Как привлечь инвестиции в свой проект: пошаговый план
Если вы привлекаете инвестиции в проект на ранней стадии, будьте готовы, что все в итоге пойдет не по плану и все расчеты будут неверными. Но это не…
Retention, LTV, ARPU, когорты, A/B-тесты и SQL: как считать правильно и где цифры вводят в заблуждение.
Если вы привлекаете инвестиции в проект на ранней стадии, будьте готовы, что все в итоге пойдет не по плану и все расчеты будут неверными. Но это не…
Мы в Product University продвигаем идею, что продавать надо с самого начала, даже до того как создали продукт. Только деньги на счету подтверждают наличие…
Обстоятельства толкают предпринимателей на релокацию бизнеса. По опросу Rusbase , на переезд решились 30% IT-фаундеров, еще 25% всерьез об этом думают. Но…
Главная задача продуктового дизайнера — не «навести красоту», а напрямую улучшить метрики бизнеса. Часто даже небольшие улучшения конверсий сильно влияют…
Этот процесс называется A/B-тестированием. Это эксперименты, позволяющие оценить улучшение показателей конверсии (например, скорости регистрации, скорости…
Эта статья — исчерпывающее и подробное исследование ключевых показателей, необходимых для понимания и оптимизации SaaS-бизнеса. Это полностью обновленная…
Знаете ли вы, насколько ценен каждый ваш клиент? Ценность клиента — ключевой показатель вашего бизнеса. Узнайте как правильно этот показатель считать и какие выводы можно из него делать.
День из жизни аналитика данных. Какие основные обязанности? Чем аналитик данных отличается от специалиста по обработке данных? Какие типы аналитиков данные существуют?
Что нужно знать об идеальных клиентах и анализе клиентских данных. Как правильно выделять клиентские сегменты, приносящие больше денег (все не так очевидно)
Углубленный курс продуктовой аналитики с Python, ML и продвинутыми техниками анализа
8 недель · 48 уроков · первый урок открыт
Посмотреть курсАгенты, которые делают реальную работу: автоматизация процессов, промпты, инструменты и границы применимости.
Сходится ли бизнес: CAC, LTV, маржа и окупаемость. Почему проваливаются стартапы и как проверять гипотезы дёшево.
Поиск сигналов, выход на ЛПР, письма, которым отвечают, работа с воронкой и ИИ-ассистенты в продажах.
Схемы мошенников, защита данных компании и что делать, когда инцидент уже случился.
Как связаны ставка, нефть, санкции и курс — и что из этого следует для личных денег.
Что спрашивают на собеседованиях, как переходить из смежной роли и какие навыки реально нужны.
Каналы, реклама, контент и SEO: откуда берутся заявки и сколько они стоят на самом деле.
Как довести продукт до состояния, которым пользуются: исследования, гипотезы, интерфейсы и фреймворки.
Заметки, привычки, приоритеты и инструменты, которые действительно экономят время, а не создают новую рутину.