Корпоративное обучение аналитиков и продуктовых команд

01 / Для кого

Кому подойдёт корпоративное обучение

01

Командам продуктовых аналитиков

Нужно выровнять подход к метрикам, A/B-тестам, дизайну экспериментов и интерпретации результатов.

02

Продуктовым командам

Продакты, аналитики и дизайнеры должны говорить на одном языке, одинаково понимать гипотезы, метрики и риски экспериментов.

03

Руководителям аналитики и продукта

Нужно построить experiment-driven культуру, улучшить качество решений и снизить количество ошибок в экспериментах.

04

HR / L&D / корпоративным университетам

Нужно запустить прикладное обучение для аналитиков и продуктовых команд с понятной программой, практикой и измеримым результатом.

02 / Задачи

С какими задачами я помогаю компаниям

Выстроить единый подход к A/B-тестированию.
Научить команду корректно выбирать метрики и считать MDE.
Разобраться с типичными ошибками: SRM, novelty effect, подглядывание, множественная проверка гипотез.
Прокачать продуктовых аналитиков до уровня самостоятельного дизайна экспериментов.
Помочь продактам лучше понимать результаты A/B и принимать решения на данных.
Подготовить команду к внедрению A/B-платформы или улучшению текущей.
Разобрать реальные кейсы компании и найти слабые места в текущих процессах.
Обучить аналитиков прикладному ML и Causal Inference для продуктовых задач.

03 / Форматы

Форматы корпоративного обучения

Готовый курс для команды

Готовая программа по A/B-тестированию, продуктовой аналитике или ML. Подходит, если нужно быстро и системно прокачать команду по проверенной структуре.

лекции
практики
домашние задания
обратная связь
материалы и записи
чат для вопросов

Кастомная программа

Собираю программу под вашу специфику: уровень команды, задачи бизнеса, текущие процессы и стек данных.

диагностика запроса
адаптация тем
практические кейсы из вашей компании
разбор домашних заданий
итоговые рекомендации

Консалтинг по A/B и аналитике

Помогаю разобрать текущие процессы экспериментов, найти слабые места и выстроить более надёжную систему принятия решений.

аудит дизайна экспериментов
разбор метрик
проверка методологии
рекомендации по процессам
помощь с experiment-driven культурой

Воркшоп / интенсив

Короткий формат для конкретной задачи: например, MDE, метрики, интерпретация A/B, ошибки в экспериментах или A/B без A/B.

1–3 встречи
практические задания
разбор кейсов
итоговая памятка для команды

04 / Темы

Темы, которые можно включить в программу

A/B-тесты

культура экспериментовдизайн A/B-теставыбор метрикMDE и размер выборкистатистическая значимостьp-value, мощность, ошибки I/II родаSRMnovelty effectratio-метрикимножественная проверка гипотезCUPED и снижение дисперсииsequential-тестыA/B без A/Bсетевые эффекты

Продуктовая аналитика

дерево метрикNorth Star Metricворонкиretentionкогортный анализunit-экономикапродуктовые гипотезыаналитическое мышлениекоммуникация аналитика с продуктом

ML и Causal Inference

ML для продуктовых аналитиковfeature engineeringвалидация моделейинтерпретация моделейuplift-моделированиеpropensity scoredifference-in-differencessynthetic controlDouble MLоценка эффектов без классического A/B

Карьерные и soft skills

как презентовать выводыкак защищать аналитическое решениеработа со стейкхолдерамикак писать понятные выводырекомендации, а не просто метрики

05 / Процесс

Как мы запускаем обучение

1

Обсуждаем задачу

Разбираем, кого нужно обучить, какой уровень у команды и какой бизнес-результат важен.

2

Диагностируем текущий уровень

Можно провести анкету, тестовое задание или короткое интервью с участниками.

3

Собираем программу

Берём готовый курс или адаптируем программу под вашу команду.

4

Проводим обучение

Лекции, практики, домашние задания, разборы и обратная связь.

5

Фиксируем результат

Даём рекомендации, материалы, записи и список следующих шагов для команды.

06 / Почему это работает

Почему это работает лучше обычного корпоративного обучения

Практика на реальных задачах

Участники разбирают не абстрактные примеры, а кейсы, похожие на рабочие.

Фокус на принятии решений

Цель — не просто знать формулы, а понимать, как использовать аналитику в продукте.

Единый язык для аналитиков и продактов

Команда начинает одинаково понимать гипотезы, метрики, риски и ограничения.

Авторский опыт из реальной практики

Обучение ведёт Павел Бухтик: Head of Product Analytics, ex-Yandex, FindMyKids, Kupibilet.

Можно адаптировать под компанию

Программа не зашита жёстко: можно менять акценты, добавлять темы и работать с кейсами компании.

07 / Отзывы

Что говорят ученики и команды

Реальные истории: как систематизировали знания по A/B, навели порядок в экспериментах и стали увереннее принимать решения на данных.

Смотреть отзывы →

08 / FAQ

Частые вопросы

Можно ли адаптировать программу под нашу компанию?

Да, программа может быть собрана под уровень команды, задачи бизнеса и текущие процессы.

Можно ли обучать вместе аналитиков и продактов?

Да, это часто полезно: участники начинают говорить на одном языке и лучше понимать ограничения друг друга.

Можно ли использовать наши рабочие кейсы?

Да, если это допустимо с точки зрения NDA и внутренних правил компании.

Сколько длится обучение?

Зависит от формата: от одного воркшопа до полноценной программы на несколько недель.

Можно ли оплатить от юридического лица?

Да, предусмотрены договор, счёт и закрывающие документы.

Можно ли провести диагностику перед обучением?

Да, можно начать с короткой диагностики уровня команды и текущих процессов.

Подходит ли обучение для начинающих аналитиков?

Да, но программу нужно адаптировать. Для сильных middle/senior-команд акценты будут другими.

Можно ли провести обучение онлайн?

Да, основной формат — онлайн. При необходимости можно обсудить другой формат.

Хотите прокачать аналитику в команде?

Оставьте заявку — обсудим задачу, уровень команды и подходящий формат. Если обучение не решит вашу проблему, я честно скажу и предложу другой путь.

Написать Павлу в Telegram →

Корпоративное обучениеаналитике, A/B-тестам и MLдля продуктовых команд