О курсе
Несколько лет назад Facebook придумал должность Growth Manager. В компании поняли, что навык работы с данными важнее, чем креативность. А еще — что вместо привлечения следующего миллиона пользователей надо фокусироваться на предсказуемой и масштабируемой модели роста.
За это время Growth Manager получил практически дефолтную роль во многих быстрорастущих компаниях. Чтобы разобраться со спецификой этой должности на курсе, мы пройдемся по всем этапам работы:
— запуск новых продуктов или фичей;
— построение growth model;
— настройка аналитики и работа с сырыми данными;
— проведение A/B тестов;
— создание онбординга;
— запуск кампаний для удержания и вовлечения пользователей.
У студентов будет возможность не только вникнуть в теорию и получить новые навыки, но и узнать, как развиваться в профессии: как привести в порядок CV, пройти собеседование и планировать свою карьеру.


16 800 грн/мес. при оплате частями

Программа курса
-
Go-to-market strategy
- — Создание персон: customer development & JTBD.
- — Анализ рынка и конкурентов: startup vs mature company.
- — Определение value prop.
- — Feedback loop для пользователей и команды.
-
Product & feature launch
- — Channel-product fit.
- — Scalable & traction channels. SEO, referral, paid ads, content marketing.
- — Разница между soft launch, initial traction и feature launch.
- — «Запуск курильщика» — как запускаться, когда денег нет.
- — Product-market fit.
-
Analytics
- — Taxonomy doc — чтобы все понимали, что и как мы трекаем.
- — Выбор метрик.
- — Growth model — инструмент, который надо использовать каждый день.
- — Unit-economics: LTV, CAC, payback, contribution margin.
- — Prediction LTV.
-
Experiments
- — Типы экспериментов и как подобрать нужный под свою задачу.
- — Проведение А/В тестов, статистическая достоверность, power level.
- — Модели приоритизации гипотез.
- — Инкрименталити тесты, многорукий бандит и rollout тестов.
-
Retention
- — Как выбрать метрику и фриквенси для ретеншна.
- — Разница между N-day retention, rolling retention и custom brackets.
- — Когортный анализ и использование pivot tables для построения когорт.
- — Создаем growth model, чтобы оценить, какой ретеншн у нас должен быть.
- — Сегментация пользователей.
-
Engagement
- — Что не так с MAU/DAU и как правильно измерять вовлечение.
- — Как определить, кто из пользователей power, core или casual.
- — Как Uber, Netflix и Instacart работают с вовлечением.
- — Какие могут быть кампании, как засетапить и что сказать.
- — Регрессия и корреляция для оценки и прогнозирования вовлечения.
-
Activation
- — Что считать «активацией» в продукте и как найти AHA момент.
- — Какой ивент выбрать для аналитики.
- — Как построить onboarding и какая разница в нем до и после первого использования продукта.
- — Signal-based кампании, офферы и как их анализировать.
-
User Journey
- — Собираем все кампании в одном месте.
- — Создаем user journey map.
- — Cross-channel коммуникация.
-
SQL 101
- — Да, он тоже нужен. Как понять, что творится у нас в базах и где что лежит.
- — Переход от spreadsheet к SQL: SELECT * FROM.
- — Объединяем таблицы: JOIN, LEFT JOIN, INNER JOIN.
- — Создаем новые таблицы и колонки: простые операции подсчета метрик.
- — Считаем CTR, K-factor, вытягиваем данные для корреляционного анализа.
-
Career
- — Как привести CV в порядок.
- — Прохождения собеседований в крупных компаниях (Lyft, Instacart, Get Your Guide).
- — Что ожидают и хотят видеть стартапы.
- — Вопросы, связанные с релокейтом.
Курс для вас, если вы
Product Marketing Manager / Product Manager
в продуктах «около-product-market-fit»
Продуктовые компании, которые получили product-market fit и растут. Важно иметь доступ к данными для своего продукта или аналитика, который сможет помочь с ad-hoc анализом.
SEO/Performance Manager
или другой узконаправленный специалист, который хочет перейти в PMM
Опыт
более 3 лет опыта на должности, связанной с маркетингом или продуктом
English
Upper Intermediate и выше, чтобы читать длинные и писать короткие тексты
Время
10+ часов в неделю на выполнение домашних работ
Как проходит обучение
Видеолекции и вебинары
Каждый модуль состоит из нескольких лекций и открывается по понедельникам, а по средам в 19:30 проходят групповые звонки с куратором.
Живое общение с куратором
У каждого студента есть слот на личный созвон с куратором раз в две недели.
Real-life задания
У нас действует Practicult — культ практики. Поэтому на курсе будет много реальных кейсов Lyft, Instacart, Uber и других топовых компаний.
Курсовой проект
На протяжении курса студенты будут работать над своими проектами (продуктами). Потому обязательное условие для поступления — наличие продукта и доступа к его внутренним данным.
Регулярный фидбек
У нас нет базовых и премиум режимов. Только премиум, всегда. Получите от куратора все. И да, десятая итерация правок — это нормально.
Сертификат за дело
Выдаем только тем, кто своим потом, временем и силами его заслужил.
ГРАФИК
Старт
22 мая 2023
Вебинары
по средам 19:30
Видеолекции
по понедельникам
Alumni Network












Партнер
This course is supported by DataCamp — the most intuitive learning platform for data science and analytics. DataCamp’s learn-by-doing methodology combines short expert videos and hands-on-the-keyboard exercises to help learners retain knowledge.
Вопросы
Кому этот курс не подойдет?
— Агентствам, аутсорс и аутстаф компаниям или продуктам, сделанным в аутсорсе;
— тем, у кого нет опыта с привлечением пользователей (например, SEO, Perfomance, Content);
— энтерпрайз продуктам;
— e-commerce:
— igaming.
Обязательно ли знать английский для прохождения курса?
Все материалы, презентации, домашние задания и дополнительные лекции будут на английском, потому это обязательно условие для поступления.
Можно ли пересматривать лекции по окончании курса?
Да, они будут вам всегда доступны.
А вебинары будут записываться?
Будут. Но польза вебинаров именно в живом общении и разборе кейсов с куратором и участниками, потому советуем выделить для них время заранее.
Как происходит коммуникация на курсе и в каком формате куратор дает фидбек?
Вся коммуникация на курсе проходит на платформе Slack (рабочий чат группы, каналы для домашних заданий и полезных ссылок). Куратор дает фидбек в виде комментариев к домашним заданиям и обсуждения на вебинарах. У каждого студента есть слот на личный созвон с куратором раз в две недели.
Я получу сертификат?
Только при условии выполнения домашних заданий и успешной защиты курсового проекта.
Что, если мне не понравится?
Мы сможем вернуть деньги в течение 7 дней от даты старта курса, если вы передумаете.