Профессия дата-майнер в маркетинге

Задумывались о том, сколько песчинок на пляже?
Хотели бы, чтобы ИИ рассчитал пассажиропоток Москвы и рассосались пробки?
Знаете, что большинство данных в мире неструктурированные и это не даёт заснуть по ночам?

Тогда добро пожаловать в новую профессию 21 века!

Записаться

Давайте разберёмся, кому вообще нужна аналитика и что она даёт:

target

Аналитику

даёт основания прогнозировать развитие бизнеса, исходя из предсказуемых данных.

tuning

Дизайнеру

даёт возможность увидеть и понять User Journey Map в действии, начать проводить эксперименты.

cart

Перформанс мастеру

даёт сквозную аналитику и полный контроль над оптимизацией трафика и управлением CPA.

branch

Разработчику

даёт возможность изменить траекторию и стать продуктологом без всякой гуманитарной фигни.

65% бюджета

вы тратите на неэффективную рекламу
и даже не видите этого.

минимум 4 способа

улучшить конверсии лежат у вас под носом,
но вы о них не знаете.

Аналитика открывает ваш третий глаз!
(шутка)

Компетенции в аналитике — это интегральный
навык, повышающий ваши возможности сразу
в нескольких областях бизнеса.

Получить консультацию о курсе

Консультант позвонит вам, расскажет о курсе и ответит на все вопросы. Мы не будем использовать ваши данные в других целях и передавать их третьим лицам.


Оставляя заявку, я даю согласие на обработку своих персональных данных.

Сертификат Google Analytics

Ключевые понятия, которые вы освоите:

Сертификат Google Analytics
  • UNIT-экономика

  • ROI

  • ДРР

  • LTV

  • NPS

  • ARPU и ARPPU

  • принцип DMMM

  • аттрибуция

  • CPA-анализ

  • ROPO-анализ

Ключевые инструменты, которыми вы овладеете:

Excel

Google Analytics

Google Tag Manager

Я.Метрика

AppsFlyer

Firebase

Tableaue

AppMetrica

Optimizely

VWO

GoogleCE

Optimize360

OWOX

Roistat

Wordstat

Key Collector

Google BigQuery

SQL

Power BI

Power Query

DAX

Что делать, если не очень-то и знакома Google Analytics, а в Excel ни с чем,
сложнее смет не приходилось сталкиваться? Не включать панику.
Мы всё сделали так, чтобы вы справились.

Адаптированный материал

Курс составлен так, чтобы кривая повышения сложности не была экспоненциальной. Каждый инструмент рассматривается подробно.

Видеозаписи всех занятий

Для того, чтобы повторить тему в нужный момент. Хотя вести свои записи тоже рекомендуется.

Поддержка и обратная связь

Во время и в течение месяца после окончания обучения вы можете получить консультацию у преподавателей.

Обучение на практике

У вас три месяца, чтобы применить знания под руководством экспертов. Нет своего проекта — мы находим тестовый с учётом ваших продуктовых задач.

Получить консультацию о курсе

Консультант позвонит вам, расскажет о курсе и ответит на все вопросы. Мы не будет использовать ваши данные в других целях и передавать их третьим лицам.



Оставляя заявку, я даю согласие на обработку своих персональных данных.

6

Потоков слушателей прошли обучение

186

выпускников

459

работодателей уже ищут digital-аналитика *

120 тыс.

Средняя зарплата digital-аналитика **

* По данным hh.ru

** По данным опроса Trud.com, поисковой системы вакансий и резюме.

Среди выпускников курса — сотрудники компаний Phillips, «Лаборатория Касперского», «Сбербанк», «Теории и практики», «Альпина Паблишер», «Тинькофф Банк», «МТС», Delivery Club, «М. Видео», Bayer, «Санофи», ABBYY.

Ваши новые ключевые навыки:

  • Строить отчёт или dashboard за несколько минут.

  • Проводить регрессионный анализ маркетинговых данных.

  • Оценивать достоверность статистических данных.

  • Объединять данные в BI-системах из различных источников данных.

  • Проводить контентные и рекламные эксперименты (A/B-тест).

  • Работать с cookie-файлами и тестировать отправку данных.

  • Рассчитывать когорты и их LTV.

  • Считать retention по когортам пользователей.

  • Строить модели для прогнозирования маркетинговых показателей.

  • Находить проблемные зоны в интерфейсе и оценивать их влияние на доход.

  • Оценивать рентабельность инвестиций в рекламные каналы.

Программа

Базовый блок подготовки аналитика. Позволит хорошо ориентироваться в новой профессии и понимать весь спектр задач и инструментов.

Неделя 1: Аналитическая экосистема digital-проекта и сбор данных.

Сформируете общую экономическую модель проекта на основе метрик.

Неделя 2: Знакомство с Google Analytics.

Настроите под свои задачи кабинет Google Analytics.

Неделя 3: Расширенные возможности Google Analytics и сквозная аналитика. Яндекс.Метрика.

Соберёте готовую структуру данных для объединения результатов маркетинга и продаж.

Неделя 4: Основы Google Tag Manager и мобильная аналитика.

Установите коды аналитики, ремаркетинга и коды рекламных площадок. Настроенный GTM для отправки событий.

Неделя 5: Excel для маркетолога и практический анализ рекламных кампаний: семантика и SEO.

Проведёте анализ продаж на основании выгрузки из ERP/CRM и анализ семантического ядра для контекстного и поискового продвижения с помощью Google Analytics, Яндекс.Метрики, Wordstat, Key Collector.

Неделя 6: Практический анализ рекламных кампаний: CPC кампании, атрибуция, когортный анализ и retention.

Проведёте анализ контекстных рекламных кампаний в Google Analytics и Excel, атрибуционный анализ для оценки вклада медийной кампании в продажи, когортный анализ в Excel и Google Analytics для оценки кампании.

Неделя 7: User Experience исследование от А до Я. Подготовка и проведение A/B-эксперимента.

Проведёте анализ проблем с помощью воронок в Google Analytics и настроенный сплит-тест в Google Optimize.

Неделя 8: Построение дашбордов и тестирование по итогам базовой программы.

Создадите дашборд на основе кейса.

К оглавлению

Практика

Неделя 9: Продвинутый Google Tag Manager.

Разработаете схему отправки событий в GA и Яндекс.Метрику и настроете GTM для отправки событий электронной торговли, а также создадите инструкцию для разработчиков сайта по электронной торговле.

Неделя 10: Вводная в статистический анализ в маркетинге и техническая аналитика (базы данных).

Проведёте анализ зависимости показателей из базы данных о продажах, оцените свои AB тесты и создадите Cookie файлы для ресурсов.

Неделя 11: Практика работы с SQL и Google BigQuery.

Решите маркетинговые задачи при помощи SQL и проанализируете наиболее ценные сегменты аудитории и LTV.

Неделя 12: Очистка и доопределение данных, практика BI аналитики в Power BI.

Выработаете новые продуктовые гипотезы на основе очищенных данных и создадите единый массив данных в Power BI.

Неделя 13: Практика BI аналитики в Power BI, моделирование и построение прогнозов.

Проведёте CPA- и ROPO- анализы.

Неделя 14: Моделирование и построение прогнозов (продолжение). Защита проектов.

Получите готовые сегменты потребителей для проведения рекламной кампании и ваш полностью собранный digital-проект.

К оглавлению

Преподаватели

Когда начинаем и стоимость

Даты и время занятий

18 декабря — 30 марта,
Понедельник, Пятница с 19.00 до 22.00
28 занятий, 84 часа

Место проведения

Москва, Мясницкая улица, дом 13,
строение 18, Малый конференц-зал.

Посмотреть на карте

130 000 руб.

До 22 ноября экономия 22 000 руб.

140 000 руб.

До 6 декабря экономия 12 000 руб.

152 000 руб.

Последние места в группе

18+
Способы оплаты Оплатить можно картой, банковским переводом или интернет‑кошельком.

Если вы хотите оплатить в рассрочку, напишите письмо на edu@tceh.com
или позвоните Елизавете +7 499 647-47-80

Отзывы

Расскажите о курсе друзьям

+7 499 647-47-80

г. Москва, ул. Мясницкая, д. 13, стр. 18, Аудитория 1 (1 этаж)