Этот курс охватывает все темы, которые вам необходимо знать, чтобы стать продакт-менеджером, работающим с данными. Работа в компании-разработчике программного обеспечения и необходимость принимать решения по продукту могут быть сложными. Все курсы, конференции по управлению продуктами говорят об управлении данными, «принятии решений на основе данных», «использовании данных для принятия решений...», но статьи не дают глубокого понимания того, что это значит.
Что вы должны отслеживать?
Как посмотреть на KPI компании и получить инсайты?
Как действовать или реагировать на данные
Как работать с отделами данных
Как использовать инструменты анализа данных, такие как A/B-тестирование
и т. д.
Я был там 6 лет назад и быстро понял, что если я хочу быть проактивным менеджером по проектам, принимающим решения на основе данных, мне нужно стать экспертом в области анализа данных.
За последний год, почувствовав уверенность в этом, я решил собрать все свои знания из статей, опыт работы в качестве PM и создать наиболее полный курс по аналитике данных для продакт-менеджеров.
Меня зовут Давид Кремлевский. Я работаю уже 6 лет в индустрии программного обеспечения. До этого я изучал управление бизнесом и получил степень MBA в области управления бизнесом и предпринимательства. Я увлечен данными, и в этом курсе я хочу превратить вас в эксперта, но, самое главное, заставить вас получать удовольствие от анализа данных.
В этом курсе вы узнаете как:
Анализировать пользовательские метрики и бизнес-KPI
Смотреть и получать представления о своих данных
Принимать меры к своим данным
Отслеживать успехи
Обмениватся данными с вашими заинтересованными сторонами
Использовать такие инструменты, как A/B-тестирование, для принятия решений, основанных на данных.
Посмотреть больше
Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри или слушай
Become a Data Driven Product Manager,
а также все другие курсы, прямо сейчас!
Vanity/Lagging metrics VS Actionable/ Leading metrics
Урок 9.00:09:13
Metrics by industry
Урок 10.00:09:07
Monetization metrics
Урок 11.00:06:10
Define actionable company KPIs
Урок 12.00:03:34
Practice: Define KPIs
Урок 13.00:07:29
BONUS: practice interview questions on product KPIs
Урок 14.00:11:21
Your turn! Analyze user funnel analysis
Урок 15.00:00:56
Introduction
Урок 16.00:04:41
Type of KPIs
Урок 17.00:02:38
Good metric definition
Урок 18.00:03:46
Define success of your features
Урок 19.00:10:45
Track performance of your features
Урок 20.00:03:31
BONUS: interview questions
Урок 21.00:23:04
Approach the data - Define Correlation
Урок 22.00:03:03
Approach the data - Correlation VS Causation
Урок 23.00:14:08
Read the data
Урок 24.00:04:49
Conversion rates metrics
Урок 25.00:13:21
Cognitive Biases
Урок 26.00:01:10
Introduction
Урок 27.00:11:54
Act on Data
Урок 28.00:18:28
React on data
Урок 29.00:06:55
Let's practice!
Урок 30.00:01:10
Introduction
Урок 31.00:06:37
Prerequisite on Data Infrastructures
Урок 32.00:07:34
Define your events
Урок 33.00:09:39
Define your properties
Урок 34.00:11:07
Common tips on events tracking
Урок 35.00:00:44
Introduction
Урок 36.00:07:47
Collaboration with data teams
Урок 37.00:08:23
Present data to other stakeholders
Урок 38.00:10:42
Design charts
Урок 39.00:05:48
Common tips for data visualisation
Урок 40.00:01:26
Introduction
Урок 41.00:15:55
Before the A/B test
Урок 42.00:05:13
A/B testing: define a winner!
Урок 43.00:00:47
Introduction
Урок 44.00:03:19
1st day at work! Meeting with the HR
Урок 45.00:08:24
1st day: Interview with Stakeholders
Урок 46.00:03:11
2nd day at work - Define new KPIs
Урок 47.00:09:29
3rd day at work - Find assumptions
Урок 48.00:03:12
2nd week at work - Assumptions to hypothesis
Урок 49.00:04:51
3rd week at work - Test your hypothesis!
Урок 50.00:04:33
AB test results!
Урок 51.00:04:39
7th week at work! Define metrics
Урок 52.00:02:14
7th week at work! Define events
Урок 53.00:07:24
8th week at work: Drop in one metric!
Урок 54.00:03:17
18 week at work: First results...
Урок 55.00:00:58
Conclusion
Комментарии
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Визуализация данных - это гораздо больше, чем рисование красивых диаграмм; это процесс обнаружения и передачи информации, полученной из данных. Как веб-разработчики, мы, к счастью, плаваем в данных о приложениях, которые мы создаем, о пользователях, которые взаимодействуют с ними, и о рабочих процессах разработки, которые мы используем для их создания. Мы можем привыкнуть смотреть на определенные визуализации этих данных — например. п
Погрузитесь в понимание того, чего действительно хотят ваши клиенты. Аналитика пользовательских данных позволит создать продукт, который полностью отвечает потребностям конечных пользователей. Узнайте, как отслеживать поведение клиента и прогнозировать его намерения. Изучите все тонкости работы над большими проектами.
Стать менеджером по продукту | Изучите навыки и получите работу
Become a Product Manager | Learn the Skills & Get the Job
Самый обновленный и полный курс по управлению продуктами на Udemy! Вы изучите навыки, составляющие всю работу и процесс управления продуктом: от идеи до исследования рынка, от разработки UX до создания прототипов, технологий, метрик и, наконец, до создания продукта с пользовательскими историями, управлением проектами, определением объема работ и руководством. У нас даже есть интервью с реальными руководителями, вопросы и ответы со студентами, а т
Начните свою карьеру в анализе данных на курсе "Аналитик данных". Освойте все необходимые для аналитика навыки: от Google-таблиц до Python, SQL и Power BI.
Этот семинар, проводимый Брайаном Холтом, предлагает всестороннее введение в управление продуктом. Он особенно ориентирован на инженеров, задумывающихся о переходе в роль менеджера продукта, и включает практические упражнения и рекомендации для начала экспериментов с обязанностями менеджера продукта.
frontendmasters
