Маркетинговая аналитика [Laba] [Дмитрий Цапий, Валерия Соломкина]

Складчина: Маркетинговая аналитика [Laba] [Дмитрий Цапий, Валерия Соломкина]

Маркетингова аналитика
Язык: украинский



Особенности курса:

• 28 практических инструментов Изучите, как улучшать маркетинговые процессы и стратегии с помощью петли McKinsley и Excel; проводить исследование рынка с Kantar, Nielsen, data.ai; рассчитывать LTV, анализировать трафик в Google Analytics и Meta и многое другое.Личный фидбек от преподавателей На протяжении всего обучения вы сможете обмениваться опытом, выполнять задания в группах, разбирать кейсы и получать конструктивный фидбек по домашним заданиям от экспертов отрасли.

Ключевые темы курса:

• Основные каналы и метрики маркетинга: Разберётесь, какие каналы важны для увеличения аудитории и прибыли, и как использовать метрики для качественного прогнозирования с учетом сезонности и трендов.
• Рынок и аудитория: Научитесь анализировать рынок и конкурентов с помощью SWOT-анализа и стороннего софта, чтобы определить позиционирование продукта и работы с ЦА.
• Эффективность рекламных кампаний: Узнаете, как тестировать гипотезы, адаптировать стратегии и контролировать эффективность без лишних затрат.

Программа

Занятие 1. Обзор основных каналов и метрик маркетинга

• Marketing levers & funnels (петля McKinsey, воронки и т.д.)
• Обзор маркетинговых каналов: ТВ, OLV, OOH, Performance Marketing
• Основные метрики digital-маркетинга: Impressions, Click-through-rate, Cost per click, Conversion rate, Cost per mile (CPM), Customer Acquisition Cost
• Определение бизнес-целей и KPI для построения правильной маркетинговой стратегии
• Улучшение взаимодействия с пользователем с помощью маркетинговой аналитики

Практика: определение основных KPI для различных компаний и рекламных кампаний.

Занятие 2. Аналитические платформы и инструменты для работы с данными

• Обзор аналитических платформ (Google Analytics, Semrush, SimilarWeb)
• Использование инструментов визуализации данных (Tableau, Looker, Power BI)
• Создание инфографики и графиков для визуализации и анализа данных
• Использование дашбордов для мониторинга показателей

Практика: на основе петли McKinsey построить возможный путь пользователя для разных типов бизнеса; работа с Google Analytics — анализ качества трафика и его источников, анализ структуры и посещения страниц.

Занятие 3. Практика структурирования и анализа массива маркетинговых данных

• Упорядочивание и преобразование массива данных в понятные графики в Excel.

Домашнее задание: на основе массива данных построить таблицы с графиками для мониторинга показателей.

Занятие 4. Исследование рынка и аудитории

• Методы и способы исследования рынка: обзор платных и бесплатных (относительно) инструментов исследования (Kantar, Nielsen, data.ai, Semrush, SimilarWeb, онлайн-опросы, социальные сети и т.д.)
• Исследование конкурентов и их позиционирования. SWOT-анализ. Market Competitiveness, Positioning Matrix.
• Целевая аудитория: её анализ и сегментация, формирование гипотез относительно аудитории. Портрет потребителя. Инструменты анализа: 1st party data / 3rd party data.
• Анализ трендов рынка и где искать вдохновение.

Практика: сделать SWOT-анализ различных категорий компаний и оценить состояние рынка в данный момент.
Домашнее задание: с помощью SimilarWeb/Semrush собрать инсайты о конкурентах и аудитории, например, makeup.com.ua.

Занятие 5. Измерение и анализ трафика

• Измерение трафика: анализ источников (paid, owned, earned), основные инструменты аналитики (Google Analytics, Meta) и обзор Supermetrics, Funnel и др.
• Определение основных KPI для анализа (sessions, unique users, bounce rate, conversion rate и т.д.), использование UTM-меток.
• Анализ конверсий: структура воронки, точки оттока трафика, гипотезы и их тестирование.
• Оценка данных: как правильно делать выводы на основе данных платформ с помощью SMART-подхода.

Практика: анализ датасета для определения основных источников трафика, подбор вариантов улучшения каждого шага воронки.
Домашнее задание: анализировать датасет и определить, какие источники трафика использует компания; рассчитать конверсию и сделать выводы, какой канал самый успешный и обосновать почему.

Занятие 6. Продуктовая аналитика для мобильных приложений

• Важность исследования и разработка go-to-market плана (Pain points, Needs, Journey, Competition, Values).
• Анализ воронки от установки приложения до покупки.
• Определение ключевых метрик для анализа: Downloads, Sign Ups, Clicks, Bounce rate, Screens viewed и т.д.
• Понятие когорт и их назначение.
• Обзор различных когорт пользователей мобильных приложений.

Практика: анализ кейсов компаний, которые изменяли лендинги/дизайн продукта: какие результаты и основные KPI были достигнуты.
Домашнее задание: построить возможную воронку для выбранного приложения, выявить и определить основные блокеры на пути пользователя и предложить варианты их устранения.

Занятие 7. Ценность жизненного цикла клиента

• Понятие и использование LTV.
• Расчёт LTV на основе различных данных.
• Кейс Netflix по использованию LTV.
• Применение LTV в принятии маркетинговых решений.

Практика: расчёт LTV на предоставленных данных — работа в малых группах.

Занятие 8. Измерение эффективности рекламных кампаний

• Анализ эффективности рекламных кампаний: CPI, CPA, CTR, ROAS, LTV и др.
• Планирование бюджета рекламной кампании на основе её целей (ROI, бенчмарки, медиапланы).
• Контроль и оптимизация рекламных кампаний: A/B-тестирование, регулярный анализ результатов, сценарии адаптации.

Практика: распределение предложенного бюджета для рекламной кампании по привлечению трафика.
Домашнее задание: распределение предложенного бюджета для реализации медиаплана.

Занятие 9. Аналитика и использование CRM и Marketing Automation

• Что такое CRM и для чего она нужна в бизнесе (Salesforce, Zoho).
• Оценка показателей (open rate, CTR, unsubscribe rate, conversion rate) открытия email и push-уведомлений и конверсий.
• Стратегии повышения показателей и автоматизация процесса (персонализация, тестирование и оптимизация стратегии, использование промокодов и предложений).
• Создание цепочки взаимодействия с клиентом на примере SendPulse.
• Рассмотрение стратегий брендов по улучшению работы канала коммуникации.

Практика: обзор и анализ каналов коммуникации и цепочек взаимодействия разных компаний.
Домашнее задание: создать и детально описать цепочку взаимодействия с клиентом для своего или любого проекта — оформить в виде майндмепа.

Занятие 10. Построение прогноза: планирование будущих периодов

• Маркетинговое прогнозирование (акцент на нужных метриках: как их определить, измерить и визуализировать).
• Моделирование доходов и расходов (анализ исторического тренда и актуальных планов, кейс — плохой прогноз продаж IBM).
• Определение сезонности и трендов для прогноза (индекс сезонности, множественные регрессии (TBD), Q5).

Практика: анализ прогнозов компаний и их сравнение с реальными данными.
Домашнее задание: построение прогноза с указанием бюджета и ключевых целей для маркетингового отдела на основе исторических данных или P&L — на выбор.

Занятие 11. Будущее маркетинговой аналитики и тренды

• Применение искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) для маркетинговой аналитики.
• Тренды в использовании Big Data.
• Перспективы виртуальной и дополненной реальности в маркетинге.
• Анализ: как AI изменил подход к аналитике.

Практика: мозговой штурм на тему будущего маркетинговой аналитики; сравнение прошлого (конец XX века) на основе кейсов реальных компаний с текущими подходами.

Авторы:
Дмитрий Цапий

• Growth Product Manager в Universe Group
• Former Growth Marketing Lead в Glovo
• Имеет более 8 лет опыта работы в сфере маркетинга
• Возглавлял функцию маркетинговой аналитики и инсайтов в Colgate-Palmolive Company

Валерия Соломкина

• Former Performance Marketing Lead у Samsung Electronics Nordic
• Имеет 10 лет опыта работы в сфере Digital Marketing в международных проектах
• Сотрудничала с такими брендами, как: Samsung, InBev, Abbott, lifecell, Subaru, Borjomi и т.д.
• Сфокусирована на разработке стратегий на основе анализа данных и внедрении инновационных решений для повышения результативности маркетинг-кампаний

Спойлер: Оригинал

Для кого:
DIGITAL-МАРКЕТОЛОГ, МАРКЕТИНГ-МЕНЕДЖЕР
навчитеся краще розуміти поведінку ЦА, оцінювати результати кампаній та визначати найефективніші маркетингові стратегії

БРЕНД-МЕНЕДЖЕР
опануєте інструменти для розвитку стратегій і аналізу впливу рекламних кампаній на цільову аудиторію для підвищення впізнаваності бренду та його цінностей

ПРОДУКТОВИЙ МАРКЕТОЛОГ
зрозумієте, як визначати ключові показники успішності маркетингових кампаній та оперативно реагувати на зміни ринку для залучення нових клієнтів і збільшення продажів продукту

ВЛАСНИК ЧИ КЕРІВНИК БІЗНЕСУ
розберетесь, як аналізувати потреби та поведінку клієнтів, щоби підвищувати конкурентоспроможність продуктів та послуг, а також розширювати клієнтську базу

Особливості курсу:
28 практичних інструментів

Навчитеся покращувати маркетингові процеси й стратегії з петлею McKinsley та Excel; проводити дослідження ринку з Kantar, Nielsen, data.ai; розраховувати LTV, аналізувати трафік у Google Analytics і Meta тощо.

Особистий фідбек від викладачів

Протягом усього навчання ви зможете обмінюватися досвідом, виконувати завдання в групах, розбирати кейси та отримувати конструктивний фідбек щодо домашніх завдань від експертів з галузі.

Ключові теми курсу:

1. Основні канали та метрики маркетингу
2. Ринок та аудиторія
   
3. Ефективність рекламних кампаній

Цену укажет организатор
Скрытая ссылка