На першому занятті слухачі розглядають основні канали маркетингу - телебачення, онлайн-відео, зовнішню рекламу та performance-маркетинг. Визначають ключові метрики: покази, CTR, вартість кліку, конверсію та вартість залучення клієнта. Практична частина включає роботу з бізнес-цілями та KPI для різних типів компаній.
Другий модуль присвячений аналітичним платформам Google Analytics, Semrush та SimilarWeb. Студенти вчаться візуалізувати дані за допомогою Tableau, Looker та Power BI. На практиці будують шляхи користувача за моделлю McKinsey та аналізують якість трафіку в Google Analytics.
Третє заняття показує, як перетворювати сирі дані на зрозумілі графіки в Excel. Домашнє завдання полягає у побудові таблиць із візуалізацією для моніторингу показників.
Четвертий модуль охоплює методи дослідження ринку через Kantar, Nielsen та соціальні мережі. Студенти аналізують конкурентів за допомогою SWOT-аналізу та матриці позиціювання. Вчать сегментувати цільову аудиторію та будувати портрет споживача. Домашнє завдання - збір інсайтів про конкурентів у SimilarWeb чи Semrush.
На п'ятому занятті розглядають вимірювання трафіку з різних джерел. Вчать працювати з Google Analytics, Meta та UTM-мітками. Аналізують воронки конверсій та точки відтоку. Практика включає аналіз датасету для визначення ефективних джерел трафіку.
Шостий модуль присвячений мобільним застосункам. Студенти вивчають воронки від встановлення до покупки, ключові метрики та когортний аналіз. Домашнє завдання - побудова воронки для обраного додатку з визначенням блокерів.
Сьоме заняття пояснює концепцію життєвого циклу клієнта. Студи розраховують LTV на прикладі Netflix та інших кейсів. Восьмий модуль охоплює аналіз рекламних кампаній через CPI, CPA, ROAS. Вчать планувати бюджет та проводити A/B-тестування.
Дев'яте заняття знайомить з CRM-системами Salesforce та Zoho. Аналізують показники email-розсилок та пуш-сповіщень. Студенти створюють ланцюжки взаємодії з клієнтом у SendPulse. Домашнє завдання - розробка майндмепу комунікацій для проекту.
Десятий модуль вчить будувати маркетингові прогнози. Студенти аналізують сезонність, тренди та моделюють доходи. Останнє заняття присвячене майбутньому аналітики - AI, машинному навчанню та Big Data. Обговорюють вплив технологій на маркетингову аналітику.
Курс включає 28 практичних інструментів для роботи з даними. Кожен студент отримує персональний фідбек від викладачів щодо виконаних завдань.