- Кто такой маркетолог-аналитик?
- Что делают маркетологи-аналитики и чем занимаются?
- Что должен знать и уметь маркетолог-аналитик?
- Востребованность и зарплаты маркетологов-аналитиков
- Как стать маркетологом-аналитиком и где учиться?
- 10+ лучших курсов для обучения маркетолога-аналитика: подробный обзор
- 1 место. Курс «Профессия Маркетолог-аналитик» — Skillbox
- 2 место. Курс «Веб-аналитик с нуля до Junior 2.0» — Skillbox
- 3 место. Курс «Маркетинговый аналитик с нуля до middle» — Нетология
- 4 место.Курс «Маркетолог-аналитик» — SkillFactory
- Курс «Маркетолог-аналитик» — MaEd
- Курс «Профессия: Маркетолог-аналитик» — ProductStar
- Курс «Аналитический маркетинг» — РЭУ имени Г.В. Плеханова
- Курс «Сквозная аналитика в маркетинге» — Центр развития компетенций в маркетинге
- Курс «Маркетинговая аналитика» — laba
- Курс «Интернет — маркетолог/аналитик» — Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана
- Курс «Маркетолог-аналитик» — Product University
- Курс «Маркетолог-аналитик» — Русская Школа Управления
- Курс «Маркетинговая и клиентская аналитика» — Geek Brains
- Курс «Маркетолог-аналитик» — NBU
- Курс «Маркетолог-аналитик» — Международная Академия Бизнеса
- Курс «Профессия Маркетолог-аналитик» — Skillbox (уже неактуален)
Кто такой маркетолог-аналитик?
Маркетолог-аналитик — это специалист, который помогает компаниям и организациям решить, какие продукты и услуги продавать, а также каким клиентам и по какой цене. Они приходят к своим выводам, изучая условия рынка, деятельность конкурентов и поведение потребителей.
Что делают маркетологи-аналитики и чем занимаются?
Обязанности на примере одной из вакансий:
- участие в формировании ценовой и ассортиментной матрицей совместно с отделом продаж
- проведение конкурентного анализа: ассортимент и маркетинговые активности
- анализ динамики продаж
- ведение анализа клиентской базы, сегментация клиентов по определенным параметрам;
- маркетинг покупателя, исследование потребностей контактов покупателя
- написание аналитических отчетов по итогам исследований
- ведение карточек товара в 1С, выгрузка на сайт компании, обновление информации на всех интернет-площадках компании, включая маркетплейсы
- активное участие в работе отдела маркетинга и рекламы
Что должен знать и уметь маркетолог-аналитик?
Требования к маркетологам-аналитикам:
- Проведение конкурентного анализа
- Внедрение системы KPI
- Подсчёт ROI и LTV
- Построение и анализ воронки продаж
- Подключение коллтрекинга (CoMagic)
- Настройка Google Tag Manager
- Построение системы сквозной аналитики
- Юзабилити-тестирование сайта
- Работа в Яндекс.Метрике и Google Analytics
- Извлечение и анализ данных с помощью Python
- Автоматизация отчётности
- Визуализация данных (Power BI, Google Data Studio)
Востребованность и зарплаты маркетологов-аналитиков
На сайте поиска работы в данный момент открыто 870 вакансий, с каждым месяцем спрос на маркетологов-аналитиков растет.
Количество вакансий с указанной зарплатой маркетолога-аналитика по всей России:
- от 55 000 руб. – 316
- от 95 000 руб. – 160
- от 130 000 руб. – 96
- от 170 000 руб. – 49
- от 210 000 руб. – 21
Вакансий с указанным уровнем дохода по Москве:
- от 85 000 руб. – 94
- от 120 000 руб. – 63
- от 155 000 руб. – 36
- от 190 000 руб. – 19
- от 225 000 руб. – 9
Вакансий с указанным уровнем дохода по Санкт-Петербургу:
- от 60 000 руб. – 45
- от 100 000 руб. – 23
- от 140 000 руб. – 12
- от 180 000 руб. – 8
- от 220 000 руб. – 3
Как стать маркетологом-аналитиком и где учиться?
Варианты обучения для маркетолога-аналитика с нуля:
- Самостоятельное обучение – всевозможные видео на YouTube, книги, форумы, самоучители и т.д. Плюсы – дешево или очень недорого. Минусы – нет системности, самостоятельное обучение может оказаться неэффективным, полученные навыки могут оказаться невостребованными у работодателя;
- Онлайн-обучение. Пройти курс можно на одной из образовательных платформ. Такие курсы рассчитаны на людей без особой подготовки, поэтому подойдут большинству людей. Обычно упор в онлайн-обучении делается на практику – это позволяет быстро пополнить портфолио и устроиться на работу сразу после обучения.
Ниже сделали обзор 10+ лучших онлайн-курсов.
10+ лучших курсов для обучения маркетолога-аналитика: подробный обзор
Узнаете, как управлять эффективностью рекламы с помощью данных. Научитесь настраивать веб- и сквозную аналитику, работать с Excel, Python и Power BI. Автоматизируете рутинные процессы и станете востребованным специалистом.
- ★ на 4 и 5 оценивают курс более 90% пользователей
- Гарантируем трудоустройство, или вернём деньги
- 2 языка программирования: Python и SQL для анализа данных
- Сайт-тренажёр для отработки навыков на практике
- Удалённая работа из России или любой точки мира.
Маркетолог-аналитик оценивает эффективность рекламы и поведение пользователей на разных этапах воронки. Его главная задача — узнать, на какую рекламу лучше всего откликается аудитория.
С помощью глубокой аналитики данных он рассчитывает окупаемость каждого рекламного канала и даёт рекомендации, как лучше распределить маркетинговый бюджет. Эти знания помогают оптимизировать маркетинговую стратегию, улучшить коммерческие показатели и кратно увеличить выручку бизнеса.
Чему вы научитесь:
- Анализировать рекламные каналы
Узнаете, какие метрики помогут оценить эффективность маркетинга. Научитесь получать данные из рекламных кабинетов. - Проводить A/B-тесты
Научитесь выдвигать гипотезы и проверять их. Сможете определять самые эффективные рекламные креативы и таргетинги. - Настраивать сквозную аналитику
Научитесь анализировать ассортимент и клиентскую базу. Сможете интегрировать веб-аналитику с CRM и давать рекомендации по распределению бюджета. - Использовать инструменты для анализа данных
Научитесь решать бизнес-задачи с помощью Excel, Python и Power BI. Освоите SQL для быстрого сведения и обработки данных. - Визуализировать данные
Поймёте, как создавать отчёты в виде понятных графиков. Сможете наглядно демонстрировать результаты работы руководству.
Содержание курсов:
Вас ждут 4 блока с разным уровнем сложности, вебинары и практика.
74 модуля, 420 видеоматериалов.
- Веб-аналитик с нуля до Junior 2.0
Вы научитесь работать с основными системами веб-аналитики, собирать данные и понимать ключевые метрики. Узнаете, как анализировать поведение пользователей, эффективность сайта и трафика и повышать отдачу от рекламы.
- Введение в веб-аналитику
- Введение в веб-технологии
- Google Analytics. Настройка счётчика
- Google Analytics для бизнеса. Базовый уровень.
- Google Analytics. Настройки отслеживания
- Google Analytics. Сегменты и электронная коммерция
- Яндекс.Метрика. Отличия от Google Analytics
- Яндекс.Метрика. Основной функционал
- Яндекс.Метрика. Основные отчёты
- Отчёты, метрики и навыки веб-аналитика
- Google Tag Manager
- Google Tag Manager: настройка событий
- Google Tag Manager: работа с dataLayer
- SQL и Google BigQuery
- Визуализация: теория
- Визуализация: практика
- A/B-тестирование: теория
- A/B-тестирование: практика
- Веб-аналитик в команде
- Сквозная аналитика
Научитесь определять рентабельность рекламы, оценивать продуктовые метрики и рассчитывать финансовые показатели бизнеса. Поймёте, как автоматизировать рутину.
- Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна
- Аналитика товарного ассортимента
- Аналитика клиентской базы
- Доставка и последняя миля
- Пользовательский опыт
- Retention-маркетинг
- Поп-апы и рекомендательные системы
- Аналитика сайта и мобильных приложений
- Call-tracking
- Рекламные расходы
- Оценка периода
- P&L
- Аналитик данных с нуля 2.0
Научитесь анализировать данные с помощью сервисов аналитики и BI-инструментов, освоите Python и SQL.
- Знакомство с Python
- Основы Python
- Операторы и выражения в Python
- Python – условный оператор if, ветвления
- Python – условный оператор if: продолжение
- Цикл while в Python
- Python – цикл for: работа со счётчиком
- Python – цикл for: работа со строками
- Python – базовые коллекции: списки
- Методы для работы со списками в Python
- Вложенные циклы в Python
- Python – цикл for: работа со списками
- Функции в Python
- Python – тип данных float
- Python – установка и настройка IDE
- Представление списков в Python
- Библиотека NumPy
- Библиотека pandas
- Основы SQL
- Чтение и запись данных
- Введение в статистику
- Знакомство с большими данными
- Основные метрики бизнеса и системы аналитики: Google Analytics и Яндекс.Метрика
- Загрузка данных в Power BI
- Соединение данных из разных таблиц и ресурсов
- Бонусный курс. PowerPoint + Google Презентации
Вы научитесь эффектно оформлять слайды, создавать в презентациях таблицы, графики и диаграммы, применять анимацию. Сможете создавать запоминающиеся презентации и использовать все возможности этих инструментов.
- Интерфейс Google Презентаций. Настройки доступа
- Google Презентации. Создание и редактирование слайдов. Макет слайда
- Google Презентации. Работа с текстом
- Google Презентации. Работа с фигурами и изображениями
- Google Презентации. Работа с таблицами и диаграммами
- Google Презентации. Печать, презентация и публикация
- Google Презентации. Расширенные возможности
- Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов
- PowerPoint – работа со стилем презентации: единый стиль, цвет и шрифт, форматирование текста
- PowerPoint – работа с фигурами, таблицами и изображениями
- PowerPoint – расширенные возможности редактирования и дизайна
- PowerPoint – печать, презентация и публикация
- Keynote и PowerPoint
Сертификат Skillbox подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.
- Длительность – 6 месяцев
- Практика по Google Analytics, Google Tag Manager и Яндекс.Метрике
- Демосайт для отработки навыков на практике
- Дополнительный модуль по трудоустройству
- План карьерного развития для старта в профессии.
Кому подойдёт этот курс:
- Начинающим веб-аналитикам
Научитесь настраивать системы аналитики, проводить тесты и искать ошибки в отчётах. Углубите знания в веб-аналитике и сможете больше зарабатывать. - Интернет-маркетологам
Поймёте, как анализировать данные. Научитесь выгружать информацию из сервисов аналитики и собирать её в один отчёт. Сможете оценивать эффективность рекламы. - Product-менеджерам
Узнаете, как анализировать отчёты и принимать решения, опираясь на них. Научитесь измерять ключевые метрики продукта и аудитории. Сможете управлять продуктами в крупных компаниях. - Предпринимателям
Разберётесь, как работает веб-аналитика, и научитесь самостоятельно её настраивать. Сможете контролировать работу подрядчиков и разговаривать с ними на одном языке.
Чему вы научитесь:
- Настраивать веб-аналитику для проектов из разных отраслей
- Строить и анализировать воронку продаж
- Писать технические задания для разработчиков
- Создавать и анализировать отчёты
- Визуализировать данные в дашбордах
- Работать с базами данных с помощью SQL
- Собирать данные в один отчёт с помощью Google Data Studio
- Тестировать гипотезы и проводить А/B-тесты
- Исследовать поведение пользователей на сайтах.
Содержание курса:
Вас ждут видео и практика на основе реальных кейсов.
20 модулей, 97 видеоматериалов.
- Введение в веб-аналитику
Узнаете, какие задачи решает аналитик для бизнеса. Изучите базовые понятия, метрики и основные инструменты для создания отчётов. - Введение в веб-технологии
Поймёте, как устроен интернет с технической стороны и на каких технологиях работает веб-аналитика. Узнаете, что такое фронтенд и бэкенд, протокол HTTP, cookie, LocalStorage. Изучите принципы работы счётчиков веб-аналитики. Познакомитесь с типами и форматами данных, научитесь работать с регулярными выражениями. - Google Analytics. Настройка счётчика
Изучите принцип работы Google Analytics и поймёте, как туда попадает информация с сайта. Научитесь создавать и настраивать счётчики, фильтровать данные в аналитической системе. Получите советы от экспертов по работе с фильтрами. - Google Analytics для бизнеса. Базовый уровень. Часть 1
Узнаете, что такое цели аналитики и научитесь настраивать их в Google Analytics. Разберёте основные виды отчётов в системе аналитики и поймёте, как их создавать и скачивать к себе на компьютер. - Google Analytics для бизнеса. Базовый уровень. Часть 2
Продолжите изучать основные отчёты в Google Analytics и научитесь создавать собственные. - Google Analytics. Настройки отслеживания
Поймёте, для чего нужны UTM-метки и реестр событий на сайте. Научитесь создавать схемы разметок сайта. Узнаете, как настраивать оповещения об изменениях в данных и расширения Tag Assistant и Debugger. - Google Analytics. Сегменты и электронная коммерция
Научитесь настраивать сегменты и сложные последовательности в Google Analytics. Познакомитесь с основными терминами электронной коммерции и их отчётами. - Google Analytics. Разновидности счётчиков
Познакомитесь с Google Analytics 360, разберётесь в разновидностях счётчиков и сможете подбирать их под свои задачи. Научитесь работать с Google Analytics 4: изучите дополнительные возможности платной версии, особенности нового счётчика и кейсы с его применением. Определите плюсы и минусы обновлённой системы. - Яндекс.Метрика. Отличия от Google Analytics
Узнаете сходства и различия между Яндекс.Метрикой и Google Analytics и поймёте, почему нужно использовать эти сервисы аналитики. - Яндекс.Метрика. Основной функционал
Научитесь создавать счётчики. Познакомитесь с основным функционалом в программе и поймёте, как настраивать цели в Яндекс.Метрике. - Яндекс.Метрика. Основные отчёты
Узнаете, как создавать отчёты по аудиториям, каналам, технологиям и целям. Разберёте особенности и недостатки вебвизора, научитесь правильно с ним работать. - Отчёты, метрики и навыки веб-аналитика
Познакомитесь с ключевыми метриками веб-аналитики и узнаете, как собирать отчёты и делать выводы. Научитесь взаимодействовать с командами. Поймёте, какие hard и soft скиллы вам нужно улучшать и как развивать аналитическое и критическое мышление. - Google Tag Manager
Изучите основные возможности Google Tag Manager, научитесь создавать аккаунты и настраивать контейнеры. Поймёте, как с помощью Google Tag Manager устанавливать на сайтах базовые коды счётчиков Google Analytics и Яндекс.Метрики, пиксели Facebook и «ВКонтакте». - Google Tag Manager: настройка событий
Узнаете, как отслеживать действия пользователей на сайте: клики по кнопкам, заполнение форм и скроллинг. Научитесь составлять технические задания для разработчиков по внедрению разметки на сайт. - Google Tag Manager: работа с dataLayer
Разберётесь, что такое массив dataLayer и как с его помощью настраивать события на сайте. Научитесь передавать дополнительную информации о пользователях, сеансах и товарах в Google Analytics. Поймёте, в каких случаях использовать функцию CustomTask. - SQL и Google BigQuery. Часть 1
Изучите функционал и возможности аналитической базы Google BigQuery. Разберётесь с синтаксисом языка программирования SQL, научитесь группировать информацию в базе данных. Поймёте, как писать SQL-запросы. - Визуализация: теория
Познакомитесь с базовыми правилами визуализации и научитесь собирать информацию с заказчиков. Изучите плюсы и минусы основных систем визуализации. Разберёте инструмент Google Data Studio: интерфейс, возможности, основные отчёты. Узнаете, как с помощью этого сервиса совмещать данные из разных источников и создавать собственные метрики. - Визуализация: практика
Поучаствуете в воркшопе, на котором создадите в Google Data Studio отчёт и кастомные метрики, совместите данные из разных источников. Познакомитесь с кейсами спикеров, разберёте ошибки и обсудите, как их можно решить. - A/B-тестирование
Узнаете, что такое А/B-тесты, и познакомитесь с разными видами тестирования. Научитесь формулировать гипотезу и её структуру. Настроите тестирование с помощью Google Optimize и Google Optimize 360. Оцените результаты базовым и продвинутыми методами. Поймёте, как проводить тесты без Google Optimize. - Веб-аналитик в команде
Поймёте, какую пользу бизнесу приносит веб-аналитик. Научитесь готовить отчёты для разных отделов компании, коммуницировать с заказчиками и демонстрировать им результаты своей работы. Разберётесь, как развиваться в профессии. - Итоговый проект. Настройка счётчика в сервисе аналитики
Итоговая работа — это консолидация всех практических заданий курса. Вы покажете, как умеете работать с профессиональными инструментами и анализировать статистику. Вы попробуете себя в роли веб-аналитика: получите цепочку писем с задачами и выполните их в счётчике веб-аналитики на основе учебного сайта.
Сертификат Skillbox подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.
Кому будет полезен этот курс:
- Всем, кто интересуется сферой аналитики
Погрузитесь в тему с нуля или систематизируете знания. Сможете анализировать аудиторию и юзабилити сайта, работать с системами аналитики и визуализации - Маркетологам и веб-аналитикам
Сможете самостоятельно на продвинутом уровне получать, анализировать и применять данные для оптимизации рекламных кампаний и продаж - Менеджерам проекта или продукта
Научитесь извлекать инсайты из данных, чтобы понимать, в каком направлении дальше развивать проект или продукт.
Программа курса
8 месяцев обучения
- Аналитическое мышление
Научитесь думать, как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
- Что такое аналитическое мышление
- Введение в Google-таблицы
- Продвинутые Google-таблицы
- Основы статистики
- Откуда берутся данные
- Продвинутая визуализация данных
- Python как инструмент анализа данных
- Машинное обучение для жизни.
- Возможности Яндекс.Метрики
Узнаете, как работает Яндекс.Метрика, научитесь создавать и настраивать счётчик Яндекс.Метрики, задавать цели, настраивать уведомления и доступы. Разберётесь с видами отчётов и картами кликов, скроллинга, вебвизором.
- Плюсы и минусы Яндекс.Метрики
- Как работает Яндекс.Метрика
- Создание и настройка счётчика Яндекс.Метрики
- Цели в Яндекс.Метрике
- Фильтры и операции
- Параметры посетителей и визитов
- Python как инструмент анализа данных
- Ключевые отчёты Яндекс.Метрики
- Сводки.
- Возможности Google Analytics
Рассмотрите способы передачи и логику обработки данных в Google Analytics. Научитесь устанавливать счётчик Google Analytics на сайт и настраивать цели и события. Узнаете, как увидеть в отчётах сэмплирование данных. Разберётесь в стандартных и кастомных отчётах Google Analytics.
- Что такое Google Analytics
- Способы передачи и логика обработки данных в Google Analytics
- Структура аккаунта. Настройки ресурса, представления, групп каналов, групп контента и оповещений
- Сегменты и фильтры: для каких задач и что лучше использовать
- Внедрение расширенной электронной торговли и интерпретация отчётов на её основе
- Measurement Protocol как метод передачи данных в Google Analytics о продажах или о любых других взаимодействиях с покупателями.
- Метрики, гипотезы, точки роста
Познакомитесь с бизнес-показателями. Узнаете, как разработать и оптимизировать отчётности. Разберётесь, что такое data-driven подход в принятии решений.
- Понимание целей бизнеса
- Финансовые метрики
- Маркетинговые метрики и метрики продукта
- Иерархия метрик
- Сбор требований и разработка отчётности
- Формулирование гипотез
- Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей
- Оптимизация отчётности.
- Построение сквозной аналитики
Узнаете, как правильно оценить эффективность рекламы, какие рекламные каналы приносят деньги, а какие только тратят бюджет, сколько компания реально заработала за время продвижения.
- Обзор шагов: воронка продаж и её метрики
- Взаимодействие отдела маркетинга и отдела продаж. CRM. Коллтрекинг
- Омниканальность для разных типов бизнеса и сайтов, интеграция с различными системами
- Продуктовый маркетинг и юнит-экономика
- Тестирование гипотез и инструменты возврата клиентов
- RFM-анализ, программа лояльности
- Когортные отчёты в маркетинге и кейсы.
- R для анализа данных
Научитесь решать рабочие задачи эффективным и воспроизводимым способом — писать код для повторного использования, автоматизировать создание отчётов. Попрактикуетесь в работе с основными пакетами R для работы с данными, создания графиков и выполнения статистического анализа.
- Обзор R, базовые принципы программирования
- Работа с наборами данных. Разные источники данных и подключение к ним
- Визуализация в R — исследование данных с помощью диаграмм
- Этапы анализа данных. Подготовка и очистка данных
- Основы моделирования в R
- Предоставление результатов анализа. Продвинутая визуализация
- Разработка аналитических веб-приложений в R (Shiny).
- Python для анализа данных
Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовать это на языке Python.
- Введение в Git
- Основы Python. Управляющие конструкции и коллекции
- Функции
- Работа с файловой системой и модули
- Регулярные выражения и основы синтаксического разбора
- Исключения и обработка ошибок
- Понятие класса
- Библиотека numpy. Вычислительные задачи
- Библиотека Pandas
- Функции и работа с данными
- Основы парсинга и работы с API
- Продвинутый pandas.
- Визуализация в Power BI
Сможете определять ключевые продуктовые метрики без программирования, создавать дашборды. Поймёте, как оптимизировать воронку продаж и улучшать клиентский опыт.
- Загрузка и преобразование данных
- Анализ данных
- Визуализация данных. Работа с отчётами
- Публикация данных и совместная работа с отчётами
- Интеграция с сервисами.
- Tableau: творить, исследуя данные
Научитесь обрабатывать данные в режиме реального времени, формировать понятные и наглядные отчёты по ключевым показателям.
- Знакомство и инфраструктурой Tableau. Загрузка данных. Первый дашборд
- Основные виды визуализаций. Лучшие практики визуализации
- Основы работы с расчётными полями, фильтрами, множествами и группировками
- Использование параметров, объединение нескольких источников
- Сложные расчетные поля, обзор основных групп функций
- Функции LOD, Set Actions, Parameter Actions
- Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
- Tableau Professional. Подключение к базам данных SQL
- Основы работы с Tableau Server.
- Дипломная работа
В дипломной работе вы разработаете план изменения маркетинговой стратегии своего проекта, основываясь на собранных и проанализированных за время обучения данных.
Вашу квалификацию подтвердят документы установленного образца.
Краткая программа курса:
Блок 1.
6 недель
- Модуль 1. Введение в маркетинг
- Модуль 2. Настройка «Яндекс.Метрики» и Google Analytics
- Модуль 3. Трафик: понятие, источники
- Модуль 4. Введение в аналитику данных
- Модуль 5. Оценка конкурентов и рынка
Блок 2
16 недель
- Модуль 6. Виды рекламы: поисковая реклама
- Модуль 7. Работа с аудиториями в рекламных сетях и соцмедиа
- Модуль 8. Виды рекламы: сложные источники трафика
- Модуль 9. Работа с crm-маркетинговыми кампаниями
- Модуль 10. Google Tag Manager: работа с контейнером данных
- Модуль 11. A/B-тесты
- Модуль 12. A/B-тесты: введение в статистику и математику
- Модуль 13. A/B-тесты: инструменты для проверки гипотез
- Модуль 14. App-аналитика
- Модуль 15. Создание медиаплана и его анализ
- Защита проекта
Блок 3
7 недель
- Модуль 16. Сегментирование и персонализация ЦА
- Модуль 17. Когортный и RFM-анализ
- Модуль 18. Работа с базами данных
- Модуль 19. Настройка сквозной аналитики
- Модуль 20. Эконометрика
- Модуль 21. Отчеты и дашборды
- Защита проекта.
В процессе вы будете сдавать несколько промежуточных дипломных работ:
- Создание Landing Page и базовая настройка веб-аналитики
- Создание медиаплана и контент-плана
- Детальная настройка веб-аналитики (Яндекс.Метрика и Google Analytics) и модуля расширенной электронной работы
- Настройка Calltracking-системы
- Техническое задание для настройки CRM-системы (на выбор Битрикс24, Мегаплан или amoCRM)
- Техническое задание на внедрение сквозной аналитики или непосредственно её внедрение.
Что будете уметь после обучения:
- Профессионально научитесь работать с Яндекс. Метрикой и Google Analytics, при желании сдадите на сертификат во время прохождения курса или после окончания
- Сможете использовать в работе Facebook Analytics/Facebook Attribution
- Овладеете Google Tag Manager
- Изучите основы систем визуализации данных и возможности Power BI и Google Data Studio
- Освоите коллтрекинг
- Разберетесь в коробочных системах аналитики и выберете оптимальный инструмент под задачи своего проекта
- Будете знать азы юнит-экономики и научитесь использовать их.
- Сможете проводить А/В тестирование
- Подключать рекламные кабинеты
- Научитесь проводить комплексный анализ эффективности рекламных каналов
- Подготовитесь к работе как по найму, так и на фрилансе
- Внедрите CRM-системы (Bitrix24, amoCRM, Мегаплан)
- Интегрируете полезные расширения в crm-системе
- Создадите автоматические воронки продаж
- Сможете сегментировать целевые аудитории
- Сформируете УТП и позиционирование
- Проанализируете рынок, конкурентов
- Определите емкость рынка
- Разработаете контент-стратегию и контент-план.
Содержание:
Программа курса «Интернет-маркетолог»
- Блок 1. Введение в интернет-маркетинг
- Блок 2. Разработка и оптимизация посадочной страницы
- Блок 3. Digital-аналитика
- Блок 4. Performance-маркетинг
- Блок 5. Контент маркетинг
- Блок 6. Бонусный Блок
Программа курса «Веб-аналитик»
- Блок 1. Базовые понятия веб-аналитики
- Блок 2. Яндекс Метрика
- Блок Google Analytics
- Блок Facebook Analytics/Facebook Attribution
- Блок 5. Google Tag Manager
- Блок 6. Основы систем визуализации данных
- Блок 7. Коллтрекинг
- Блок 8. Коробочные системы аналитики
- Блок 9. А/В тестирование
- Блок 10. Подключение рекламных кабинетов
- Блок 11. Комплексный анализ эффективности рекламных каналов
- Блок 12. Веб-аналитик по найму
- Блок 13. Веб-аналитик как предприниматель/фрилансер
Программа курса «CRM от А до Я»
- Блок1. Введение в CRM-маркетинг
- Блок 2. Внедрение CRM-системы
- Блок 3. Полезные расширения CRM
- Блок 4. Воронка продаж
- Блок 5. Продуктовая матрица
- Блок 6. Работа с клиентской базой
- Блок 7. Мультиканальность
- Блок 8. Ретаргетинг
- Блок 9. Разработка CRM-стратегии
- Блок 10. Работа в CRM- маркетинге
+ Курс «Сквозная аналитика».
Что вы получите:
- Трудоустройство
помощь с трудостройством в течение 6 месяцев обучения - Поддержка ментором
прохождение курса с удобной вам скоростью - Акцент на практику
практика после каждой из 60 лекций на кейсах ведущих компаний рынка.
Чему вы научитесь:
- Анализировать трафик и сайт
На основе данных составлять аргументированные рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний - Использовать на продвинутом уровне Google Analytics и Яндекс.Метрику
Настраивать счётчики и цели в Google Analytics и Яндекс.Метрике, разбираться в стандартных отчётах и создавать свои - Проектировать систему сквозной аналитики
Отслеживать полный путь клиента от перехода на сайт до продажи и определять эффективность инвестиций - Визуализировать данные и проводить A/B-тесты
Наглядно показывать динамику изменения данных, а также проверять статистические гипотезы.
Программа курса (60 лекций и воркшопов)
Блок 1: «Маркетинговая аналитика и работа в команде»
- Роль и место аналитика в команде
- Приёмка задач: понимание проблем
- Типовые задачи по аналитике и планирование работы над подобными задачами
- Введение в маркетинговую аналитику
- KPI и метрики
- UTM-метки
- Основные источники данных и методы их анализа
- Введение в web-аналитику: основные понятия и инструменты
- Основные отчеты Google Analytics
- Основные отчеты Yandex Metrica
- Основные отчеты App Metrica
Блок 2: «Сквозная аналитика»
- Сквозная аналитика
- Аналитика интернет-рекламы: введение
- Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
- Введение в RFM-анализ
- Введение в когортный анализ
- Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
- Основные типы бизнес-метрик
- Декомпозиция метрик и факторный анализ — практика
- Unit-экономика
- Веб-аналитика уровня отдельного человека
- Анализ данных и отчетность в Roistat
- Анализ данных и отчетность в CoMagic
- Веб-аналитика для разных типов бизнеса и сайтов
Блок 3: «A/B-тестирование»
- Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
- Статистическая проверка итогов тестирования
- Последовательность проведения A/B-тестов. Оценка затрат на тесты. Карты гипотез
- Как проводить тестирование, если данных недостаточно?
- Основные проблемы A/B-тестирования и способы их решения
- Инструменты A/B-тестирования
- Особенности проведения A/B-тестов в оффлайн-бизнесе
Блок 4: «SQL и получение данных»
- Основы SQL
- Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
- Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
- Расширенные возможности SQL и основные ограничения
- Фильтрация данных и вычисляемые поля — практика (SELECT, SUM, AVG, GROUP BY, ..)
- Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц — практика (INNER, LEFT, RIGHT, DISTINCT, ..)
- Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, FOREIGN KEY, ..)
Блок 5: «SQL, Python и обработка данных»
- Основы SQL
- Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами
- Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
- Расширенные возможности SQL и основные ограничения
- Фильтрация данных и вычисляемые поля — практика (SELECT, SUM, AVG, GROUP BY, ..)
- Группировка данных, подзапросы и объединение таблиц — практика (INNER, LEFT, RIGHT, DISTINCT, ..)
- Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, FOREIGN KEY, ..)
- Введение в анализ данных с помощью Python
- Python: настройка окружения, базовые структуры данных и основные операторы
- Python: работа с файлами и форматированный вывод
- Python: пространства имен и области видимости, классы и объекты
- Python: инструменты функционального программирования
- Python: стандартные и сторонние библиотеки Python для анализа данных
Блок 6: «Инструменты визуализации и презентация аналитики»
- Сравнительный обзор основных инструментов визуализации данных
- Основные ошибки при проектировании отчетности и визуализации данных
- Расширенные возможности визуализации в Excel и Google Sheets
- Google Data Studio + практика
- Организация хранения данных для целей анализа
- Презентация результата команде
- Решение бизнес-задач в команде
Блок 7: Дипломная работа и помощь с трудоустройством
- Работа над дипломным проектом для портфолио
- Подготовка резюме
- Подготовка к собеседованию
- Финальная защита и консультации.
Программа направлена на изучение инновационных методов и эффективных практик организации стратегического маркетинга в современных организациях, включает разносторонний комплекс маркетинговых дисциплин, раскрывающих не только актуальные возможности классических инструментов маркетинга, но и интернет-маркетинга, маркетинговых информационных систем и др.
Формирует профессиональные навыки бизнес-аналитики и анализа рынка с использованием простейших и специфических методов и программных средств:
- положение вашей компании на конкурентном рынке,
- состояние и перспективы спроса, особенности поведения целевого сегмента потребителей товаров вашей компании;
- эффективность управленческих решений в области маркетинга (организации продаж, ассортимента товаров, ценообразования, коммуникаций, в т.ч в интернете)
- оценивать капитал и здоровье бренда и др.
Программа обучения
- Методы стратегического анализа
- Анализ потребителей с помощью Microsoft Excel
- Прогнозирование продаж с помощью IBM SPSS Statistics
- Анализ эффективности маркетинговых коммуникаций
Дисциплины по выбору (3 из 5):
- Сегментирование рынка с помощью IBM SPSS Statistics
- Анализ потребительских предпочтений с помощью IBM SPSS Statistics
- Маркетинговый анализ в бренд-решениях
- Ценовая политика и анализ цен
- Интернет-аналитика.
Преимущества обучения по программе:
- Диплом престижного экономического ВУЗа России;
- Общение с практиками бизнеса для обмена опытом и партнерства, участие в мастер-классах;
- Небольшие группы позволяют проработать все вопросы слушателей и уделить внимание каждому;
- Система скидок и поэтапная оплата обучения;
- Гибкий режим занятий позволяет учиться даже с учетом командировок и занятости на работе;
- Обучение в центре Москвы.
Слушателям, успешно освоившим учебную программу, выдается диплом о профессиональной переподготовке РЭУ имени Г.В. Плеханова.
Обучение сквозной аналитике — учим, как считать маркетинг. Даем фундаментальные знания и практические навыки повышения эффективности маркетинговых активностей на основе данных.
- Индивидуальное сопровождение по внедрению сквозной аналитики
- Фокус на получении результата в деньгах, а не в промежуточных метриках
- Новые компетенции для карьерного продвижения в сжатые сроки.
Вы научитесь:
- Считать эффективность маркетинга
Оценивать эффективность маркетинга на базе сквозной аналитики в реальных условиях: с учетом длительности цикла сделки, повторных продаж, динамики оттока клиентов и взаимного влияния онлайн- и оффлайн-коммуникаций - Оптимизировать цифровые каналы онлайн и офлайн
Находить инсайты, выявлять неэффективные сегменты и повышать ROMI/ROAS с помощью O2O-механик и фреймворков, полученных на курсе - Управлять воронкой продаж
Грамотно выстраивать и оцифровывать воронку продаж. Повышать эффективность маркетинга на основе сквозных данных по воронке - Выстраивать сквозную аналитику
Внедрять профессиональную сквозную аналитику и создавать собственные аналитические системы, учитывающие специфику конкретного бизнеса (в т.ч. с учетом мобильного маркетинга и концепции app+web) - Создавать современную аналитическую отчетность
Использовать полученные знания, а также готовые шаблоны для построения аналитических панелей. Проводить ad-hoc анализ, понимать причины динамик и взаимосвязи метрик, строить прогнозы - Анализировать данные в Smart Analytics, Amplitude и GDS
Применять продвинутые аналитические системы на практике, использовать их для решения практических экономических задач - Делать маркетинг прозрачным и управляемым
Решать проблему «черного ящика», четко понимать механику взаимосвязей между вложенным бюджетом и поступлениями средств в результате маркетинговых активностей - Анализировать большие данные
Понимать основные подходы к анализу больших данных, логику объединения данных в DWH и практическую роль Big Data в решении маркетинговых задач.
Программа обучения:
- Роль сквозной аналитики в управлении маркетингом, продажами и в бизнесе в целом
- Цифровая трансформация и ее влияние на воронку продаж и аналитическую инфраструктуру
- Цели, задачи и ожидания внутренних заказчиков.
- Финансовые и не только
- Основные подходы к анализу маркетинговых коммуникаций на основе данных
- Очевидные и неочевидные результаты внедрения
- Сквозная аналитика в кейсах и инсайтах
- Веб-аналитика. Объект анализа, основные подходы и инструменты
- Интернет-аналитика: как устроена и что считает. Мифы, ошибки и типовые заблуждения
- NSM, пирамида метрик и ключевые срезы веб-аналитики
- Инструменты, логика мэтчинга и отраслевые стандарты
- Разбор бизнес-кейсов в контексте веб-аналитики
- Построение сквозной аналитики. Как обойти одни грабли и при этом не наступить на другие
- Постановка задачи: что мы хотим получить на выходе и что мы в действительности хотим получить на выходе
- Выбор среды развертывания: SaaS, PaaS и собственные мощности
- Модели сквозной аналитики, DWH и потоков данных. BI Vs СППР
- Этапы внедрения. Основные трудности, препятствия и риски
- Введение в анализ данных. Сквозная аналитика построена, наконец можно анализировать! Но как?
- Механика анализа: анализ, синтез, ключевые метрики.
- Типы анализа. Ad-hoc аналитика
- Формирование аналитических компетенций на практике
- Визуализация данных – ключ к повышению КПД аналитики
- Отчеты/дашборды на разных управленческих уровнях и подразделений. Шаблоны отчетов.
- Практическая визуализация данных в Google Data Studio и Smart Analytics
- Формирование отчетности: динамический мониторинг и фабрика инсайтов
- Моделирование атрибуции в сквозной аналитике
- Стандартные модели атрибуции: типы, механика работы и кейсы
- Продвинутые модели: на основе воронки, на основе цепей Маркова, ML-атрибуция
- Выбор оптимальной модели атрибуции. Плюсы и минусы моделирования атрибуции
- Person-based аналитика. Работа с когортами, учет длинного цикла сделки и повторных продаж
- Работа с когортами. Специфика когортного анализа в различных каналах цифрового маркетинга. RFM-анализ
- Как работа с когортами в сквозной аналитике заставляет переосмысливать digital-маркетинг
- Практическа работы с когортами в Amplitude и Smart Analytics
- Аналитика в условиях омниканального маркетинга
- Mоделирование атрибуции в контексте инкрементальной оценки в omnichannel
- Феномен синергетического эффекта в моделировании атрибуции, аналитика на базе пользовательских цепей
- Работа с когортами в омниканальном пространстве данных
- O2O – из онлайн в офлайн и обратно!
- Сквозная аналитика в аналитике офлайн-маркетинга
- ROPO-эффект и его исчисление
- Как заставить офлайн-данные работать online
- Аналитика в мобильном маркетинге
- Аналитика маркетинга мобильных приложений
- Аспекты продуктовой аналитики (мобильных) приложений
- Мобильная атрибуция
- Аналитика app+web
- Как должна быть устроена современная аналитическая компетенция в компании
- Ключевые роли в маркетинговой аналитике. Задачи, зоны ответственности, распределение компетенций
- Восстание машин: какие компетенции стоит делегировать роботам
- Защита выпускной работы – построение системы сквозной аналитики
В программу обучения включено 10 часов персонального сопровождения кураторами-экспертами, которые будут помогать вам создавать аналитику вашей компании.
Основные темы, которые мы изучим:
- Окупаемость инвестиций
Когда вы вложили в рекламу Х, а получили в виде прибыли 5Х, ваша ценность для компании сильно растет. Но точно знать, что именно сработало в этот раз, и легко повторять успехи в дальнейшем, не уповая на удачу, можно лишь с качественной аналитикой. Разберем в деталях, как ее делать. - Эффективные кампании
Чтобы добиваться успехов даже с небольшим бюджетом, важно четко знать, какие действия дают результат, а какие — лишь расходуют ваше время и деньги впустую. На курсе обсудим ключевые аспекты эффективных кампаний — от качества медиаразмещения офлайн до А/В-тестов онлайн. - Глубокая аналитика
Вы наверняка знаете, что отчет ≠ анализ. И собранные данные сами по себе не помогут найти ошибки в маркетинге. Их еще нужно правильно интерпретировать — и здесь не обойтись без таких инструментов, как Google Analytics, Яндекс.Метрика и Power BI. Объясним, как правильно работать с каждым.
Программа курса:
- Управление маркетингом на основе данных
- Данные в маркетинге. Сквозная аналитика
- Анализ рынка и конкурентов
- Организация маркетинговых исследований
- Гипотезы, эксперименты и точки роста
- Рекламная кампания оффлайн
- Рекламная кампания онлайн
- Визуализация данных в Power BI и создание дашбордов
- Как интерпретировать итоги кампаний
- Data-driven маркетинг в компании.
Подтверждение ваших знаний — Сертификат, который ценят.
Пройдя обучение по комплексной программе, вы получите все необходимые знания и навыки для работы в области интернет-маркетинга и веб-аналитики.
Программа составлена с учетом наиболее распространенных требований работодателей к сотрудникам. Вы станете специалистом высокого уровня и сможете уверенно претендовать на хорошую должность.
В комплексную программу подготовки входят курсы:
- Интернет-маркетинг в поисковых системах: SEO-оптимизация сайта
- Интернет-маркетинг в контекстной рекламе: Яндекс.Директ и Google Ads
- Google Analytics — увеличение эффективности веб-сайтов и рекламы.
После программы вы научитесь принимать решения на основе данных, настраивать сквозную аналитику, анализировать поведение пользователей на сайте, делать понятные отчеты и дашборды, автоматизировать процессы в компании.
Программа
8 недель
Неделя 1. Ключевые метрики и отчеты в маркетинге
- Принципы построения воронки продаж и основные этапы.
- Основные метрики: Конверсии, CAC, LTV, ROI и др.
- Юнит-анализ. Экономика одного заказа.
- Основы измерений, статистики, типы данных и их визуализация.
Неделя 2. Дашборды и визуализация данных
- Типы данных и их иерархия.
- Способы визуализации данных.
- Требования к источникам данных.
- Принятия решений на основе данных.
- Лучшие практики и типовые отчеты в маркетинге.
- Обзор основных инструментов визуализации данных и построение дашбордов в Tableau и Google Data Studio.
Неделя 3. Google Analytics и Tag Manager
- Введение в GA, передача данных, настройки, цели, события.
- Аудитории, Контент, Представления, Фильтры, Отчеты, Сегментация
- Привлечение, Конверсии, Когорты, Электронная коммерция, Атрибуция.
- Настраиваемые отчеты и Дашборды.
- Работа с Tag Manager — контейнеры, триггеры, события. Основные настройки. Отслеживание кнопок и форм.
Неделя 4. Яндекс. Метрика и рекламный кабинет Facebook
- Основные отличия от GA.
- Вебвизор, карта кликов.
- Настройка пикселей и целей в Facebook.
- Сбор данных о пользователях. Возможности таргетинга.
- Основные отчеты из Facebook.
Неделя 5. Сквозная аналитика в Roistat и коллтрекинг
- Введение в сквозную аналитику. Анализ пользователей.
- Настройка Roistat и Сomagic и интеграция с другими сервисами (Tilda, AmoCRM и др.)
- Когортный анализ.
- Основные отчеты и дашборды.
Неделя 6. Анализ данных и A/B-тесты
- Основы статистики.
- A/B-тесты, их проектирование и анализ результатов.
- Язык SQL и работа с данными.
- Введение в Python и основные библиотеки.
- Подготовка данных для анализа.
- Обзор основных инструментов для анализа данных.
Неделя 7. Автоматизация процессов, CRM и No-code подход
- Основы AmoCRM.
- Настройка этапов и воронок продаж.
- Интеграция с основными сервисами.
- Автоматизация и отчетность.
- Conversational Marketing без программирования. Создаем чат-ботов
- Делаем бота поддержки, который собирает лидов и записывает клиентов.
- Делаем бота, который собирает новости и присылает их каждое утро нам в telegram.
- Автоматизация бизнес-процессов
- Основы API и интеграций.
- База данных в Airtable.
- Основы PWA.
- Автоматизация процессов с помощью Integromat и Zapier.
Неделя 8. Выпускная работа и презентации дашбордов
- Представления плана маркетинговой кампании для работодателя и своего портфолио.
- Создание собственного резюме и портфолио из дашбордов.
Основная цель — научится правильно проводить исследования, оценивать результативность маркетинговых активностей и кампаний.
После прохождения нашего курса вы научитесь:
- Проводить маркетинговые исследования и анализировать их результаты.
- Избегать распространенных ошибок при проведении исследований.
- Использовать специальные инструменты анализа рынков.
- Правильно представлять маркетинговые проекты руководству и потенциальным инвесторам.
Что входит:
- Прямой эфир
- Учебные электронные материалы
- Ответы на вопросы во время обучения
- Удостоверение о повышении квалификации
- Доступ к записи в течение 10 дней.
Программа:
Методология аналитической работы и моделирование в бизнесе
- Сферы анализа, выбор инструментария.
- Моделирование в бизнесе.
- Бизнес-планирование.
- Стратегия развития бизнеса.
- Моделирование процессов.
- Особенности проектной деятельности.
- Методы маркетинговых исследований и анализа.
- Формирование и применение баз знаний.
- Совершенствование методологии аналитической работы.
- Визуальные инструменты анализа.
Проведение маркетинговых исследований. Анализ рынка
- Проведение маркетинговых исследований.
- Исследовательская работа в службе маркетинга. Виды и источники маркетинговой информации. Работа с внешней и внутренней маркетинговой информацией. Где приобрести готовые маркетинговые исследования. Особенности исследований на рынке товаров массового потребления (FMCG) и товаров промышленно-производственного назначения. (B2B). Отчет о результатах маркетинговых исследований. Особенности презентации результатов маркетинговых исследований.
- Методы маркетинговых исследований. Количественные исследования: опрос и аудит торговых точек.Качественные исследования: фокус-группа, глубинное интервью. Смешанные методики: hall-test, home-test, mystery-shopping. Маркетинговые исследования «собственными силами»: миф или реальность. Анализ «подводных камней» маркетинговых исследований.Виды ошибок при проведении исследований.
- Опрос как основной метод сбора маркетинговой информации. Выборка и ее характеристики. Точность и репрезентативность исследования. Виды выборок. Определение размера выборки. Расчет ошибки выборки. Разработка анкеты. Виды вопросов в анкете. Основные шкалы, применяемые при проведении маркетинговых исследований. Требования к составлению анкет. Анализ типовых ошибок, допускаемых при разработке анкет.
- CJM — построение карты взаимодействия с потребителем.
- Анализ рынка: прикладные инструменты и технологии.
- Анализ маркетинговых данных. Комплексный анализ рынка. Анализ продукта и оценка конкурентоспособности товаров и услуг. Анализ существующих и потенциальных клиентов. Анализ цен. Примеры реальных маркетинговых исследований и анализ инструментария (анкеты, бланки и так далее).
- Прикладные аспекты маркетинговых исследований. Поведенческая сегментация: методики VALS и LOV. Оценка привлекательности характеристик продукта по методике Кано.Оценка уровня обслуживания и качества работы торгового персонала в компании методом mystery shopping. Оценка эластичности спроса по методикам price ladder и PSM. Применение проективных методик в количественных и качественных исследованиях.
Маркетинговая оценка новых идей и бизнес-проектов
- NPD, R&D.
- Idea-менеджмент. Методы создания новых продуктов. Модели роста.
- Бенчмаркинг. Виды бенчмаркинга. Почему важно анализировать не только свой рынок.
- Конкурентная разведка. Эффективные способы конкурентной разведки.
- Анализ рынка. Оценка емкости рынка. Потенциальная и реальная емкость рынка.
- Использование интернет-сервисов для анализа рынка и конкурентной среды.
- Анализ методом «5 сил М.Портера».
- Новый продукт. Этапы разработки.
- Маркетинговая защита продукта. Регистрация.
- Стратегия голубого океана, Инновационные бизнес-модели. Поиск и создание новых рыночных сегментов. Модель четырех действий. Метод Пэкхама.
- Портфельный анализ. Как вписать новый продукт в существующий портфель продуктов и услуг компании.
- Практикумы.
- Формат: Онлайн-курс
- Длительность — 1 месяц
- Количество занятий: 8 уроков.
Программа:
Урок 1. Введение в маркетинговую аналитику
Ключевые отличия аналитики в маркетинге. Что такое data-driven-маркетинг. Как строить стратегии развития на основе данных. Основные направления в аналитике маркетинга
Урок 2. KPI и метрики
Ключевые метрики по направлениям и каналам. CAC, CPO, Retention Rate, LTV, Churn Rate, CPL, CPC, CPA, CPM и т. д. Особенности расчёта метрик. Способы расчёта и прогнозирования LTV
Урок 3. Основные источники данных и методы их анализа
Как считать, собирать и анализировать данные. Ключевые требования к собираемым данным
Урок 4. Сквозная аналитика
Основные понятия сквозной аналитики. Требования к внедрению. Обзор основных инструментов сквозной аналитики
Урок 5. Сравнительный анализ основных CRM-систем. Операционные и аналитические модули CRM
Отличия операционного и аналитического модулей CRM. Обзор наиболее популярных CRM-систем для каждого модуля
Урок 6. Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
Наиболее распространённые способы сегментации — классические и пользовательские. Основные параметры для сегментации. Определение сегментов целевой аудитории продукта
Урок 7. Введение в RFM-анализ
Основные принципы RFM-анализа. Механика, сферы применения, достоинства и недостатки
Урок 8. Введение в когортный анализ
Основные принципы когортного анализа. Механика, сферы применения, достоинства и недостатки.
Программа:
Введение в курс «Маркетолог-аналитик»
- Содержание курса «Маркетолог-аналитик»
- Секреты профессии: 5 этапов маркетингового исследования
Введение в маркетинг
- Понятие маркетинга
- Характеристика современных концепций маркетинга
- Виды маркетинга
- Маркетинговая среда организации
- Маркетинговые посредники
- Понятие рынка в маркетинге
- Выбор целевых сегментов и позиционирование товара на рынке
- Понятие спроса и разработка маркетинговой программы
Международный и интернет-маркетинг
- SMM (Social Media Marketing) — маркетинг в социальных медиа
- Интернет-реклама: понятие, основные виды и эффективность
- Мобильный маркетинг
- PR в Интернете
- Лэндинг
- Продвижение сайта
- Интернет-маркетинг как новая форма организации рыночной деятельности предприятий
- Инновационные технологии продвижения продукции в Интернете
- Технологии маркетинговых исследований в Интернете
- Международный маркетинг
- Среда международного маркетинга
- Особенности выхода предприятий на внешний рынок и международный комплекс маркетинга
Маркетинг построения партнерских, конкурентных и клиентских отношений
- Маркетинг взаимодействия со стейкхолдерами и партнерских отношений
- Исследование деятельности конкурентов
- Бенчмаркинг
- Клиентоориентированность компании как основа устойчивого развития организации
- Новаторский маркетинг
- Бизнес-модели в процессе инновации
CRM-системы
- Общие представления о CRM-системе
- Как выбирать CRM-систему?
- Стоимость системы
- Внедрение CRM. Бизнес-процесс продажи
- Работа с лидами в CRM
- Контакты, контрагенты и клиенты в CRM
- Сделка как этап бизнес-процесса продажи
- Коммуникации в CRM: интеграция и другие решения
- Телефония в CRM-системе, SMS-сообщения и CRM
- Электронная почта: варианты работы в CRM
- Интеграция email и CRM, варианты реализации
- Что такое social CRM?
- Отчетность в CRM
- Лучшие CRM-системы
Организация маркетинговых исследований
- Маркетинговые исследования
- Система маркетинговой информации
- Этапы проведения маркетинговых исследований
- Методы сбора информации
- Процесс принятия решения о покупке
- Оценка удовлетворенности и лояльности потребителей
Продуктовая политика организации
- Товарная (продуктовая) политика организации
- Ассортиментная политика компании
- Позиционирование продукта на рынке
- Рыночная атрибутика товара
- Разработка фирменного стиля
- Сущность и классификация упаковки товара
- Управление предложением ценности
- Процесс разработки и продвижения новой продукции
Планирование и организация рекламной деятельности
- Планирование рекламной деятельности
- Сегментация потребителей
- Типы потребителей и модель потребительского поведения
- Реклама как способ воздействия на потребителя
- Оценка эффективности рекламы
- Организация рекламной деятельности
- Классификация рекламных агентств и их организационная структура
- Различные типы рекламных агентств, их преимущества и недостатки
- Особенности организации деятельности рекламных агентств в России
- Специфика управления рекламной деятельностью
- Деятельность рекламных агентств в Интернете
Современные направления исследования и развития рекламы
- Исследования в области рекламы
- Методы исследований
- Использование качественных методов при исследовании рекламы
- Тестирование рекламы
- Основы технологии рекламной деятельности
- Технологии проторекламы
- Влияние финансово-экономических кризисов на развитие рекламы в России
- Особенности современного развития рекламы
- Развитие российского рекламного рынка
- Реклама в контексте глобализации
- Отношение к рекламе «другой страны». Интернациональная реклама как межкультурная коммуникация
- Брендинг территорий — задача на вырост.
Программа:
- Введение в курс «Маркетолог-аналитик»
- Содержание курса «Маркетолог-аналитик»
- Секреты профессии: 5 этапов маркетингового исследования
- Введение в маркетинг
- Понятие маркетинга
- Характеристика современных концепций маркетинга
- Виды маркетинга
- Маркетинговая среда организации
- Маркетинговые посредники
- Понятие рынка в маркетинге
- Выбор целевых сегментов и позиционирование товара на рынке
- Понятие спроса и разработка маркетинговой программы
- Международный и интернет-маркетинг
- SMM (Social Media Marketing) — маркетинг в социальных медиа
- Интернет-реклама: понятие, основные виды и эффективность
- Мобильный маркетинг
- PR в Интернете
- Лэндинг
- Продвижение сайта
- Интернет-маркетинг как новая форма организации рыночной деятельности предприятий
- Инновационные технологии продвижения продукции в Интернете
- Технологии маркетинговых исследований в Интернете
- Международный маркетинг
- Среда международного маркетинга
- Особенности выхода предприятий на внешний рынок и международный комплекс маркетинга
- Маркетинг построения партнерских, конкурентных и клиентских отношений
- Маркетинг взаимодействия со стейкхолдерами и партнерских отношений
- Исследование деятельности конкурентов
- Бенчмаркинг
- Клиентоориентированность компании как основа устойчивого развития организации
- Новаторский маркетинг
- Бизнес-модели в процессе инновации
- CRM-системы
- Общие представления о CRM-системе
- Как выбирать CRM-систему?
- Стоимость системы
- Внедрение CRM. Бизнес-процесс продажи
- Работа с лидами в CRM
- Контакты, контрагенты и клиенты в CRM
- Сделка как этап бизнес-процесса продажи
- Коммуникации в CRM: интеграция и другие решения
- Телефония в CRM-системе, SMS-сообщения и CRM
- Электронная почта: варианты работы в CRM
- Интеграция email и CRM, варианты реализации
- Что такое social CRM?
- Отчетность в CRM
- Лучшие CRM-системы
- Организация маркетинговых исследований
- Маркетинговые исследования
- Система маркетинговой информации
- Этапы проведения маркетинговых исследований
- Методы сбора информации
- Процесс принятия решения о покупке
- Оценка удовлетворенности и лояльности потребителей
- Продуктовая политика организации
- Товарная (продуктовая) политика организации
- Ассортиментная политика компании
- Позиционирование продукта на рынке
- Рыночная атрибутика товара
- Разработка фирменного стиля
- Сущность и классификация упаковки товара
- Управление предложением ценности
- Процесс разработки и продвижения новой продукции
- Планирование и организация рекламной деятельности
- Планирование рекламной деятельности
- Сегментация потребителей
- Типы потребителей и модель потребительского поведения
- Реклама как способ воздействия на потребителя
- Оценка эффективности рекламы
- Организация рекламной деятельности
- Классификация рекламных агентств и их организационная структура
- Различные типы рекламных агентств, их преимущества и недостатки
- Особенности организации деятельности рекламных агентств в России
- Специфика управления рекламной деятельностью
- Деятельность рекламных агентств в Интернете
- Современные направления исследования и развития рекламы
- Исследования в области рекламы
- Методы исследований
- Использование качественных методов при исследовании рекламы
- Тестирование рекламы
- Основы технологии рекламной деятельности
- Технологии проторекламы
- Влияние финансово-экономических кризисов на развитие рекламы в России
- Особенности современного развития рекламы
- Развитие российского рекламного рынка
- Реклама в контексте глобализации
- Отношение к рекламе «другой страны». Интернациональная реклама как межкультурная коммуникация
- Брендинг территорий — задача на вырост.
- ★ на 4 и 5 оценивают курс более 90% пользователей
- Гарантируем трудоустройство, или вернём деньги
- 2 языка программирования: Python и SQL для анализа данных
- Сайт-тренажёр для отработки навыков на практике
- Удалённая работа из России или любой точки мира.
Кому подойдёт этот курс:
- Начинающим аналитикам
Научитесь настраивать и использовать сервисы аналитики. Расскажем, как автоматически собирать данные и анализировать информацию. Сможете получить высокооплачиваемую работу. - Интернет-маркетологам
Узнаете, на какую рекламу откликаются пользователи. Рассчитаете окупаемость продвижения, стоимость привлечения клиента и его жизненный цикл. Сможете разработать маркетинговую стратегию бизнеса и оптимизировать работу отдела продаж. - Директорам по digital-маркетингу
Разберётесь, как считать окупаемость каждого канала продвижения. Узнаете, как составить и контролировать бюджет на рекламу. Сможете увеличить прибыль компании.
Чему вы научитесь:
- Проводить юзабилити-аудит сайтов
Узнаете, как выдвигать и проверять гипотезы с помощью A/B-тестирования и анализировать результаты. Сможете давать эффективные рекомендации и улучшать маркетинговую стратегию бренда. - Создавать системы сквозной аналитики
Разберётесь, как интегрировать веб-аналитику с CRM. Поймёте, как оценивать эффективность рекламы и рентабельность бизнеса. Сможете запускать успешные рекламные кампании и рационально распределять бюджет. - Строить воронку продаж
Научитесь понимать, как пользователь взаимодействует с брендом на всех этапах воронки и узнаете, как находить её слабые места. Сможете построить эффективную воронку продаж и увеличить продажи. - Использовать Python для аналитики данных
Узнаете, как применять язык программирования Python для решения бизнес-задач. Освоите SQL, сможете быстро сводить и обрабатывать данные. - Визуализировать данные
Поймёте, как создавать отчеты по рекламным кампаниям в виде понятных графиков. Сможете наглядно продемонстрировать результаты работы руководству.
Программа
Вас ждут 4 блока с разным уровнем сложности, онлайн-лекции и практические задания.
56 тематических модуля, 290 онлайн-уроков
- Веб-аналитик с нуля до Junior
- Отчёты, метрики и навыки веб-аналитика
- Google Tag Manager — базовый уровень: знакомство с интерфейсом и возможностями системы, настройка аккаунта
- Google Tag Manager — продвинутый уровень: настройка аккаунта и отслеживания кнопок и форм через CSS.
- Google Analytics — базовый уровень: отслеживание UTM-меток, настройка счётчиков, событий, транзакций и стандартных отчётов
- Google Analytics — продвинутый уровень: создание собственных и автообновляемых отчётов, настройка сегментов, выгрузка данных.
- Яндекс.Метрика — базовый уровень: настройка стандартных отчётов, событий, целей, транзакций, работа в Вебвизоре и картах Метрики
- Яндекс.Метрика — продвинутый уровень: работа с сегментами, атрибуцией, API метриками, подключение электронной коммерции
- Коллтрекинг: настройка и интеграция с системами аналитики.
- Анализ эффективности рекламных каналов: таргетированной, медийной, контекстной рекламы)
- Настройка рекламных кабинетов во «ВКонтакте», Facebook и Google Ads
- Основы A/B-тестирования: инструменты, настройка и анализ результатов.
- Роль веб-аналитика в команде: как коммуницировать с коллегами и заказчиками
- Бонус модуль: куда дальше развиваться веб-аналитику
- Сквозная аналитика
- Аналитика интернет-рекламы
- Веб-аналитика на уровне отдельного человека: работа с персональными данными клиентов.
- Анализ данных и отчётность в сервисе Roistat
- Анализ данных и отчётность в сервисе CoMagic
- Веб-аналитика для разных типов бизнеса и сайтов
- Аналитик данных с нуля 2.0
- Источники данных и инструменты для анализа
- Интерфейс Excel. Книги и листы
- Анализ таблиц. Печать таблиц
- Сводные таблицы
- Вычисления и формулы. Умные таблицы
- Функции подсчёта и суммирования. Статистические функции. Функции округления
- Логические функции
- Основы, интерфейс Google Таблиц
- Google Таблицы. Сводные таблицы
- Знакомство с Python
- Основы Python
- Операторы и выражения в Python
- Условный оператор if, ветвления
- Условный оператор if: основы
- Цикл while в Python
- Цикл for: работа со счётчиком. Часть 1
- Цикл for: работа со счётчиком. Часть 2
- Цикл for: работа со строками
- Вложенные циклы в Python
- Цикл for: работа со списками
- Функции в Python
- Тип данных float
- Установка и настройка IDE
- Базовые коллекции: списки
- Методы для работы со списками в Python
- Представление списков в Python
- Библиотека NumPy. Часть 1
- Библиотека NumPy. Часть 2
- Библиотека Pandas. Часть 1
- Библиотека Pandas. Часть 2
- Основы SQL
- Чтение и запись данных. Часть 1
- Чтение и запись данных. Часть 2
- Введение в статистику
- Знакомство с Big Data
- Основные метрики бизнеса и системы аналитики: Google Analytics и Яндекс.Метрика
- Загрузка данных в Power BI
- Соединение данных из разных таблиц и ресурсов
- Бонусный курс. PowerPoint + Google Презентации
- Интерфейс Google Презентаций. Настройки доступа
- Google Презентации. Создание и редактирование слайдов. Макет слайда
- Google Презентации. Работа с текстом
- Google Презентации. Работа с фигурами и изображениями
- Google Презентации. Работа с таблицами и диаграммами
- Google Презентации. Печать, презентация и публикация
- Google Презентации. Расширенные возможности
- Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов
- Работа со стилем презентации: единый стиль, цвет и шрифт, форматирование текста
- Работа с фигурами, таблицами и изображениями
- Расширенные возможности редактирования и дизайна
- Печать, презентация и публикация
- Keynote и PowerPoint
- Дипломный проект. Интеграция сквозной аналитики
Вы создадите блок-схему и техническое задание для разработчиков, назначите исполнителей. Определите, какие данные нужно выгружать и где их хранить. Внедрите сквозную аналитику и презентуете жюри результаты работы.
Диплом Skillbox
Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.