SQL для продактов и маркетологов
Кому и зачем нужен курс
Маркетологам
Вы знаете, сколько денег потратили на рекламу, но не знаете, сколько выручки принесли клиенты. После курса вы сможете доставать информацию из баз данных и считать окупаемость маркетинга.
Продактам
Вы хотите понять, какие товары лучше продаются на сайте и в приложении. После курса вы сможете доставать список товаров из базы, объединять со списком заказов и находить закономерности.
Предпринимателям
Вы хотите разобраться, как работает бизнес, но у вас нет денег на найм аналитиков. После курса вы сможете сами доставать данные из базы, составлять отчеты, находить и исправлять косяки.
Программа
Неделя 1. Основы
Начинаем с основ. Поговорим о том, как работают базы данных и научимся писать простые запросы, чтобы получать, фильтровать и агрегировать данные из базы и считать на их основе нужные метрики.
Примеры задач:
- Найти пользователей, сделавших в прошлом году более 10 покупок
- Посчитать, сколько денег компания заработала в прошлом году в каждой стране
Неделя 2. Типы данных
Детальнее погружаемся в работу с данными разных типов: числами, текстом, календарными датами. Учимся приводить данные к разным типам,
Примеры задач:
- Найти всех пользователей с имейлом на @gmail.com
- Найти топ-3 месяца по продажам
- Найти все товары, в описании которых упоминается нужный термин
Неделя 3. Объединение данных из нескольких таблиц
Данные обычно разделены на таблицы. Информация о пользователях хранятся в одной, о заказах — в другой, о товарах — в третьей. Если мы хотим выгрузить всех пользователей, купивших тот или иной товар, надо уметь забирать данные одновременно из нескольких таблиц. Научимся это делать на третьей неделе.
Примеры задач:
- Выгрузить всех пользователей, начавших, но не закончивших оформлять заказ (брошенные корзины)
- Посчитать среднюю стоимость покупателя для каждого рекламного канала
Неделя 4. Когортный анализ
Когортный анализ позволяет отслеживать долгосрочные эффекты от рекламы или изменений в продукте. На четвертой неделе научимся составлять различные когортные отчеты и использовать их для решения бизнес-задач.
Примеры задач:
- Посчитать, сколько в среднем приносит каждый клиент за 6 месяцев после первой покупки
- Посчитать, какая доля пользователей продолжают пользоваться продуктом спустя месяц после регистрации
Неделя 5. Оконные функции
С помощью оконных функций удобно считать накопительные метрики, скользящие средние, а также гибко анализировать паттерны поведения пользователей, например, считать, сколько в среднем проходит времени между первой и второй покупкой.
Примеры задач:
- Посчитать, сколько времени обычно проходит между первой и второй покупкой, найти тех пользователей, которые должны были купить, но не купили
- Посчитать, как менялся средний чек от неделе к неделе
Неделя 6. Прикладные задачи
На пятой неделе мы научимся пользоваться оконными функциями и сфокусируемся на решении прикладных маркетинговых и продуктовых задач.
Примеры задач:
- Найти наиболее ценных клиентов с помощью RFM-сегментации
- Построить и сравнить различные модели атрибуции
- Построить и проанализировать цепочку конверсий от первого захода на сайт до покупки
Как проходит обучение
Каждый модуль состоит из видео-лекций и практических заданий. Заниматься можно в любое время в удобном темпе.
Пример урока →
Пример урока →
Автор
Алексей Куличевский
Ex-директор по маркетингу российского «Групона» и Gett. Был директором по продукту в «Яндекс Логистике» и директором по аналитике в Osome. Основал (и потом закрыл) аналитический сервис Oh My Stats. Запустил факультет маркетинга в «Яндекс Практикуме». Преподавал в МФТИ
Ex-директор по маркетингу российского «Групона» и Gett. Был директором по продукту в «Яндекс Логистике» и директором по аналитике в Osome. Основал (и потом закрыл) аналитический сервис Oh My Stats. Запустил факультет маркетинга в «Яндекс Практикуме». Преподавал в МФТИ
Купить курс