Пройшов курс Marketing Analytics 7.0
Все сподобалось, був досить насичений курс, багато теорії, практики, дз, фінальна дипломна робота. Я опанував для себе новий інструмент Looker Studio і буду застосовувати його на практиці. Окремо хотів би відмітити лекторів та РМ. Завжди допоможуть, пояснять та підтримають. Навчанням задоволений.
Курсы по продуктовой, маркетинговой и WEB аналитике
Сравнение всех курсов
- Marketing Analyst / Web Analyst
Комплексний курс із продуктової аналітики, який допоможе розібратися в метриках, навчить розуміти природу поведінки користувачів та використовувати зібрані дані для прийняття рішень щодо покращення продукту.
Програма курсу
Основи продуктової аналітики. Огляд АІ-інструментів
- Зрозумієте, що таке продукт і як аналітика підтримує його розвиток
- Розберете ролі аналітика в команді й типові завдання, які він розв'язує
- Навчитеся відрізняти види аналітиків за функціональністю та описами вакансій
- Дізнаєтесь, як інтегрувати AI-інструменти в роботу аналітика для автоматизації рутини
Основні продуктові метрики
- Навчитеся розраховувати ключові продуктові метрики: Churn Rate, Retention Rate, MAU/WAU/DAU
- Зрозумієте, як інтерпретувати ці показники та що вони свідчать про стан і розвиток продукту
Метрики користувацького шляху
- Зрозумієте весь шлях користувача в продукті - від залучення та активації до відтоку й утримання
- Навчитеся розраховувати й інтерпретувати ключові метрики на кожному етапі цього шляху
- Дізнаєтеся, як обирати релевантні метрики для свого продукту, не гублячись серед десятків показників
Metric Trees
- Навчитеся будувати дерево метрик для аналізу змін у ключових показниках
- Зрозумієте, як за його допомогою знаходити причини змін у продукті
- Дізнаєтеся, як аргументовано пояснити важливість конкретних підметрик команді
Основи SQL і вибірка даних
- Зрозумієте, як SQL використовують у продуктовій аналітиці та які бувають типи даних
- Навчитеся писати прості запити для вибірки й фільтрації даних (SELECT, WHERE, GROUP BY)
- Зможете рахувати базові метрики за допомогою агрегатних функцій (COUNT, SUM, AVG тощо)
Робота з кількома таблицями та просунуті запити
- Навчитеся об'єднувати дані з кількох таблиць за допомогою JOIN і UNION
- Будуватимете складні SQL-запити з підзапитами, CTE та View
- Аналізуватимете послідовність дій користувачів за допомогою віконних функцій
Підготовка та очищення даних
- Зорієнтуєтеся в етапах підготовки й очищення даних, навчитеся виявляти основні проблеми
- Зможете очищати й перетворювати дані на формат, придатний для аналізу
Основи статистики для продуктової аналітики
- Зрозумієте, як описова статистика допомагає інтерпретувати продуктові дані
- Навчитеся відрізняти нормальний розподіл від інших та пояснювати його значення для ухвалення рішень
- Дізнаєтесь, як інтерпретувати довірчі інтервали, рівень значущості й помилки першого та другого роду
Способи пошуку взаємозв'язків у даних та метриках
- Навчитеся знаходити взаємозв'язки між метриками та патерни у продуктових даних за допомогою базових статистичних методів
- Зрозумієте відмінність між кореляцією та причинністю й чому вона критично важлива для продуктової аналітики
- Дізнаєтесь, як формулювати гіпотези та перевіряти їх на основі даних
Основи А/В-тестування у продукті. Частина 1
- Зрозумієте, навіщо продуктам потрібні експерименти
- Розберетеся в етапах і типах A/B-тестування
- Складете базовий план A/B-тесту з гіпотезою та метриками
- Дізнаєтеся, як уникати поширених помилок під час планування тесту
Основи А/В-тестування у продукті. Частина 2
- Проведете аналіз як однозначних, так і неоднозначних результатів A/B-тестів та сформулюєте обґрунтовані висновки щодо гіпотез
- Навчитеся перевіряти валідність експерименту за допомогою sanity checks
- Дізнаєтеся, коли A/B-тестування недоцільне та які є альтернативи для перевірки гіпотез
Продуктові воронки та поведінка користувачів
- З'ясуєте, як і для чого працюють продуктові воронки
- Дізнаєтеся, як працювати з ключовими метриками воронок
- Навчитеся будувати воронку та аналізувати основні конверсійні показники
- Зрозумієте, як описати базові патерни поведінки користувачів
Сегментація та задоволеність користувачів
- Навчитеся сегментувати користувачів для глибшого продуктового аналізу
- Зрозумієте, як інтерпретувати метрики задоволеності (NPS, CSAT)
- Зможете пов’язати поведінку користувача з його рівнем задоволеності
Когортний аналіз
- Дізнаєтеся, для чого застосовують когортний аналіз у продуктовій аналітиці, та розберетеся у видах когорт
- Сформуєте й проаналізуєте когорти користувачів
- Навчитеся виявляти зміни в поведінці різних когорт
Робота з Amplitude для продуктової аналітики
- Налаштуєте Amplitude для подальшого аналізу
- Навчитеся сегментувати користувачів, проводити аналіз воронок та ефективності утримання користувачів за допомогою Amplitude
Робота з GA4 для продуктової аналітики
- Налаштуєте GA4 для подальшого аналізу
- Навчитеся аналізувати перформанс каналів трафіку та впливу маркетингових активностей за допомогою GA4
Принципи візуалізації
- Зрозумієте, для чого потрібна візуалізація даних та як зробити її зрозумілою
- Дізнаєтеся, як обирати графіки, будувати дашборди й уникати типових помилок
Tableau. Огляд та початок роботи
- Налаштуєте акаунт у Tableau та організуєте простір для роботи з даними
- Створите дашборди й навчитеся візуалізувати ключові показники в Tableau
- Зробите дашборди інтерактивними та зручними для команди й стейкхолдерів
Продуктова аналітика мобільних застосунків
- Розберетеся в ринку й типах мобільних застосунків
- Дізнаєтеся, в чому полягають особливості продуктової аналітики мобільних застосунків
- Зорієнтуєтеся в метриках мобільних застосунків та навчитеся їх розраховувати
Firebase для продуктової аналітики мобільних застосунків
- Навчитеся налаштовувати трекінг подій мобільних застосунків у Firebase
- Побудуєте звітність у Firebase
Основи монетизації та Юніт-економіки. Частина 1
- Розберетеся в моделях монетизації та знатимете, яка підходить вашому продукту
- Навчитеся обчислювати юніт-економіку й розуміти її вплив на розвиток продукту
- Розрахуєте ключові метрики монетизації та зможете застосовувати їх на практиці
Основи монетизації та Юніт-економіки. Частина 2
- Навчитеся розраховувати LTV, CAC та Payback-період
- Зрозумієте, як ці метрики впливають на стратегію зростання продукту
- Оціните, наскільки життєздатною є юніт-економіка вашого продукту
Підготовка до курсового проєкту - як презентувати результати аналізу
- Зрозумієте всі етапи процесу аналізу даних і навчитеся застосовувати їх на практиці
- Дізнаєтесь, як підготувати й презентувати результати аналізу команді або замовнику
Захист курсового проєкту
- Підготуєте фінальний проєкт: аналіз набору даних, розрахунок метрик, звіт за результатами аналізу та рекомендації щодо покращення ключових показників обраної програми
- Отримайте фідбек від лектора та рекомендації щодо розвитку в професії.
Особливості курсу
- Допомога ментора
- Курсовий проєкт
- Сертифікат про проходження курсу
- 24 онлайн-заняття
- Удосконалення навичок з різними інструментами
- Практика
Викладачі курсу
Юлія Пузанова - Staff Product Analyst at Bolt
Подать заявку- Marketing Analyst / Web Analyst
Опануєте інструменти для дослідження ринку й аудиторії та проведення тестувань. Дізнаєтесь, як оптимізувати поточні рекламні кампанії та будувати форкасти наступних маркетинг-кампаній.
Програма курсу
Заняття 1. Огляд основних каналів та метрик маркетингу
- Marketing levers & funnels (петля McKinsey, воронки тощо)
- Огляд каналів маркетингу: TV, OLV, OOH, Performance Marketing
- Огляд основних метрик діджитал-маркетингу: Impressions, Click-through-rate; Cost per click; Conversion rate, Cost per mile (CPM), Customer Acquisition Cost
- Визначення бізнес-цілей та KPI для побудови правильної маркетингової стратегії
- Покращення взаємодії з користувачем за допомогою маркетингової аналітики
- Практика: визначити основні KPI для різних компаній та рекламних кампаній
Заняття 2. Аналітичні платформи та інструменти для роботи з даними
- Огляд аналітичних платформ (Google Analytics, Semrush, SimilarWeb)
- Використання інструментів візуалізації даних (Tableau, Looker, Power BI)
- Створення інфографіки та графіків для візуалізації й аналізу даних
- Використання дашбордів для моніторингу показників
- Практика: на основі петлі McKinsey побудувати можливий шлях користувача для різних типів бізнесу; робота з Google Analytics - аналіз якості трафіку та його джерел, аналіз структури та відвідування сторінок
Заняття 3. Практика структурування та аналізу масиву маркетингових даних
Впорядкування та перетворення масиву даних на зрозумілі графіки в Excel.
Домашнє завдання: на основі масиву даних побудувати таблиці з графіками для моніторингу показників.
Заняття 4. Дослідження ринку та аудиторії
- Методи та способи дослідження ринку: оверв'ю платних та безоплатних (відносно) інструментів дослідження (Kantar, Nielsen, data.ai, Semrush, SimilarWeb, онлайн-опитування, соціальні мережі тощо)
- Дослідження конкурентів та їхнє позиціювання. SWOT-аналіз. Market Competitiveness, Positioning Matrix
- Цільова аудиторія: її аналіз та сегментація, формування гіпотез щодо аудиторії. Портрет споживача. Інструменти аналізу: 1st party data / 3rd party data
- Аналіз трендів ринку і де шукати натхнення
- Практика: зробити SWOT-аналіз різних категорій компаній та оцінити стан ринку зараз
Домашнє завдання: за допомогою SimilarWeb/Semrush зібрати інсайти щодо конкурентів та аудиторії, наприклад, makeup.com.ua.
Заняття 5. Вимірювання та аналіз трафіку
- Вимірювання трафіку: аналіз джерел (paid, owned, earned), основні інструменти аналітики (Google Analytics, Meta) та огляд Supermetrics, Funnel тощо
- Визначення основних КРІ для аналізу (sessions, unique users, bounce rate, conversion rate тощо), використання UTM-міток
- Аналіз конверсій: як виглядає воронка, точки відтоку трафіку, гіпотези та їхнє тестування
- Оцінювання даних: як правильно робити висновки на основі даних з платформ за допомогою SMART-підходу
- Практика: аналіз датасету для визначення основних джерел трафіку, підбір варіантів поліпшення кожного кроку воронки
Домашнє завдання: проаналізувати датасет та визначити, які джерела трафіку використовує компанія; порахувати конверсію і зробити висновки, який канал найуспішніший, та обґрунтувати, чому саме.
Заняття 6. Продуктова аналітика для мобільних застосунків
- Важливість рісьорчу та розробка go-to-market плану (Pain points, Needs, Journey, Competition, Values)
- Аналіз воронки від встановлення застосунку до здійснення покупки
- Визначення ключових метрик для аналізу: Downloads, Sign Ups, Clicks, Bounce rate, Screens viewed тощо
- Знайомство з когортами - що це та яке їхнє призначення
- Розбір різних когорт користувачів мобільних застосунків
- Практика: аналіз кейсів компаній, які змінювали лендинги/дизайн продукту: які результати та основні KPI були отримані
Домашнє завдання: побудувати можливу воронку для обраного застосунку, знайти та визначити основні блокери, які можуть виникнути на шляху користувача, та запропонувати варіанти їхнього розв'язання.
Заняття 7. Вартість життєвого циклу клієнта
- Поняття та використання LTV
- Розрахунок LTV з різних вихідних даних
- LTV на основі кейсу Netflix
- Використання LTV в ухваленні маркетингових рішень
- Практика: розрахунок LTV з наданих даних - робота у малих групах
Заняття 8. Вимірювання ефективності рекламних кампаній
- Аналіз ефективності рекламних кампаній: CPI, CPA, CTR, ROAS, LTV тощо
- Планування бюджету рекламної кампанії на основі її цілей (ROI, бенчмарки, медіаплани)
- Контроль та оптимізація рекламних кампаній: А/В-тестування, регулярний аналіз результатів, сценарії адаптації
- Практика: розподіл запропонованого бюджету для проведення рекламної кампанії з метою бусту трафіку
Домашнє завдання: розподіл запропонованого бюджету для реалізації медіаплану.
Заняття 9. Аналітика та використання CRM i Marketing Automation
- Що таке CRM та для чого вона потрібна у бізнесі (Salesforce, Zoho)
- Оцінювання показників (open rate, CTR, unsubscribe rate, conversion rate) відкриття email-ів і пуш-повідомлень та конверсії
- Стратегії підвищення показників та автоматизація процесу (персоналізація, тестування та оптимізація стратегії, використання промокодів і пропозицій)
- Створення ланцюжка взаємодії з клієнтом на прикладі SendPulse
- Розгляд кейсів-стратегій брендів щодо вдосконалення роботи каналу комунікації
- Практика: розгляд і аналіз каналів комунікації та ланцюжків взаємодії різних компаній
Домашнє завдання: створити й детально описати ланцюжок взаємодії з клієнтом для свого або для будь-якого обраного студентом проєкту - та оформити його у вигляді майндмепу.
Заняття 10. Побудова форкасту: планування майбутніх періодів
- Маркетингове прогнозування (фокусування на правильних метриках: як їх визначити, вимірювати й візуалізувати)
- Моделювання доходів і витрат (Use the past to understand the future, поєднання історичного тренду з актуальними планами, кейс - поганий прогноз продажів IBM)
- Визначення сезонності й трендів для прогнозу (seasonality index, multiple regressions (TBD), Q5)
- Практика: аналіз прогнозів різних компаній та їхнє порівняння з реальністю
Домашнє завдання: побудувати форкаст із зазначенням бюджету та основних цілей для відділу маркетингу на основі історичних даних або P&L - на вибір.
Заняття 11. Майбутнє маркетингової аналітики та тренди
- Використання штучного інтелекту (АІ) та машинного навчання (ML) для маркетингової аналітики
- Аналіз трендів у використанні Big Data для аналітики
- Перспективи віртуальної та розширеної реальності в маркетингу
- Аналіз: як AI змінив підхід до аналітики
- Практика: брейншторм стосовно майбутнього маркетингової аналітики; порівняння минулого (кінець XX ст.) на основі кейсів реальних компаній із тим, що є зараз
Особливості курсу
- 28 практичних інструментів
- Особистий фідбек від викладачів
Викладачі курсу
- Дмитро Цапій - Product Growth Manager at Universe Group
- Валерія Соломкіна - Former Performance Marketing Lead at Samsung Electronics Nordic
- Product Manager / Product Owner
- Marketing Analyst / Web Analyst
Курс про перетворення цифр з аналітики на ефективні дизайн-рішення.
Програма курсу
Інтро
- Продуктова аналітика: типи та цілі
- Основні поняття та важливість продуктової аналітики
- Типи аналітики: описова, діагностична, прогнозна і прескриптивна
- Цілі продуктової аналітики
Метрики
- Визначення метрик та їхня роль у продуктовій аналітиці
- Основні типи метрик
- Ключові показники ефективності (KPIs)
Типи графіків у продуктовій аналітиці
- Основні види графіків:
- line chart
- bar chart
- pie chart etc
- Вибір відповідного графіка для різних типів даних
- Приклади візуалізацій для продуктової аналітики
Інструменти та системи аналітики
- Аналітична система
- Структура аналітичної системи:
- збір
- обробка
- зберігання даних
- Табличний тип збереження даних
- Основні сутності в аналітичних системах
Intro to GA/Amplitude analytical system
- Основи роботи з Google Analytics та Amplitude
- Встановлення та налаштування
- Основні функції та можливості
Продуктові метрики та когортний аналіз
- Продуктові метрики: активація користувачів
- Визначення та вимірювання активації користувачів
- Важливість активації для зростання продукту
- Методи підвищення активації
Продуктові метрики: утримання користувачів
- Retention метрики
- Відтік користувачів (сhurn)
- Способи впливу на retention і churn
- Дерево метрик
Когортний аналіз
- Визначення та цілі когортного аналізу
- Побудова когортних звітів
- Інтерпретація результатів когортного аналізу
Спеціальні інструменти
- GA4
- Аналіз даних
- Просунуті функції
- Побудова кастомних звітів
- SQL
- Основи SQL
- Основні запити:
- SELECT
- JOIN
- WHERE
- Агрегація даних за допомогою GROUP BY
- Поєднання таблиць
- JOINs
- Приклади використання SQL для аналізу продукту
- Amplitude
- Основні аналітичні функції
- Просунуті функції
- Користувацькі звіти та дашборди
Поглиблений аналіз
- Аналіз задоволеності користувача
- Методи вимірювання задоволеності користувачів
- Інтерпретація результатів опитувань та відгуків
- Визначення та усунення проблем, що знижують задоволеність
Unit economics. Монетизація програми
- Основи юніт економіки
- Визначення LTV, CAC, ROI
- Стратегії монетизації та їхній аналіз
Формування та перевірка продуктових гіпотез. A/B тести
- Методологія формування гіпотез
- Планування та проведення A/B тестів
- Аналіз результатів та прийняття рішень
Пошук інсайтів у даних
- Методи та інструменти для пошуку інсайтів
- Приклади успішних інсайтів та їхня реалізація
Особливості курсу
- Вебінари з практикою та Q&A
- Real-life завдання
- Курсовий проєкт
- Регулярний фідбек
- Сертифікат за здобутки
- Можна повернути кошти протягом 7 днів від початку курсу
Викладачі курсу
- Олександр Іванов - COO/CPO в Projector. Ex-Head of Product в ЛУН
- Денис Пархоменко - Product Analyst at JustAnswer
- Дмитро Канєвський - Head of Product at Universe Group
- Marketing Analyst / Web Analyst
Навчитеся ефективно використовувати GA-4 для грамотної аналітики своїх проєктів. Отримаєте чіткий план: від встановлення GA-4 до глибокого розуміння всіх функцій. Зможете формувати проєктну звітність за допомогою Google Analytics 4.
Програма курсу
Аналітика в сучасному бізнесі: інструмент впровадження воронки продажів та забезпечення успішності підприємства
- Основні види perfomance marketing
- Воронка продажів як ключовий інструмент управління продажами: види та її складові
- Важливість аналітики у сучасному маркетингу
- Життєвий цикл продукту: LCA
Google Analytics 4: розбір відмінностей від Universal
- Аналіз відмінностей GA-4 і Universal Analytics
- Пошук звичних звіті у GA-4
- Практичний огляд роботи GA-4
Налаштування GA4. Робота з GTM
- Встановлення та налаштування GA4: кроки та рекомендації
- Інтеграція GA4 через GTM: налаштування та користувацький досвід
- Переваги та обмеження використання тег-менеджерів з GA4
- Основні елементи інтерфейсу та меню адміністратора GA4
Особливості роботи з фільтрами та навички використання спостереження в GA4
- Важливість використання фільтрів у GA4
- Робота з функцією машинного навчання Спостереження Analytics
Робота з UTM-мітками в Google Analytics 4
- Роль UTM-міток у вимірюванні ефективності маркетингових кампаній в GA4
- Переваги використання UTM-міток для відстеження різних кампаній, джерел трафіку та каналів просування
- Знайомтсво з розділом "Звіти"
- Джерела трафіку у GA4
Процес роботи зі звітами для визначення цільової аудиторії та її особливостей
- Робота зі звітами Life cycle та User
- Використання особливостей ЦА в подальших маркетингових кампаніях
Аналіз даних користувачів через звіт "Залучення": виявлення джерел трафіку та їх особливості
- Важливість аналізу залучення користувачів
- Види джерел трафіку
- Особливості джерел трафіку
- Аналіз вартості користувача з різних джерел
Оптимізація маркетингового бюджету за допомогою звіту "Ефективність" у новому розділі GA4: аналіз конверсій з різних каналів для ефективного розподілу ресурсів
- Огляд функціональності нового звіту "Ефективність" у GA4
- Ознайомлення з розділом "Реклама"
- Аналіз різних категорій конверсій та їх зв'язок з різними каналами
- Вплив аналізу на розподіл маркетингового бюджету
Оптимізація воронки продажів через аналіз звітів порівняння моделей атрибуції та шляхів конверсій в Google Analytics 4
- Поняття атрибуції у аналітиці
- Аналіз впливу різних моделей атрибуції на розрахунок результатів воронки продажів
- Порівняння конверсій, доходу та інших метрик між різними моделями
- Вираховування залежностей джерел конверсій один від одного
Аналіз послідовності конверсій та дослідження шляху клієнта. Частина 1
- Значення аналізу послідовності конверсій та дослідження шляху клієнта для ефективності бізнесу
- Розкриття поняття "шлях клієнта"
- Дослідження цінності клієнта
Аналіз послідовності конверсій та дослідження шляху клієнта. Частина 2
- Важливість досліджень у сучасному бізнес-середовищі
- Роль та завдання різних спеціалістів в дослідженнях
Оптимізація веб-сайту послуг через практичний досвід налаштування GA-4
- Практичний досвід налаштування GA-4 для сайту послуг
- Вивчення шляхів переходу користувачів на веб-сайті послуг
- Визначення ключових показників результативності (KPI)
Практика налаштування GA-4 для e-commerce проєкту
- Огляд нової версії аналітичної платформи Google та її переваги для e-commerce бізнесів
- Практичні поради з впровадження GA-4 для e-commerce
Стратегії налаштування звітів і монетизація
- Визначення монетизації звітів як процесу отримання прибутку зі звітів або аналітичної інформації
- Важливість налаштування звітів для монетизації
Ефективна пріоритезація та презентація гіпотез за допомогою моделі HADI. Ключові кроки до успішної реалізації ініціатив
- Пояснення сутності HADI (Hypothesis, Analysis, Design, Implementation)
- Важливість ефективної пріоритезації та кроків для реалізації ініціатив у відповідності до цієї моделі
- Практичні аспекти моделі HADI
Особливості курсу
- Миттєвий доступ до всіх лекцій і корисних матеріалів після оплати
- Декілька онлайн - зустрічей з лектором у форматі питання - відповідь
- 20+ годин навчання
- Зворотний зв'язок від куратора протягом навчання
- Матеріали курсу доступні 1 рік з моменту його завершення
- Сертифікат WebPromoExperts
- Фінальний тест для перевірки отриманих знань
- Можливість сплатити за курс частинами (від 2 до 6 платежів)
- Отримайте доступ до курсу одразу після сплати та навчайтесь в будь-який зручний час
Викладачі курсу
Нікіта Наконечний - Growth Marketing Specialist
Подать заявку- Marketing Analyst / Web Analyst
Ми навчимо розуміти та говорити мовою метрик, правильно формулювати аналітичні завдання, будувати якісні звіти, прогнозувати метрики, оцінювати ефективність реклами, бачити помилки у звітах, приймати рішення та будувати стратегію на основі аналізу даних та застосовувати аналітичний підхід у щоденній роботі.
Програма курсу
Онбординг у маркетингову аналітику
- Огляд основних концепцій та термінології в маркетинговій аналітиці
- Тренди в маркетинговій аналітиці
- Ознайомлення з принципами збору, аналізу та використання даних в маркетингу
Ключові показники Acquisition / Conversion / Engagement / Retention
- Джерела які генерують маркетингові дані
- Аналіз взаємозв'язку між різними метриками та їх вплив на результативність маркетингових кампаній
- Розгляд основних метрик та декомпозиція (конверсія, CTR, ROI, ROAS і тд.)
- Призначення кожної метрики та її значення для оцінки ефективності маркетингових заходів
Вимірювання успішності маркетингових кампаній
- Методи вимірювання ефективності кампаній
- Ключові показники ефективності (CTR, CPC, CPA, CPL, SQL, LTV, CAC та інші)
- Оцінка ROI та ROAS
Інструменти маркетингової аналітики
- Методи збору маркетингових даних з різних каналів
- Інструменти маркетингового аналітика
- Фундаментальні поняття аналітичної системи Google Analytics 4
- Огляд Google Analytics 4
- Додаткові джерела маркетингових даних (Search Console, Google Ads, Meta Ads)
- Базове налаштування Google Analytics 4 для вашого проєкту
- Налаштування подій для GA4
- Основні принципи Consent Mode та його налштування
- Основи активації даних
- Огляд можливостей Google Таблиць
- Огляд можливостей Looker
Аналіз ефективності маркетингових активностей
- Визначення метрик для побудови звітності
- Створення звітів та презентація результатів маркетингу
Взаємозв'язок KPIs та маркетингових стратегій
- Стратегія чи тактика - що важливіше?
- Коригування маркетингових стратегій на основі ключових KPIs
- Розробка маркетингового плану відповідно бізнес ціілей
Наскрізна аналітика
- Хмарні сервіси та фреймворки для маркетингової аналітики
- Підходи до реалізації наскрізної маркетингової аналітики
- Етапи проєкту по ствроенню наскрізної аналітики
- Створення наскрізної маркетингової аналітики на базі платформи Google Cloud
Особливості курсу
- Симуляція роботи в компанії
- Курс з урахуванням вимог роботодавців
- Персональний зворотній зв'язок
- Можлива оплата в розстрочку
- Бонусний курс
- Симулятор
- Щотижневі лайви-воркшопи з ментором
Викладачі курсу
- Оксана Верлан - Client Service Director at Netpeak Agency Ukraine
- Олександр Конівненко - Head of Web Analytics Department at Netpeak
- Marketing Analyst / Web Analyst
Навчитесь працювати з різними інструментами веб-аналітики і правильно інтерпретувати дані. Ви будете вчитися не поодинці, а разом із досвідченими наставниками. Вони завжди підкажуть, допоможуть виправити помилки і пояснять складні моменти. Адже веб аналітика це не просто діаграми, показники та данні - це цілий діджитал-світ з яким ми вас познайомимо.
Програма курсу
Введення в веб-аналітику. Принципи роботи сервісу Google Analytics
- Що таке веб-аналітика і навіщо вона потрібна бізнесу
- Арсенал веб-аналітика (сервіси) та оцінка свого веб-ресурсу
- Вибір і налаштування аналітичних інструментів
- Види трафіку на сайтах і як ними керувати за допомогою UTM-міток
- Відмінність збору даних для комерційного та інформаційного сайту
- Огляд основних метрик ефективності у веб-аналітиці
- Поринення у світ Google Analytics 4 та відмінності від Universal Analytics
- Розгляд можливостей лічильника Google Analytics
Встановлення та налаштування Google Analytics 4
- Інструменти налагодження Google Analytics та Google Tag Manager
- Створення облікового запису Google Analytics та базові конфігурації
- Створення облікового запису Tag Manager
- Кроки для налаштування системи аналітики через Google Tag Manager
- Ієрархія облікового запису, логічні рівні в структурі
- Чек-ліст налаштувань Google Analytics 4
- GDPR і Consent mode
- Огляд основних категорій та організація звітів
- Аналіз ключових метрик в Google Analytics 4
Аналіз в Google Analytics 4 - робота зі стандартними звітами
- Робота з подіями, категорії подій у Google Analytics 4
- Налаштування і перевірка відстеження подій за допомогою Tag Manager
- Ключові події
- Параметри та показники подій
- Основні групи, структур звітів та робота зі стандартними звітами
- Використання фільтрів, сортування та додаткових параметрів у стандартних звітах
Аналіз в Google Analytics 4 - робота з блоком "Реклама" і аналіз маркетингових кампаній
- Інтеграція з Google Ads та оцінка результативності реклами
- UTM-мітки і як вони відображаються у звітах
- Відстеження користувацьких шляхів до прийняття рішення про покупку
- Процес атрибуції та пов'язані конверсії
Аналіз в Google Analytics 4 - робота з блоком "Дослідження" (кастомні звіти)
- Сегменти користувачів
- Дослідження - Вільна форма
- Дослідження - Аналіз послідовностей
- Дослідження - Накладання сегментів
- Дослідження - Статистики користувачів
- Дослідження - Аналіз шляху
- Дослідження - Когортний аналіз
- Дослідження - LTV
- Кастомні параметри та показники, регулярні вирази
Наскрізна аналітика
- Наскрізна аналітика та завдання, які вона вирішує
- Методи та інструменти наскрізної аналітики для оптимізації бізнес-процесів
- Сервіси для побудови наскрізної аналітики
- KPI бізнесу
- Збір даних
Можливості Google Tag Manager
- Розгляд можливостей Google Tag Manager
- Відстеження кліків по елементам сайту
- Відстеження відправки форм лідогенерації через Google Tag Manager
- Відстеження скролінгу та часу, проведеного користувачем на активній вкладці
- Розширене відстеження конверсій
A/B тестування
- Що таке А / В тестування і навіщо його використовувати
- Тестування сторінок, основний принцип
- Види тестів сторінок (A/A-, A/B- та MVT-тестування)
- Контроль та достовірність даних тесту
- Створення та запуск тестів за допомогою Google Analytics
Розширена електронна торгівля
- DataLayer та принцип його роботи
- Особливості налаштування блоку розширеної електронної торгівлі GTM
- Що варто враховувати при налаштуванні розширеного електронного торгівельного блоку в GTM
- Як написати ТЗ програмісту для налаштування розширеної електронної торгівлі
- Налаштування тегів для надсилання даних з електронної торгівлі в Google Analytics
- Використання ремаркетингу в Google Ads і Facebook з допомогою Google Tag Manager
- Переваги та можливості Facebook Pixel для відстеження подій на сайті
- Динамічний ремаркетинг в Google Ads
Імпорт даних, знайомство з API Google Analytics
- Що таке API та як він працює
- Знайомство з API Google Analytics
- Знайомство з Measurment Protocol
- Імпорт даних з інтерфейсу Google Analytics 4
- Google Analytics addon та імпорт в Google Sheets
Аналіз і формулювання висновків на підставі аналізу
- Аналіз поведінки користувачів
- Аналіз ефективності даних електронної комерції
- Пошук можливостей зростання доходу
- Порівняння даних
- Пошук закономірностей та залежностей, визначення сезонності
- Формулювання висновків на підставі аналізу
Візуалізація даних через Google Data Studio
- Загальна структура GDS
- Складові та структура Google Data Studio
- Основи взаємодії з Google Data Studio
- Створення базових звітів
- Практичні завдання та вирішення бізнес-кейсів
Сертифікація Google Analytics
Підготовка до сертифікації Google Analytics.
Особливості курсу
- Відеолекції - запис попереднього запуску
- Практичні домашні завдання
- Зворотний зв'язок від куратора протягом навчання
- Миттєвий доступ до всіх лекцій і корисних матеріалів після оплати
- 20+ годин навчання
- Інтерактивна навчальна платформа
- Матеріали курсу доступні 1 рік з моменту його завершення
- Сертифікат WebPromoExperts
- Можливість сплатити за курс частинами (від 2 до 6 платежів)
- Отримайте доступ до курсу одразу після сплати та навчайтесь в будь-який зручний час
Викладачі курсу
- Євгенія Максимова - Практикуючий веб-аналітик та спеціаліст з реклами
- Нікіта Наконечний - Growth Marketing Specialist
- Анна Іванова - Senior Digital Analyst at DataLemon Ltd
- Marketing Analyst / Web Analyst
Навчитеся правильно визначати цілі рекламної кампанії. Дізнаєтесь, як правильно вимірювати ефективність рекламних кампаній.
Програма курсу
Основи веб-аналітики
- Що таке веб-аналітика
- Принципи веб-аналітики
- Огляд основних метрик у веб-аналітиці (клік, конверсія, види трафіку і т.д.)
- Бізнес-цілі, маркетингові цілі та цілі у веб-аналітиці. "План відстеження"
- Базовий набір інструментів та знань для маркетолога та веб-аналітика
Знайомство з GA4 i GTM
- Що таке event-centric аналітика
- Особливості роботи трекера
- ClientID (що таке, як працює)
- Реєстрація акаунтів
- Інтерфейс GTM
- Типи доступів в GA4 та GTM
Налаштування збору даних на сайтах
- Встановлення систем аналітики через Google Tag Manager
- UTM-мітки та інші ідентифікатори для трекінгу
- Налаштування збору даних про події на сайті через Google Tag Manager
- Налаштування конверсій в Google Analytics 4
Огляд Google Analytics 4 для аналізу трафіку
- Структура акаунту GA4
- Огляд стандартних звітів в GA4
- Робота з фільтрами та додатковими параметрами у стандартних звітах
- E-mail оповіщення
- Оцінка ефективності реклами в інтернеті на основі даних Google Analytics
Поглиблений аналіз за допомогою Google Analytics 4
- Аналіз шляхів користувачів
- Моделі атрибуції
- Сегментація користувачів при роботі зі звітністю
- Користувацькі звіти. Робота з новим редактором звітів
- Налаштування аудиторій ремаркетингу Ads через Google Analytics
Розширені можливості Google Tag Manager. Частина 1
- Відстеження відправки форм лідогенерації через Google Tag Manager
- Використання віртуальних сторінок для побудови воронок
- Відправлення подій за таймером
- Відстеження більш деталізованого (у порівнянні зі стандартним відстеженням у GA4) скролінгу в Google Analytics
Розширені можливості Google Tag Manager. Частина 2
- Відстеження точного часу перебування на сторінці
- Facebook Pixel
- Динамічний ремаркетинг в Facebook та Google Ads
Налаштування електронної торгівлі в Google Analytics 4 та Universal Analytics
- DataLayer і принцип його роботи
- Особливості налаштування блоку розширеної електронної торгівлі GTМ
- Як написати технічне завдання програмісту для налаштування розширеної електронної торгівлі
- Налаштування тегів для відправки даних по електронній торгівлі в Google Analytics
Проведення A/B тестів на сайті для підвищення конверсії
- Як шукати зони росту на сайті і формувати гіпотези щодо поліпшення конверсії
- Що таке А/В тестування і навіщо його використовувати
- Запуск першого тестування сайту через Google Optimize
- Аналіз результатів тестування сайту
Наскрізна аналітика
- Побудова наскрізної аналітики
- Знайомство з Google BigQuery для побудови наскрізної аналітики
Інструменти і засоби візуалізації даних за допомогою Power BI
- Огляд системи PowerBI для створення робочих дашбордів на основі даних з різних джерел
- Знайомство з вбудованими функціями імпорту та обробки даних
- Знайомство з no-code системами для підключення необхідного джерела
- Робота з візуалізатором PowerBI, вбудовані та зовнішні віжуали
Огляд Looker Studio
- Що таке конектори, та які конектори підтримує Looker Studio
- Знайомство з робочою областю Looker Studio. Типи візуалізації даних
- Імпорт даних та побудова звіту
- Об'єднання даних з різних джерел в межах одного звіту
- Обчислювані поля та формули
Google Analytics для Firebase
- Поняття Firebase
- Google Signals для ресурсів Google Analytics 4
- Налаштування збирання даних для додатка
- Створення UAC кампаній
Мобільна аналітика застосунку
- Відмінності mobile і web аналітики
- Інструменти
- Кейси
Аналіз даних
- Аналіз ефективності реклами
- Аналіз продуктів
- Аналіз аудиторії та клієнтів
- Що таке LTV і які є методи його підрахунку
- Регулярні вирази в роботі аналітика
- Використання технології динамічного колл-трекінгу для аналізу джерел трафіку відвідувачів, які роблять замовлення по дзвінках
- Формування висновків та прогнозування результату
Додаткові інструменти веб-аналітики. QA-сесія
Огляд Hotjar, Plerdy, Microsoft Clarity.
Після проходження курсу ти будеш вміти:
- налаштовувати події в Google Tag Manager
- встановлювати код Google Analytics4 на сайт через Google Tag Manager
- аналізувати дані за допомогою настройки сегментації і фільтрації даних
- налаштовувати блок електронної торгівлі
- запускати тестування сайту через Google Optimize і аналізувати результати
- створювати звіти в Google Looker Studio
- користуватись стандартними звітами та створювати користувацькі в Google Analytics 4
- налаштовувати динамічний ремаркетинг в Facebook та Google Ads через Google Tag Manager
- базово використовувати Google Analytics 4 для Firebase
- базово використовувати інструменти мобільної аналітики для застосунку
Особливості курсу
- Можливість перегляду записів лекцій у разі пропуску
- Максимум практики
- Лектори-практики
- Digital ком'юніті
Викладачі курсу
- Євген Шевченко - Експерт з маркетингу та інтернет-реклами, 22 роки досвіду
- Анна Іванова - Більше 10 років в аналітиці
- Марія Стебко - У веб-аналітиці з 2015 року
- Максим Кобзар - Почав свою кар'єру з фінансів, де пройшов шлях до фінансового та операційного директора комунікаційної групи
- Максим Гапчук - Незалежний веб-аналітик
- Андрій Должанов - Head of Analytics Team UAMASTER
- Анна Шепелєва - Head of Digital sales analytics at MEGOGO
- Sales / Lead Generation / Business Development
- Marketing Analyst / Web Analyst
Програма курсу
Нюанси в активних продажах
- Підготовка та проведення першої зустрічі
- Follow up після зустрічі
- Етап перемовин та закриття угоди
- Технічні нюанси, про які ви повинні знати
Воронка продажів
- Від чого залежить воронка продажів?
- Етапи воронки продажів
- Приклади воронки продажів
- Робота з клієнтами на кожному етапі воронки
- Основні помилки при роботі з воронкою продажів
Аналітика та стратегія
- Аналіз бізнесу
- Аналіз ринку та конкурентів
- Аналіз цільової аудиторії
- Брендинг, позиціонування, УТП
- CJM та CDM
Інструментарій
- Інструменти комунікації та залучення
- Маркетингові інструменти на етапі Awareness
- Маркетингові інструменти на етапі Interest
- Маркетингові інструменти на етапі Consideration
- Маркетингові інструменти на етапі Extension&Loyalty
- Account Based Marketing та Social Selling
Побудова команди продажів та маркетинг
- Команда
- Структура команди. Обов'язки ролей
- Рекрутмент команди продажів: ідеальний кандидат. Особисті висновки
- Компенсація спеціалістам. Поради лектора, як вирахувати скільки платити членам команди
- Робота з командою. Онбординг
- Робота з командою. Навчання команди продажів
Планування та бюджетування
- Планування, бюджетування та аналітика
- Конверсії у продажах
- Оцінка ефективності команди продажів
- Бюджетування відділу продажів
- Forecast продажів
Після проходження курсу ви будете вміти:
- Створювати сильні стратегії для B2B-маркетингу
- Будувати воронки продажів різного типу
- Проводити ефективні переговори
- Застосовувати маркетингові інструменти
Особливості курсу
- Навчання з максимальною користю
- Доступ до нашої навчальної платформи
- Відповіді на споконвічне питання
- Сертифікат про проходження курсу
Викладачі курсу
- Михайло Максимов - Co-founder Belkins Inc, Folderly Inc., Angel Investor
- Роман Єфременко - Head of Marketing, Netpeak Agency
- Marketing Analyst / Web Analyst
Курс розрахований на поглиблення знань і навичок в зборі, обробці та аналізі даних. На заняттях дізнаєтесь, як налаштувати Measurement Protocol, працювати з API та проводити RFM-аналіз, вивчите нові можливості використання сервісів і скриптів для автоматизації роботи.
Програма курсу
Розширена вступна лекція. Підвищення рівня аналітичних навичок для професійного зростання
- Data literacy і її вплив на ефективність компаній
- Професійні характеристики веб-аналітика на рівні експерта
- Ключові вимоги до доступів та ресурсів для успішної аналітичної роботи
- Основи збору та аналізу первинних і вторинних маркетингових даних
- Аналіз шляху клієнта: інструментарій та стратегії
- Створення ефективного брифу проєкту для досягнення бажаних результатів
Основи роботи з Google таблицями: Вивчення і застосування розрахунків та функцій
- Розгляд створення та ефективного використання функцій у Google таблицях для автоматизації розрахунків та оптимізації робочого процесу
- Дослідження поняття pivot таблиць та їх використання для організації та аналізу даних у зручному форматі
- Вивчення різних функцій, таких як VLOOKUP, HLOOKUP, IF, SUMIF, та їхнє використання для пошуку, фільтрації та обробки даних у Google таблицях
- Дослідження можливостей функцій для автоматизації розрахунків та виконання рутинних завдань в Google таблицях
- Практичні приклади використання різних функцій для вирішення реальних завдань у роботі з даними
Оптимізація структури сайту та ефективний обмін даними
- Налаштування Client ID через Google Tag Manager (GTM) для забезпечення точної ідентифікації користувачів та збору відповідної інформації.
- Налаштування User ID через Google Tag Manager (GTM) для створення повноцінних профілів користувачів та вдосконалення персоналізованого взаємодії з ними
- Розгляд архітектури сайту з точки зору оптимізації для пошукових систем, а також забезпечення зручності користувачів
- Вивчення стратегій передачі даних між різними сторінками сайту та іншими джерелами, з фокусом на забезпеченні безперервності та точності інформації
Передача подій у Facebook Pixel через серверне відстеження
- Вивчення і налаштування серверного відстеження для ефективної передачі подій у Facebook Pixel
- Розгляд процесу передачі даних з dataLayer у Facebook Pixel через серверне відстеження
Розширені можливості налаштування Google Analytics 4
- Розгляд рекомендованих та спеціальних подій в Google Analytics 4 і їх налаштування
- Вивчення спеціальних параметрів та показників, а також їх використання для збору додаткових даних
- Практичні приклади налаштування кастомних звітів, когорт та складових цілей воронки в Google Analytics 4
- Огляд використання Measurement Protocol і його налаштування для розширення функціональності Google Analytics 4
Відстеження подій через GTM
- Навчання відстеження повзунка та скопійованого тексту за допомогою Google Tag Manager
- Подання кейсу "пролонгованої авторизації" та методів відстеження в Google Tag Manager
- Кейс "пролонгована авторизація"
Налаштування кастомних звітів та складових цілей воронки в Google Analytics
- Дослідження когорт та їхнє використання для аналізу даних у Google Analytics
- Навчання налаштування складових цілей воронки та їх використання для вимірювання конверсій
Експорт даних у таблиці та робота з Google Analytics Edge
- Огляд роботи з Google Analytics Edge та можливостей експорту даних у таблиці
- Навчання використання додатків для Google Sheets для роботи з даними з Google Analytics
Основи Python та робота з таблицями
- Вивчення базового синтаксису мови Python та його застосування для роботи з таблицями
- Використання бібліотеки pandas для роботи з даними у форматі таблиць, включаючи завантаження даних та їх обробку
Введення в R, встановлення середовища розробки RStudio
- Ознайомлення з базовим синтаксисом мови R та засвоєння його основних концепцій
- Практичні навички роботи з табличними даними та рядками у мові R з використанням середовища розробки RStudio
Робота з табличними даними мовою R
Робота з табличними даними в R за допомогою бібліотеки пакетів tidyverse.
Мова R для веб-аналітика та взаємодія з API: типи, застосування та налаштування
- Скрипти та пакети мовою R
- Запит даних API Google Analytics, Google Ads та Facebook Marketing у R
- Розгляд методів авторизації, які використовуються для доступу до API та забезпечення безпеки даних
- Компонування HTTP запитів до API та їх складові, включаючи типи запитів, шляхи та параметри
- Аналіз форматів відповідів, які надаються API, та їх парсинг для отримання корисної інформації
Аналіз веб-сторінок: Основи та методи парсингу
- Розгляд основ HTML та їх структури, які використовуються для побудови веб-сторінок
- Дослідження методів навігації та вибору елементів на веб-сторінці за допомогою CSS селекторів та XPath локаторів
- Ознайомлення з мовами навігації за XML конструкціями для ефективного взаємодії з веб-сторінками та їх елементами
Візуалізація даних за допомогою мови R (у записі)
- Розібратися з принципом граматики графіки
- Ознайомтеся з найпростішим використанням пакету ggplot2 для побудови графіки
- Навчитися будувати графіки шарами
Як поділитись даними за допомогою мови R
Розібратися з технологією rmarkdown, що дозволяє генерувати звіти у різних форматах (html, pdf тощо).
Робота та просунуті налаштування BigQuery
- Принцип роботи сервісу та його особливості
- Початок роботи в BigQuery, знайомство з інтерфейсом
- Створення проєкту в Google Cloud
- Партиціювання та кластеризація таблиць
- Робота з записами, що повторюються: UNNEST
Основи SQL: та робота з базами даних
- Ознайомлення з базовим синтаксисом мови SQL та його основними конструкціями для взаємодії з базами даних
- Дослідження структури запитів в SQL, включаючи типи даних, оператори та основні функції для обробки даних
- Розгляд методів з'єднання (joins) таблиць для отримання зв'язаних даних з різних джерел
Вступ до Power BI: Огляд сервісу та його функціональних можливостей
- Ознайомлення з основними принципами роботи сервісу Power BI та виокремлення його особливостей
- Дослідження компонентів Power BI, які дозволяють створювати, публікувати та спільно працювати над аналітичними звітами та дашбордами
- Розгляд стандартних блоків Power BI, таких як таблиці, графіки, фільтри, які дозволяють створювати зручні та інтерактивні візуалізації даних
SQL на рівні експерта: Розширений рівень взаємодії з базами даних
- Вивчення використання підзапитів у SQL для отримання складних та деталізованих даних з баз
- Огляд конструкції with у SQL та її використання для покращення читабельності та ефективності запитів
- Розгляд віконних функцій у SQL та їхнє використання для аналізу даних в контексті підготовки звітів та аналітики
Праця в Power BI: Вивчення інструменту та його можливостей
- Ознайомлення з інтерфейсом та функціоналом Power BI Desktop для розробки аналітичних звітів та дашбордів
- Дослідження служб Power BI, включаючи процес налаштування та публікації звітів у хмарному сервісі Power BI
- Огляд методів та процесу публікації звітів з Power BI Desktop до сервісу Power BI для спільної роботи та доступу до аналітичних даних
Звіти та візуалізація (у записі)
- Що таке Power Query та як його використовувати
- Як працювати з моделлю даних Power BI
- Перенесення даних у Power BI Desktop та створення панелей моніторингу
- Введення в мову DAX
- Публікація звітів у Power BI-сервісі та налаштування їх автоматичного оновлення
Аналіз мобільних додатків та їх вимірювання: Погляд на Firebase
- Вивчення особливостей та баз трекінгу в аналізі мобільних додатків та їх вплив на ефективність аналітики
- Огляд системи мобільної аналітики Firebase та її функціоналу для збору та аналізу даних з мобільних додатків
- Аналіз структури даних Firebase та її використання для розуміння поведінки користувачів та оптимізації додатку
- Порівняння Firebase Analytics та Google Analytics для визначення їхніх відмінностей та відповідності потребам аналізу мобільних додатків
- Розгляд ключових метрик та KPI для оцінки ефективності мобільних додатків та визначення стратегій їхнього вдосконалення
Аналіз даних: Вивчення методів та практичних випадків
- Розгляд методів та інструментів для проведення аналізу даних та їх використання в різноманітних контекстах
- Аналіз кейсів з використанням методів аналізу даних для вирішення конкретних завдань та виявлення трендів
- Вивчення форматів звітів та даних у них і їх впливу на зрозуміння та інтерпретацію результатів аналізу
- Розробка та використання технічних завдань (ТЗ) для забезпечення коректності та повноти звітності при аналізі даних
Використання RFM-аналізу з використанням Excel та OWOX BI
- Розгляд застосування RFM-аналізу та його принципів для визначення цільових груп клієнтів та оптимізації маркетингових стратегій
- Аналіз методів та інструментів, які можна використовувати для RFM-аналізу, включаючи Excel та OWOX BI, та їхніх переваг та обмежень
- Вивчення процесу аналізу даних RFM з використанням Excel та OWOX BI та способів використання знайдених висновків для покращення стратегій маркетингу та продажів
- Розгляд ключових висновків, які можна зробити після проведення RFM-аналізу, та їхнього впливу на подальші рішення та дії компанії
Microsoft Clarity(лекція у записі)
- Встановлення та налаштування
- Аналітика
- Інтеграція з Google Analytics
Розвиток веб-аналітичної команди: Керівництво та співпраця
- Оцінка інструментів для градації веб-аналітиків у команді та їхнє вплив на ефективність роботи
- Розгляд стратегій співпраці та комунікації з іншими спеціалістами в команді для досягнення спільних цілей та вирішення завдань
- Вивчення методів керівництва командою веб-аналітиків, включаючи стратегії мотивації, делегування завдань та вирішення конфліктів
- Аналіз практичних прикладів та кейсів успіху в управлінні веб-аналітичною командою для виявлення найкращих практик та підходів
Особливості курсу
- Лекції, презентації, додаткові матеріали в особистому кабінеті протягом 1 року
- Живі вебінари
- Навчання на практичних кейсах
- Зворотний зв'язок з куратором
- Сертифікат після закінчення навчання
- Закрите співтовариство веб-аналітиків
- Можливість повернення коштів протягом 14 днів після початку навчання
Викладачі курсу
- Анна Іванова - Senior Digital Analyst in DataLemon Ltd
- Ілля Сандирєв - Керівник агенції sandyriev.com
- Анна Шепелева - Head of Digital sales analytics MEGOGO
- Ігор Мірошниченко - Кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри математичного моделювання та статистики КНЕУ
Читайте нас в Telegram, чтобы не пропустить анонсы новых курсов.
Отзывы о курсах








