимента, защита отчета перед клиентом.
Практика: непосредственно организовать эксперимент, основанный на данных, имеющий под собой что-то большее, чем просто чье-то мнение.