ИНТехнО • Профессиональная переподготовка
Маркетинговая аналитика и Big Data
Цифры вместо догадок: учим считать ROMI, LTV и деньги на языке руководства.
📘 520 часов ⏱️ 3 месяца 🎓 Диплом о профпереподготовке 🗂️ Внесение сведений в ФИС ФРДО 💻 100% электронная форма (ЭО и ДОТ)
Мотивация дня: «Там, где заканчиваются предположения — начинается рост»
Кратко о программе
- Форма: полностью электронно, без очных занятий. Аттестация — междисциплинарный тест (часы не входят в 520 ч).
- Документ: диплом о профессиональной переподготовке установленного образца; сведения вносятся в ФИС ФРДО.
- Практика: дашборды для руководства, unit‑экономика, атрибуция, прогноз выручки, регламенты BI‑отчётности.
Актуальность программы
Маркетинг без аналитики — игра в угадайку. Бизнесу нужны решения, подтверждённые данными: от распределения бюджета до прогнозирования выручки и контроля оттока.
Цели программы
- Научить превращать данные трафика, продаж и поведения клиента в управленческие решения.
- Сформировать компетенции по расчёту CAC, LTV, ROMI, unit‑экономики.
- Подготовить аналитика, говорящего с руководством на языке денег, а не кликов.
Задачи программы
- Построить сквозную аналитику: канал → лид → сделка → деньги → удержание.
- Освоить сбор, очистку и визуализацию данных.
- Научиться атрибуции и прогнозированию спроса.
- Собрать управленческие дашборды и защищать их перед руководством.
- Привязать метрики к экономике и бюджетам.
Целевая аудитория
Маркетологи, перформанс‑специалисты, growth/product‑менеджеры, BI‑аналитики, руководители МСП и все, кто планирует карьеру в маркетинговой аналитике и Big Data.
Кто может поступить
Лица, имеющие или получающие среднее профессиональное или высшее образование (ст. 76 Федерального закона № 273‑ФЗ). Формат — 100% электронное обучение, очных занятий нет.
Нормативные документы
- Федеральный закон № 273‑ФЗ «Об образовании в РФ», ст. 76.
- Приказ Минобрнауки России № 266 от 24.03.2025: ≥250 часов, цели/результаты, обязательная аттестация, ФИС ФРДО.
- Правоприменительная практика ДПО: диплом ПП подтверждает право на новый вид профдеятельности и может фиксировать присвоенную квалификацию.
Квалификация (запись в дипломе)
Присвоена квалификация: «Специалист по маркетинговой аналитике и Big Data». Слушатель освоил программу (520 ч) и имеет право осуществлять профессиональную деятельность в области аналитики маркетинга, атрибуции каналов, анализа клиентских данных и подготовки управленческих решений.
Перспективы трудоустройства и карьеры
- Должности: маркетинговый аналитик, BI‑аналитик, growth analyst, head of analytics.
- Рост: переход из digital‑операционки в управление выручкой и продуктовой аналитикой.
- Конкурентность: язык цифр — универсальная валюта для диалога с собственником.
Документ об образовании
Диплом о профессиональной переподготовке, дающий право заниматься новым видом профессиональной деятельности. Сведения о выпускниках и выданных дипломах вносятся в ФИС ФРДО в установленные сроки.
Форма обучения и аттестация
- 100% электронная форма обучения (ЭО и ДОТ). Аудиторные занятия не предусмотрены.
- Итоговая аттестация: междисциплинарный экзамен (тест). Часы аттестации в 520 ч не включаются.
Стоимость обучения
Оплата частями доступна. Партнёрам ИНТехнО — дополнительные условия.
Записаться на программу
Содержание программы
- Почему маркетинговая аналитика — это не «отчёт раз в месяц», а часть управления бизнесом
- Аналитика как аргумент для собственника / директора по развитию
- Где теряются деньги: каналы, воронка, ретеншн
- Отличие операционных метрик (CTR, CPC) от управленческих (CAC, LTV, ROMI)
- Зрелость аналитики компании: от хаоса к системе
- Роль маркетингового аналитика vs маркетолога по трафику
- Продуктовая аналитика и маркетинговая аналитика: пересечения и конфликты
- Сквозная аналитика: путь «реклама → лид → сделка → деньги → удержание»
- Почему «данные есть, но никто не смотрит» — типичная болезнь отдела маркетинга
- Отчётность для руководства: как говорить языком денег
- Цифровые каналы vs офлайн-источники: единая модель атрибуции
- Скорость принятия решения: daily dashboard и weekly dashboard
- Где хранить правду: единый источник данных (single source of truth)
- Роль аналитика в планировании бюджета
- Как продавать ценность аналитики внутри компании
- Типы данных: поведенческие, транзакционные, продуктовые, рекламные, CRM-данные
- First-party data vs сторонние данные
- Точки сбора данных: лендинги, квизы, магазины, маркетплейсы, CRM, колл-трекинг
- Корректность UTM-разметки: почему без неё атрибуция ломается
- Cookie, пиксели, события, трекинг действий пользователя
- Сквозная идентификация клиента (ID клиента во всех системах)
- Конструкторы форм и чат-боты как источник лидов
- Оффлайн-источники (звонки, выставки, рекомендации) и их оцифровка
- Анкеты и опросы как источник инсайтов, а не «бесполезных ответов»
- Объединение данных из разных каналов в одну модель
- Очистка данных: дубли, пропуски, «мусорные лиды»
- Хранение данных и доступы: кто что может смотреть
- Юридические ограничения на сбор и хранение пользовательских данных
- Этика сбора данных: не всё, что можно технически, можно морально
- Документация источников данных для руководства и аудиторов
- CAC (стоимость привлечения клиента)
- LTV (пожизненная ценность клиента)
- ROMI и рентабельность вложений в маркетинг
- RoAS (окупаемость рекламных затрат)
- CPA / CPL / CPO: когда какая метрика важнее
- Конверсия на каждом этапе воронки
- Retention / удержание: повторные покупки и возврат клиента
- Churn / отток
- NPS / удовлетворённость как индикатор будущего оттока
- Средний чек и маржинальность сделки
- Доля маркетинга в выручке
- Прогноз оборота канала
- План-факт: почему «мы не вышли в план по лидам» — не ответ
- KPI для команды маркетинга vs KPI для собственника
- KPI, которые бесполезны и вредят принятию решений
- Построение полной воронки: трафик → лид → квалифицированный лид → сделка → деньги → удержание
- Где и почему рвётся воронка
- Качество лида vs количество лидов
- Лид-скоринг и приоритизация заявок для отдела продаж
- Атрибуция конверсий: last click, first click, линейная, позиционная
- Корректная атрибуция в реальности: многоканалочные касания
- Сквозная аналитика и CRM: технически и методологически
- Передача лида в отдел продаж и обратно (обратная связь по качеству)
- Влияние скорости ответа менеджера на конверсию в сделку
- Особенности B2B-воронок (длинный цикл сделки)
- Особенности e-commerce-воронок (быстрые решения, возвраты)
- Анализ точек выпадения: где мы теряем деньги прямо сейчас
- Тесты гипотез по укреплению слабых мест воронки
- Контроль ежедневной динамики ключевых этапов
- Презентация воронки руководству в формате «деньги и риски»
- Что такое unit‑экономика и почему без неё нельзя масштабировать рекламу
- Доход на единицу (SKU, услуга, лид)
- Себестоимость и переменные расходы
- Маржинальность канала vs маржинальность продукта
- Порог окупаемости рекламы
- Лимит стоимости привлечения на 1 продажу
- Как отличить «горячий» канал от «просто дорогого»
- Выявление субсидируемых каналов (убыточных, но стратегических)
- Скрытые расходы: логистика, возвраты, время менеджеров
- Влияние скидок на экономику канала
- Честный расчёт прибыли, а не «деньги сверху маркетинга»
- Чувствительность экономики к изменению цены / конверсии / чека
- Построение сценариев «что будет, если…»
- Подготовка рекомендаций по перераспределению бюджета
- Разговор с финансистом на равных
- Зачем прогнозировать спрос (спойлер: чтобы не сливать бюджет и не срывать поставки)
- Сезонность и тренды
- Внешние факторы: акции конкурентов, маркетплейс‑распродажи, регуляторные изменения
- Модели прогнозирования: трендовые, сезонные, событийные
- Верификация прогноза на коротком плече (неделя/месяц) и длинном (квартал)
- Прогноз оборота по каналам
- Прогноз оборота по SKU / продуктовым направлениям
- Планирование закупок, логистики и склада под прогноз
- Прогноз отказов/возвратов
- Как объяснить руководству, что прогноз — это диапазон, а не «магическое число»
- Оценка рисков невыполнения плана
- Корректировка рекламных бюджетов по итогам прогноза
- Доклад: «что нужно сделать сейчас, чтобы не просесть через месяц»
- Построение системы регулярного прогнозирования
- Как защитить свой прогноз на планёрке
- Что такое Big Data в контексте маркетинга (и что ей часто называют ошибочно)
- Источники больших массивов данных: клики, просмотры, поведение в приложении, транзакции, поддержка
- Хранение больших данных: сводная витрина, дата‑лейк, BI‑слой — простыми словами
- Очистка данных и борьба с шумом
- Кластеризация аудитории по поведению и ценности
- Персонализация офферов: next best offer, рекомендационные блоки
- Предиктивные модели оттока клиентов
- Антифрод и выявление подозрительной активности
- Look‑alike аудитории и таргетинг «похожих на лучших клиентов»
- Ограничения: приватность, этика слежения, согласия пользователя
- Как объяснить руководству, что такое модель и чем она полезна
- Почему данные без интерпретации не стоят денег
- Где Big Data точно не нужна (а Excel справится)
- Риски зависимости от «волшебного аналитика»
- Документирование алгоритмов и моделей
- Принципы хорошего дашборда для директора: минимум украшений, максимум сигналов
- Какие графики реально читают топ‑менеджеры
- Какие показатели надо показывать каждый день, неделю, месяц
- Сквозные метрики по каналам в одном экране
- Диагностика проблем по цвету / меткам / статусу
- Дашборды по продукту: отток, удержание, повторная покупка
- Дашборды по маркетингу: CAC, ROMI, маржинальность
- Дашборды по продажам: конверсия, скорость реакции, средний чек
- «Сигнальные» дашборды: аномалии, всплески, падения
- Подготовка еженедельного отчёта для собственника
- Соединение BI и план‑факт анализа
- Хранение версий отчётности (аудит и проверка корректности цифр)
- «Прозрачность для владельца»: доступность данных 24/7
- Ограничение доступа к чувствительным данным
- Как не утонуть в визуализации и не превратить дашборд в новогоднюю ёлку
- Принципы атрибуции: зачем спорят маркетинг и продажи
- Мультиканальная атрибуция и длинный цикл сделки
- Каналы верхнего уровня (осведомлённость) vs нижнего уровня (конверсия)
- Перераспределение бюджета между каналами на основе данных
- Снижение стоимости лида без потери качества
- «Сжечь» неэффективные кампании и не получить истерику отдела маркетинга
- Вклад бренд‑медиа и контента на среднесрочной дистанции
- Эксперименты с креативами, посадочными, офферами
- Контроль частоты показов и выгорания аудитории
- Оценка вклада блогеров и партнёрских интеграций в продажи
- Юридические ограничения в рекламных формулировках и обещаниях
- Прогноз эффекта от увеличения бюджета канала
- «Что режем, если завтра минус 30% бюджета?»
- Подготовка бюджета на квартал и защитная стратегия
- Доклад: «куда мы вкладываем деньги и почему это окупится»
- Персональные данные клиента: сбор, хранение, обработка, согласие
- Ограничения на передачу данных третьим лицам (подрядчикам, рекламным платформам)
- Анонимизация и псевдонимизация данных
- Прозрачность для клиента: что ему обещали при сборе данных
- Возрастные ограничения и чувствительные сегменты (здоровье, финансы и т.д.)
- Ответственность компании за утечку
- Правовые риски «скрытого слежения» за поведением пользователя
- Этические границы персонализации
- Документирование политики обработки данных
- Взаимодействие с юридической службой и службой безопасности
- Правильная подача аналитических выводов руководству (без искажения данных)
- Как не рисовать цифры и не искажать отчётность
- Хранение первичных логов и аудит
- Соответствие внутренним регламентам и требованиям приказа Минобрнауки № 266 по прозрачности и проверяемости
- Минимизация юридических и репутационных рисков аналитика
- Как разговаривать с директором по продажам, чтобы вас слушали
- Как не утонуть в «срочно сделай выгрузку к утру»
- Как выстроить SLA на аналитику (кто что запрашивает и в какие сроки получает)
- Формат еженедельных отчётов для собственника и топ‑менеджмента
- Как навязывать изменения на основе данных и не стать «злым контролёром»
- Как спорить с маркетологом, не разрушая рабочие отношения
- Совместная работа с продуктом и отделом развития
- Доклад об ограничениях: «данные не полные, выводы осторожные»
- Вывод инсайтов без технического жаргона
- Как защитить бюджет аналитики (инструменты, BI, трекинг)
- Формализация роли аналитика в оргструктуре
- Наставничество и передача аналитической культуры команде
- Снижение зависимости бизнеса от единственного аналитика («bus factor»)
- Построение «аналитического контура» компании
- Личный карьерный рост: от аналитика до руководителя аналитики / CDO
- Связка всех модулей: данные → метрики → экономика → решения
- Сбор портфеля аналитических материалов (дашборды, юнит‑экономика, прогнозы)
- Шаблон ежемесячного отчёта перед собственником / инвестором
- План внедрения аналитической системы на 90 дней
- Карта рисков: где могут «сломаться» данные, метрики, бюджет
- Чек‑лист зрелости аналитики к концу 3‑го месяца
- Доклад руководству: «что можем улучшить немедленно»
- Перевод аналитики в регулярный управленческий цикл
- Аргументация value аналитика для коммерческого директора
- Готовность к роли «маркетинговый аналитик / аналитик Big Data»
- Защита рекомендаций по перераспределению бюджетов
- Подготовка к междисциплинарному тесту по программе
- Позиционирование себя: «объясняю деньги, а не рисую графики»
- Портфель компетенций выпускника для собеседования
- Формулировка профиля выпускника: «Специалист по маркетинговой аналитике и Big Data»
