Чему вы научитесь
- Генерировать, формулировать и приоритизировать гипотезы с помощью множества реальных кейсов
- Переходить от продуктовой гипотезы к статистической
- Правильно подбирать сетап метрик под эксперимент: goal/proxy/guardrails/contextual/diagnostic + OEC
- Пользоваться фреймворками RICE/PIE, HEART/AARRR, DAG и Metric Tree
- Задействовать ИИ в A/B-тестах
- Использовать другие методы кроме A/B-тестов, когда они неприменимы
О курсе
Этот вводный курс научит тебя генерировать и формулировать сильные и обоснованные продуктовые гипотезы, которые нужны бизнесу в реальном мире. Мы экспертно посмотрим на метрики и фреймворки, поймем, как эффективно применять ИИ, разберем кучу кейсов, и выясним, почему A/B-тест — лучший инструмент проверки гипотез.
Для кого этот курс
Для аналитиков, продактов, DS и всех, кто уже работает с гипотезами, метриками и экспериментами, а также для тех, кто прошел базовые курсы по A/B-тестам и хочет погрузиться глубоко в тему на нижний уровень — и стать экстремальным экспертом в A/B.
Начальные требования
Преподаватели курса
6
Как проходит обучение
Что вы получите
- БАЗУ
- Множество практических кейсов
- Чек-листы для формулирования гипотез
- Практикумы по фреймворкам приоритизации RICE/PIE
- Чек-листы применения сетапа метрик: HEART/AARRR
- Интерактивные онлайн-методички
- Код
Нагрузка
2-4 часа в неделю