تحلیل محصول: رشد و نگهداری داده محور
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت
- درک مفاهیم اصلی تحلیل محصول مانند قیفها، نگهداری، خروج و LTV و ارتباط آنها با رفتار کاربر و موفقیت محصول
- یادگیری پیگیری مبتنی بر رویداد و تکنیکهای تقسیمبندی برای کشف الگوهای کاربر، تقسیم رفتارها و بهینهسازی تصمیمات محصول
- تفسیر متریکهای کلیدی برای شناسایی قوتهای محصول، تشخیص افتها و بهبود نگهداری از طریق آزمایش داده محور
- تبدیل رفتار کاربر به بینشهایی که به اولویتبندی، برنامهریزی نقشه راه و تصمیمگیری مبتنی بر نتایج کمک میکنند.
پیش نیازهای دوره
- آشنایی با مفاهیم مدیریت محصول مفید است، اما تجربه فنی یا کدنویسی لازم نیست.
توضیحات دوره
آیا شما مدیر محصول، رهبر رشد، مدیر بازاریابی یا بنیانگذار هستید که میخواهید با استفاده از داده بدون اتکا به تیم علم داده، تصمیمات هوشمندانهتری در مورد محصول بگیرید؟
در این دوره عملی، یاد میگیرید چگونه با پیگیری، تفسیر و اقدام بر اساس تحلیل محصول برای بهبود تجربه کاربر، نگهداری و درآمد اقدام کنید. چه در حال راهاندازی محصول جدید هستید و چه در حال بهینهسازی محصول موجود، این دوره چارچوبها، متریکها و ابزارهای تفکر را به شما میدهد تا رفتار کاربر را به بینشهای قابل اقدام تبدیل کنید.
ما مفاهیم اساسی مانند قیفها، نگهداری، خروج، LTV و تقسیمبندی را پوشش میدهیم و شما را در تمرینات عملی با الگوهای داده واقعی راهنمایی میکنیم. یاد میگیرید چگونه تعیین کنید چه باید پیگیری شود، چگونه جدولهای نامرتب را تفسیر کنید و تصمیمات را که محصول شما را جلو میبرد، اولویتبندی کنید.
در پایان این دوره، خواهید توانست:
- درک و کاربرد مفاهیم اصلی تحلیل محصول
- راهاندازی پیگیری مبتنی بر رویداد و متریکهای معنادار
- شناسایی فرصتهای رشد از طریق نگهداری و تحلیل قیف
- تقسیم کاربران و تبدیل دادهها به استراتژی محصول
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- مدیران محصول، مدیران بازاریابی، رهبران رشد و بنیانگذاران استارتاپ که میخواهند با استفاده از داده، حتی بدون تیم داده، تصمیمات بهتری در مورد محصول بگیرند.
- افرادی که به سمت محصول بازاریابی و بهبود جذب و نگهداری علاقهمند هستند.
تحلیل محصول: رشد و نگهداری داده محور
-
معرفی - تحلیل محصول چیست؟ 17:43
-
چرا تحلیل محصول؟ 07:02
-
سوگیری در تفسیر داده 05:52
-
حمایت از ماموریت شرکت 05:08
-
مثال - اسپاتیفای 14:17
-
مثال - کازینو 15:08
-
مثال - دادههای بازی کازینو 05:05
-
تحلیل محصول از ابتدا تا انتها 03:08
-
قیف 08:00
-
چالش - راهاندازی اولیه 01:34
-
مثال جریان رجیستریشن 17:54
-
متریکهای اندازهگیری - کازینو 07:54
-
اصل مطلب 02:36
-
DAU و MAU 05:36
-
نسبت DAU/MAU 03:17
-
متریکهای سفر و تبدیل 05:36
-
فعالسازی کاربر 03:45
-
زمان تا اولین فعالسازی 07:22
-
بازنگری لحظهی AHA 04:05
-
یادداشت دفترکار 00:52
-
ARPU 05:14
-
مثال ARPU 03:24
-
ARPPU و ARPDAU 05:31
-
مثال ARPDAU 04:04
-
LTV و CAC 04:51
-
مثال LTV و CAC 07:21
-
ARPU در مقابل LTV؟ 02:23
-
نگهداری کاربر 08:56
-
دادههای نگهداری کاربران 09:56
-
نمودارهای نگهداری 07:39
-
نگهداری و رویدادها 07:16
-
نگهداری درآمد 04:09
-
مثال نگهداری درآمد 02:37
-
تحلیل خروج 05:20
-
تجدید فعالسازی 09:36
-
هزینه نگهداری ضعیف 05:07
-
مدل رایگان 05:49
-
OTP و اشتراکها 09:46
-
مدل Freemium 12:19
-
مبنای استفاده 05:26
-
مثال تست A/B 16:04
-
تجزیه و تحلیل تعادل درآمد و UX 11:56
-
تطابق محصول و کانال 07:48
-
مثال دادههای کانال 14:45
-
متریکهای کلیدی کانال 03:47
-
استفاده از ویژگی 13:53
-
جفتسازی ویژگی 11:58
-
تحلیل احساسات 13:39
-
شناسایی رفتار 06:53
-
تشخیص احساس 11:48
-
مصاحبهها و نظرسنجیهای کاربران 11:12
-
تقسیمبندی 15:27
-
دادههای رابط کاربری و دستگاه 08:13
-
نتیجهگیری 00:45
مشخصات آموزش
تحلیل محصول: رشد و نگهداری داده محور
- تاریخ به روز رسانی: 1405/04/02
- سطح دوره:مقدماتی
- تعداد درس:54
- مدت زمان :06:56:46
- حجم :2.8GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy