Юнит-экономика и метрики

Занятие 1. Метрики, конверсии и воронки
13 мая

19:00 — 22:00

Азы финансового учета 

• Путь хорошей компании — от убытка к точке безубыточности
• Валовая прибыль — выручка (оборот), себестоимость, маржинальность
• Операционные расходы — фиксированные/переменные расходы
• Чистая прибыль — прочие расходы (налоги/кредиты и т.д.)
• 3 вида управленческих отчетов (CF, PL, отчет о ключевых метриках) + баланс

Ключевые метрики 

• Метрики — что это такое вообще и какие бывают
• «Ванильные метрики» (DAU/MAU, Sticky Factor, ASL)
• Важные метрики (покупатели и их поведение, специфичные метрики сервиса, юнит-экономика)
• ROI/ROMI
• Конверсии и воронки

 

Занятие 2. Когорты и юнит-экономика
15 мая

19:00 — 22:00

Покупатели и их поведение 

• Юнит-экономика — что это и как считать
• Базовые метрики — CAC/ARPPU
• Экономика одного покупателя — почему убыток в моменте не всегда плохо
• Когорты — что это и зачем?
• LTV — как считать и почему важно
• Поведенческие когорты — инструмент формулирования и проверки гипотез

 

Воркшоп. Учебный B2C кейс
16 мая

11:00 — 15:00

На воркшопе вы: 

• Соберете когорты, посчитаете количество покупок, время до повторной покупки, LTV и сделаете выводы о динамике показателей
• Построите воронку по маркетинговому эксперименту (промокоды), спрогнозируете сходимость/несходимость экономики, сформулируете точку принятия решения о продолжении/прекращении эксперимента
• Соберете данные о стоимости привлечения из разных каналов (CAC) и посчитаете юнит-экономику

 

Занятие 3. Прогнозирование и бюджетирование
20 мая

19:00 — 22:00

Прогнозирование и бюджетирование 

• Как построить бюджет на основе данных о покупках
• Value drivers в бизнесе и моделирование выручки
• Моделирование эффективности продаж
• Моделирование увеличения персонала
• Моделирование необходимого бюджета на маркетинг для достижения целевой выручки

Инструменты автоматизации сбора анализа данных (азы) 

• Пользовательские метрики (работа с онлайн-аналитикой Яндекс/Google, Amplitude)
• Инструменты автоматизации (Python, дашборды в Google, power BI/tableau)

 

Занятие 4. Принятие решений на основе данных, формулирование и проверка гипотез
22 мая

19:00 — 22:00

Гипотезы на основе данных 

• Процесс достижения цели через метрики/гипотезы
• OMTM (one metric that matters) — как её найти?
• Фреймворк AARRR
• Отличие гипотезы от идеи, критерии хорошей гипотезы
• Методы проверки гипотез
• ICE/RICE скоринговые модели

Принятие решений на основе данных 

• Управленческие отчеты (ежедневные, еженедельные и периодические)
• Основные управленческие вопросы, на которые ищут ответы исходя из цифр

 

Воркшоп. Работа со своими данными (либо учебный B2B/B2C кейс)
23 мая

11:00 — 15:00

На воркшопе вы: 

• Соберете когорты, посчитаете количество покупок, время до повторной покупки, LTV и сделаете выводы о динамике показателей
• Научитесь принимать решения о запуске/закрытии продукта на основе поведения пользователей
• Рассчитаете юнит-экономику продукта (экономика лекции, экономика курса
• Построите гипотезы о маркетинговых экспериментах (акции, скидки)