Профессия
digital‑аналитик

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

Компании в среднем тратят 6 месяцев и от 500.000 до 1.000.000 рублей на эксперименты и накопление опыта в аналитике. Мы предлагаем сократить этот путь до 2 месяцев и стоимости билета на курс.

Принять участие

Подробнее о курсе

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. Вы освоите ключевые навыки, необходимые для трудоустройства, изучите теорию и практическое использование инструментов систем аналитики и научитесь решать на практике реальные бизнес-задачи от крупных компаний.

Формат курса

Курс состоит из 17 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.

Даты и время занятий

С 20 февраля по 29 марта
Понедельник и пятница с 19:00 до 22:00, суббота с 11:00 до 14:00

Место проведения

Москва, Берсеневская набережная, 6, стр.3, Digital October.

Посмотреть на карте

79 000 рублей

Чему 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

Записаться на курс

Кому полезно учиться digital‑аналитике

Маркетологам

Для расчета рентабельности вложений в маркетинг и анализа поведения аудитории.

Научитесь самостоятельно строить многоканальные последовательности по атрибуции трафика (например, посетитель пришёл с FB, потом прочитал статью, а в следующую сессию зашёл через поиск и совершил покупку)

Продакт‑менеджерам

Для контроля экономической эффективности продукта и пользовательского взаимодействия внутри.

Именно аналитика открывает глаза на действия пользователя внутри вашего продукта: сколько стоит пользователь, сколько он приносит прибыли, сколько у него повторных продаж и на каком этапе воронки он «отвалился».

Руководителям отделов

Для оперативного контроля на основе KPI.

Руководителям необходимо выделять важные данные и игнорировать второстепенные. Разработка собственных KPI по принципу «от бизнес-задач к целям» даст возможность управлять бизнесом на кончиках пальцев в режиме онлайн.

Разработчикам

Для понимания взаимодействий пользователя с сайтом и выявления его потребностей.

А также как часть сервиса, без которой не обходится ни одно современное задание на разработку. Не понимая смысла того, что и зачем делаешь, невозможно создать хороший продукт.

Дизайнерам

Для понимания как пользователи взаимодействуют с интерфейсом.

Аналитика помогает дизайнеру понять, что задуманные им элементы соответствуют ожиданиям пользователя и направляют его поведение в нужное русло, а значит, избежать ошибок интерфейса.

Подойдет ли мне этот курс?


Курс даёт новую интересную профессию всем, кто интересуется бизнесом и технологиями.

Программа доступна для освоения даже новичкам, способным работать в excel.

Записаться на курс

Digital‑аналитиками становятся, потому что:

Хорошая зарплата

Именно на результатах работы аналитика принимаются самые ответственные решения в компании. Данный специалист просто не может стоить дёшево.

Коллеги оценят

IT-рынок быстро растет, и для каждого проекта нужно собрать данные, настроить KPI, отследить достижение целей и экономическую эффективность проекта. Идей много — профессионалов единицы.

Актуальность

Профессия в тренде по всему миру и сохранит актуальность в будущем — бизнесу всегда будет необходим анализ данных. Машины ещё очень долго не научатся принимать бизнес-решения, а значит, эта роль направляющего останется за аналитиком.

Интересные задачи

Аналитик в IT — это основа управленческих решений, которые могут стоить миллионы прибыли или убытка. Именно аналитик даёт основу для принятия важных решений.

Польза для бизнеса

Экспертиза за короткий срок

Компании в среднем тратят 6 месяцев и от 500.000 до 1.000.000 рублей на эксперименты и накопление опыта в аналитике. Мы предлагаем сократить этот путь до 2 месяцев и стоимости билета на курс.

Рост прибыли

Понимая ошибки интерфейса и проблемные места воронки продаж, можно резко увеличить прибыль компании.

Снижение расходов на рекламу

Рекламный бюджет часто расходуется неэффективно. Квалифицированный аналитик знает, какой из каналов сработал, а какой нет.

Масштабирование

Масштабировать бизнес нужно, понимая, что именно влияет на продажи. Анализируя аудиторию и её поведение, можно вкладывать деньги только в эффективные коммуникации с потребителем.

Курс ведут опытные эксперты

Илья Чухляев,
руководитель отдела аналитики Adventum

Консультирует клиентов в повышении эффективности проектов с помощью онлайн-аналитики. Проекты в портфолио: Экспедиция, МегаФон, МаксимаТелеком, IVI, Партер.ру, Софтлайн.

Сертифицированный консультант Google Analytics, Google Tag Manager и партнер по обучению Яндекс. Сертифицирован международной маркетинговой ассоциацией OMCP как Analytics Master.

Андрей Зайко,
руководитель группы аналитиков Adventum

Проекты в портфолио: МегаФон, Vans, Mars, IQ Option, Penny Lane Realty

Выступает на профильных конференциях и семинарах в качестве эксперта по повышению конверсии. Также является сертифицированным консультантом Google Analytics, Google Tag Manager и Яндекс Метрика. Много работает с Google 360.

Записаться на курс

Почему аналитиков всегда кормят печеньками

Без тебя не принимается ни одно решение

Сколько раз скачали прайс, кликают ли по новой зеленой кнопке, какая реклама лучше всего сработала — знает аналитик!

У тебя есть ответы на все вопросы

Любая идея обретает вес только при наличии аргументов и должна быть обоснована в цифрах.

Ты знаешь о пользователях то, что они не знают о себе

Если ты всегда мечтал изучать поведение людей, это профессия для тебя.

Программа курса

1. Планирование аналитической экосистемы проекта.

  • Определение веб-аналитики и круга задач, которые стоят перед junior-аналитиком.
  • Определение точек роста проекта, знакомство с различными методиками и метриками эффективности проекта.

2. Данные наизнанку. Откуда они появляются и когда становятся применимы.

  • Знакомство с пулом инструментов веб-аналитики. Какие задачи они выполняют? (Google Analytics, Яндекс Метрика, AppsFlyer, Tableau, Google BigQuery, Optimizely и другие). Когда нужна разработка собственных систем аналитики.

3. Сбор данных мобильной аналитики. Подготовка аккаунтов систем аналитики к работе.

  • Принципы сбора веб-данных Google Analytics, AppMetrica, AppsFlyer для мобильных приложений.
  • Настройка аккаунта в Google Analytics и Яндекс Метрика.
  • Точность и погрешности в сборе, обработке и визуализации данных в Google Analytics, Яндекс Метрика, AppsFlyer.
  • Легитимность данных. Какие существуют ограничения с точки зрения закона.

4. Google Tag Manager как система управления сбором данных.

  • Знакомство с интерфейсом инструмента Google Tag Manаger и определение его задач, правильная структура тегов и правил.
  • Настройка базовых аналитических и рекламных тегов, дебаг тегов и событий в Google Analytics и Яндекс Метрика.
  • Cоздание тегов: Google Analytics, Adwords, Facebook, Vkontakte и др.
  • Проверка корректности сбора данных.

5. Расширенная электронная торговля с помощью GTM. Как использовать функционал для любого проекта.

  • Принципы использования dataLayer в Google Tag Manager. Как правильно получать значения с сайта.
  • Передача значений с сайта расширенной электронной торговли и других параметров в Google Analytics и Яндекс Метрику.

6. Measurement Protocol как инструмент обогащения данными.

  • Логика работы функционала MP и правила передачи протокола данных. Описание кейсов, когда передача данных по MP не спасает.
  • Составление структуры Measurement Protocol для передачи из CRM системы для своего проекта.
  • Передача данных из системы коллтрекинга.

7. Анализ возврата от рекламных инвестиций. Применение пользовательской сегментации. Отслеживание мобильных источников.

  • Анализ данных об эффективности рекламных каналов. Какие инструменты для этого нужны.
  • Как применить импорт расходов в Google Analytics для анализа ROI.
  • Какие особенности учета источников в мобильных приложениях и как делать выводы об эффективности источников.
  • Кейсы анализа рекламных кампаний с помощью Google Analytics и Яндекс Метрики.
  • Решение задач по анализу кампаний в контексте, социальных сетях, рекламных сетях и SEO.

8. Мультиканальный анализ. Как объективно оценить вклад источника. Ремаркетинг.

  • Постановка проблемы мультиканального анализа, виды моделей атрибуции их применение и ограничения. Атрибуция в Google Analytics, Яндекс Метрика, прочих сервисах.
  • Создание собственной атрибуции «на коленке»: как оценить действительный вклад источника трафика на действие пользователя. С помощью Excel разбираемся в принципах построения Funnel Based Attribution.

9. Поиск потенциала в улучшении пользовательского опыта.

  • Строим воронки в Google Analytics для выявления проблем с выполнением пользователями нужной задачи.
  • Получаем качественную информацию от пользователей на предмет проблем на сайте.
  • Определяем проблемы в мобильных приложениях.
  • Формируем гипотезы по проблемам на сайте.
  • Оцениваем экономику изменений.

10. Анализ конкурентов подручными инструментами + Проведение GAIQ теста.

  • Методики анализа конкурентов в онлайн и примеры инсайтов, которые можно получить с помощью существующих инструментов (Similarweb, Br-analytics и пр.).
  • Проведение GAIQ теста.

11. Google BigQuery как еще один инструмент хранения данных, проведения расчетов и обработки данных о пользователе.

  • Изучаем бизнес кейсы, когда GBQ помогает сделать расчеты данных о пользователях.
  • Тренируем создание SQL запросов в GBQ, визуализацию этих данных в Google Sheets и загрузку в Google Analytics.

12. AB тестирование, как цикличный инструмент повышения знаний о пользователе и эффективности проекта.

  • Введение в тестирование, способы проведения тестов (сервер, JS, сплит).
  • Определение исходных гипотез.
  • Обзор систем AB тестирования (Optimizely, VWO, GoogleCE, Optimize360).
  • Интеграция с системами аналитики для проведения анализа.
  • Настройка систем Optimizely и GoogleCE, запуск теста.

13. AB тестирование, как цикличный инструмент повышения знаний о пользователе и эффективности проекта 2.

  • Математика тестов: статистическая достоверность, распределение вероятностей, оценка лучшего варианта в тесте.
  • Анализ данных: дополнение внешних конверсий в тест, AA тесты и однородность данных, скрытые проблемы в тестировании.
  • Построение плана тестов.
  • Проводим анализ результатов реальных тестов.

14. Ремаркетинг в Google Analytics и Яндекс Метрика. Другие методы работы с базой пользователей для увеличения доходности проекта. Практики работы с retention.

  • Управление данными после расчетов или как использовать сегменты аудитории во внешних системах. Практика обмена данными.
  • Принципы управления показателями удержания пользователей.
  • Настраиваем теги ремаркетинга через GTM, сегментируем и настраиваем аудитории в Adwords, MyTarget, Директ, настраиваем динамический ремаркетинг на основе данных ecommerce.

15. Дашборды с помощью Google Sheets и Google Analytics, Google Data Studio 360.

  • Знакомимся с плагинами Google Analytics к Google Sheets, изучаем функционал API Core v3 и v4.
  • Выполняем задачу по построению отчета по ROI (когортный и некогортный).

16. Сводим данные для анализа, формируем отчет с рекомендациями для клиента.

  • Что такое «гемба» или почему аналитик не всегда должен доверять данным. Реальные бизнес кейсы о проведении исследований и применении получившихся данных в аналитике.
  • Сводим данные в отчет и готовим рекомендации по оптимизации проекта.

17. Защита проекта.

  • Защита подготовленного отчета с рекомендациями, который готовился на протяжении всего курса, перед клиентом.

Обучение проходит по эффективным методикам #tceh

Здесь преподают только практики-профессионалы. Они делятся со студентами знаниями, которые будут актуальны в реальном бизнесе. Поэтому сертификаты #tceh котируются в технологической среде и на digital-рынке.

Записаться на курс

Отзывы студентов

Стоимость курса зависит от даты покупки

Цена сейчас

79 000 руб.

Цена действительна
по 29 декабря.
Купи сейчас и сэкономь 20 000 рублей.

Цена потом

89 000 руб.

Цена действительна
с 30 декабря по 2 февраля.
Экономия 10 000 рублей.

Цена в последний момент

99 000 руб.

Цена действительна
с 3 февраля – последние места в группе.

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



Регистрация на курс

Регистрация на курс завершена.
Оставьте заявку на следующий набор и получите скидку

Мы сообщим вам о старте курса и пришлём промокод скидки.
Мы не будем использовать ваш телефон в других целях.