Продуктовая аналитика

Магистратура 2026/2027

Статус: Курс обязательный (Экономика и бизнес-консалтинг)

Кто читает: Департамент экономики

Где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

Когда читается: 1-й курс, 3 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Салтан Андрей Анатольевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 24

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс даёт практический, end-to-end взгляд на то, как данные и аналитика помогают проектировать, развивать и масштабировать цифровые продукты. Мы разберём, как продуктовые команды превращают данные о пользователях, рынке и работе продукта в решения: от формулирования целей и метрик успеха до диагностики проблем, постановки гипотез и приоритизации улучшений. В фокусе - пользовательская аналитика (воронки, когорты, ретеншн, вовлечённость), эксперименты и причинное мышление (A/B тесты и альтернативы), метрики роста и монетизации, основы предиктивной аналитики, а также операционная модель аналитики в продуктовой организации. Обучение опирается на разбор кейсов, показывающих, как компании внедряют аналитику на практике, с какими компромиссами и организационными сложностями сталкиваются, и какие типичные ошибки совершают. По итогам курса слушатели смогут формулировать продуктовые вопросы как измеримые гипотезы, выбирать метрики и методы анализа и ясно доносить выводы, которые двигают продуктовую стратегию и исполнение.

Цель освоения дисциплины

• Дать целостное представление о product analytics как о процессе принятия решений на основе данных в продукте. • Научить выбирать метрики, которые отражают ценность продукта для пользователя и бизнеса, и избегать «vanity metrics». • Сформировать практические навыки диагностики продуктовых проблем через воронки, когорты и сегментацию. • Освоить основы дизайна экспериментов и интерпретации результатов A/B тестов. • Познакомить с применением предиктивных моделей (churn, LTV, прогнозы) и ограничениями прогнозной аналитики. • Показать, как выстроить операционную модель аналитики (процессы, роли, артефакты, качество данных) в продуктовой команде.

Планируемые результаты обучения

знает ключевые типы продуктовых метрик: acquisition, activation, retention, engagement, revenue, referral; а также метрики для подписок и маркетплейсов
знает методы пользовательской аналитики: сегментация, когортный анализ, воронки, ретеншн и churn
знает основы экспериментирования: формулирование гипотез, рандомизация, статистическая значимость, мощность, типовые ловушки
знает основы предиктивной аналитики и оценки моделей (validation, precision/recall), где прогноз полезен, а где создаёт риски
знает компоненты operating model продуктовой аналитики: инструментация, качество данных, регулярные ритуалы, репозиторий знаний, взаимодействие ролей
умеет переводить продуктовые цели в измеримые метрики и критерии успеха;
умеет строить и интерпретировать продуктовые воронки, когорты ретеншна и сегментные срезы
умеет диагностировать причины изменения метрик и формировать гипотезы улучшений; составлять план A/B теста (метрики, дизайн, длительность, критерии остановки) и интерпретировать результаты
умеет формулировать задачу для предиктивной модели (цель, данные, признаки, метрика качества, сценарий применения) на уровне требований
может участвовать в продуктовых решениях как аналитически грамотный PM/аналитик: задавать правильные вопросы к данным и требовать проверяемые выводы

Содержание учебной дисциплины

1. Введение в продуктовую аналитику и измерение эффективности продукта
2. Клиентская (пользовательская) аналитика. Кейс: Othellonia
3. Метрики продукта и Product-Led Growth (PLG)
4. Эксперименты и причинное мышление. Кейс: Innovation at Uber
5. Предиктивная аналитика. Кейс: Telepass
6. Операционная модель продуктовой аналитики (Analytics Operating Model)

Элементы контроля

Экзамен
Итоговый тест
Минитесты
На понимание терминов и связей, формат: верно/неверно, один/несколько вариантов, короткие ответ.
Домашние задания по кейсам

Промежуточная аттестация

2026/2027 3rd module
0.4 * Экзамен + 0.3 * Минитесты + 0.3 * Домашние задания по кейсам

Список литературы

Авторы

Бродская Наталья Николаевна

Программа дисциплины