Маркетингова аналітика
Навчіться перетворювати дані на бізнес-рішення!
Курс для тих, хто хоче:
◉ бачити, які канали реально приносять revenue;
◉ будувати аналітику від бізнес-цілей, а не від інструментів;
◉ аргументувати маркетингові рішення цифрами;
◉ показувати бізнесу, де маркетинг працює ефективно, а де потребує змін
Маркетингова аналітика
Старт курсу: 12 травня
Курс-upskill
- Аналітика для маркетингових рішень
- CAC, LTV та юніт-економіка
- Система аналітики від даних до стратегії
До завершення реєстрації на курс залишилося:
- 00днів
- 00годин
- 00хвилин
- 00секунд
Більшість маркетологів дивляться на дані. Одиниці розуміють, що вони означають.
Ось що відбувається, коли немає системного підходу:
◉ Конверсія просідає → і ви не знаєте чому.
◉ Звіти виходять красивими → але ними не користуються.
◉ Метрики ростуть → бізнес-результати падають.
◉ Виконуєте задачі → але рішення ухвалюють без вас.
Маркетинг без аналітики у 2026 році — це не творчість. Це дорога імпровізація.
Запрошуємо на курс, де ви навчитеся бачити причини, а не лише цифри.
Як зміниться ваша роль після курсу
Отримуєте запит → збираєте дані → готуєте презентацію. Працюєте з цифрами, але не формуєте висновків.
CTR, CPL ростуть, але CAC зростає, LTV падає. Фокус на симптомах, не на бізнесі.
Дані існують, але вони не переконують керівництво. Рішення ухвалюються без аргументів.
Робите зрізи та звіти, але не впливаєте на бізнес. Є учасником процесу, якого легко замінити.
Визначаєте, що перевіряти, як збирати дані і як перетворювати їх на рішення.
Визначаєте реальний вплив каналів та ефективність кампаній.
Презентуєте цифри так, щоб вони стали основою для стратегічних рішень.
Берете на себе роль людини, без якої стратегічні рішення не ухвалюються.
Як зміниться ваш бізнес після курсу
Не бачите повної картини, залежите від оцінок команди.
Рішення про інвестиції ухвалюються на основі припущень або симптому «в цифрах».
Отримуєте цифри, але не розумієте причин їхнього руху, стратегічний вплив відсутній.
Розумієте, де насправді гроші, а де — красива звітність.
Визначаєте, які канали масштабувати і де вкладати гроші з огляду на реальні результати.
Розумієте, що працює, а що — лише ілюзія результату, тому можете ухвалювати зважені рішення.
Як зміниться ваша роль після курсу
•
Звітність → рішення
Отримуєте запит → збираєте дані → готуєте презентацію. Працюєте з цифрами, але не формуєте висновків.
◉ Після: Самостійно формулюєте гіпотези та проектуєте експерименти
Визначаєте, що перевіряти, як збирати дані і як перетворювати їх на рішення.
•
Симптоми → реальний вплив
CTR, CPL ростуть, але CAC зростає, LTV падає. Фокус на симптомах, не на бізнесі.
◉ Після: Фокусуєтеся на бізнес-метриках: CAC, LTV, ROI
Визначаєте реальний вплив каналів та ефективність кампаній.
•
Дані → аргументи
Дані існують, але вони не переконують керівництво. Рішення ухвалюються без аргументів.
◉ Після: Перетворюєте дані у переконливі аргументи
Презентуєте цифри так, щоб вони стали основою для стратегічних рішень.
•
Виконавець → стратегічний партнер
Робите зрізи та звіти, але не впливаєте на бізнес. Є учасником процесу, якого легко замінити.
◉ Після: Стаєте стратегічним партнером
Берете на себе роль людини, без якої стратегічні рішення не ухвалюються.
Як зміниться ваш бізнес після курсу
•
Контроль → прозорість
Не бачите повної картини, залежите від оцінок команди.
◉ Після: Читає аналітику, ставити правильні питання
Розумієте, де насправді гроші, а де — красива звітність.
•
Інтуїція → дані
Рішення про інвестиції ухвалюються на основі припущень або симптому «в цифрах».
◉ Після: Ухвалюєте рішення на основі даних і payback period
Визначаєте, які канали масштабувати і де вкладати гроші з огляду на реальні результати.
•
Звіти → стратегія
Отримуєте цифри, але не розумієте причин їхнього руху, стратегічний вплив відсутній.
◉ Після: Отримуєте прозору картину ефективності маркетингу
Розумієте, що працює, а що — лише ілюзія результату, тому можете ухвалювати зважені рішення.
Сергій Лізунов
◉ Стратег маркетингової аналітики на перетині маркетингу, даних, AI-автоматизації
◉ Розробляє аналітичних AI-агентів, що допомагають клієнтам робити та заробляти більше
Бекграунд:
◉ Head of Strategy в топовій агенції Bickerstaff.678
◉ CMO у Fresh Black Coffee Roasters
◉ Працював з брендами Галичина, Sheriff, Mastercard, Multiplex, Binance та інших
◉ Розробив маркетингові стратегії для нових продуктів — specialty cold brew coffee та бренду кави Coffee Baron
Цікавий факт: креативний маркетолог, який знає дві мови програмування
-
3 нагороди Effie
за ефективність рекламних кампаній
-
10+ років
у стратегічному маркетингу
-
$70 000
профіту вже принесли AI-агенти клієнтам
-
СЕРТИФІКАТИ
Google Analytics Certified, Google AI Essentials, Meta Blueprint, HubSpot Marketing Analytics
Кому підійде курс?
-
Маркетологам
щоб ухвалювати рішення на основі даних і розуміти, які канали реально приносять revenue.
-
Аналітикам
щоб вийти за межі звітності, знаходити причини змін у метриках і впливати на бізнес-рішення.
-
Performance-маркетологам
щоб глибше працювати з метриками, атрибуцією та оцінювати ефективність каналів.
-
Product-менеджерам та growth-фахівцям
щоб прогнозувати ROI та ухвалювати продуктово-маркетингові рішення на основі даних.
-
Тим, хто входить в аналітику
щоб отримати практичні навички, зібрати портфоліо і швидше перейти до професії.
-
Власникам бізнесу та керівникам
щоб самостійно розуміти маркетингову аналітику й бачити, що реально приносить дохід.
Формат курсу
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
Програма курсу
Лекція 1. Від звітів заради звітів до ефективної системи вимірювання
Практика ·
Розбираємо типові помилки: коли аналітика перетворюється на нескінченне виробництво звітів, які нікому не потрібні. Вчимося будувати логічну систему вимірювання: від бізнес-цілей до конкретних метрик і подій. Визначаємо макро- та мікроконверсії. Структура лінійки продажів (AARRR/AIDA) та вибір KPI для кожного етапу.
Ключові теми:
• Аналітика ≠ звіти: різниця між даними та інсайтами
• Симптом vs причина: як докопатися до справжніх проблем
• Типові помилки інтерпретації: кореляція vs причинність, confirmation bias, cherry-picking метрик
• Як не дати цифрам обдурити себе і керівництво — навичка, яка відрізняє аналітика від людини зі звітами
• Як перейти від бізнес-цілей до метрик і далі до даних
• Макро- та мікроконверсії — що насправді має значення
Практика:
• Складання Measurement Plan для власного проєкту.
Результат: можете структурувати аналітику від початку, щоб вона відповідала реальним бізнес-задачам.
Лекція 2. GTM: налаштування та аудит коректності кастомних подій
·
Розбираємося з типами даних і тим, чому одні дані можна використовувати для рішень, а інші — ні.
Ключові теми:
• Подієві, поведінкові та транзакційні дані — в чому різниця
• Data quality: повнота і консистентність даних
• Типові помилки трекінгу, які руйнують аналітику
Базова грамотність з даними поза GA4:
• Як читати дані з бази або CRM-звіт
• Як розуміти структуру таблиць
• Як фільтрувати та сортувати дані в Google Sheets — без написання SQL-запитів, але з розумінням логіки.
Це мінімум, без якого аналітик залежить від розробника у будь-якому нестандартному запиті.
Воркшоп. Що посієш в GA4, те й пожнеш у Data Quality
Практика ·
Не вчимо, де натискати — вчимо мислити через події. GA4 — це подієва модель, і якщо ви її не розумієте, ви не зможете отримати точні дані.
Налаштування через GTM, Events vs Parameters, Enhanced Measurement.
Ключові теми:
• Event-based модель — філософія GA4
• Події vs параметри — як правильно структурувати трекінг
• Enhanced measurement — що збирається автоматично і чому це не завжди добре
• Типові ілюзії в GA4, які призводять до хибних висновків
Практика:
• Налаштування кастомних подій (кліки, форми) без допомоги розробника.
• Аудит коректності подій + формування вимог до трекінгу.
Якщо не знайомі з GTM:
Ми спочатку розбираємо логіку інтерфейсу GTM (тригери, теги, змінні) як концепцію і лише потім переходимо до практики. Не поспішайте — розуміння архітектури важливіше за швидкість..
Результат: можете перевірити якість даних і виявити проблеми до того, як вони вплинуть на рішення.
Лекція 3. Чистота даних та моделі атрибуції
Практика ·
Дані про джерела трафіку — основа для рішень про бюджет. Але лише якщо вони чисті. Стандартизація джерел. Робота з Google Search Console для вимірювання органічного впливу. Атрибуція — це не технічна фіча, а спосіб розуміти вплив каналів. Неправильна атрибуція = неправильні рішення.
Ключові теми:
• Брендовий vs небрендовий трафік — чому це критично розрізняти
• User Acquisition vs Traffic Acquisition в GA4
• Чому цифри в Google Ads і GA4 ніколи не збігаються — і як з цим жити
• Last Click / First Click / Data-Driven — коли застосовувати кожну модель
• Як атрибуція впливає на розподіл бюджету
• Коли не можна довіряти ROAS і що робити замість цього
Практика:
• Аудит трафіку в Search Console
• Виявлення брендових vs небрендових запитів
• Перерахунок реальної ефективності каналів
Результат: формуєте критичне ставлення до цифр і розумієте обмеження кожного джерела даних.
Лекція 4. Unit-економіка: Як розгледіти реальний прибуток за маркетинговим фасадом
·
Ключовий зсув: від маркетингових метрик до бізнес-економіки. Детальний розрахунок CAC та LTV. Моделювання прибутковості.
Ключові теми:
• Економіка одного клієнта — що насправді коштує залучення і скільки він приносить
• Чому CAC без LTV — небезпечна метрика
• Health-модель бізнесу — як оцінити стійкість зростання
Воркшоп. Складання Unit-моделі та калькулятора зростання
Практика ·
Коли варто інвестувати в маркетинг більше, а коли — зупинитися? Відповідь дають не кліки, а юніт-економіка.
Ключові теми:
• CAC Payback Period — скільки треба чекати, щоб окупити клієнта
• Коли масштабувати рекламу, а коли — оптимізувати продукт
• Чому «прибуткова кампанія» може вбивати бізнес у довгостроковій перспективі
Практика:
• Побудова калькулятора юніт-економіки для свого продукту в Google Sheets
Результат: переходите від поверхневих маркетингових метрик до справжнього розуміння економіки бізнесу.
Лекція 5. Стратегія наскрізного трекінгу та логіка вибору каналів
·
Маркетинг без зв'язку з продажами — це гра з закритими очима. Інтеграція GA4 з HubSpot/Salesforce. Передача даних Revenue.
Ключові теми:
• Інтеграція GA4 + CRM — технічна і концептуальна логіка
• Передача revenue — як правильно зв'язати онлайн-дії з офлайн-угодами
• Лід ≠ клієнт — чому важлива якість, а не кількість
Лекція 6. Побудова звіту від кліку до Revenue
Практика ·
Коли ви оптимізуєте лише на ліди (CPL), ви можете втрачати гроші. Аналіз лідів та продажів. Ефективність каналів на рівні реальних грошей.
Ключові теми:
• Розрахунок вартості залученого ліда (CPL) vs вартості клієнта (CAC)
• Ефективність каналів на рівні реального прибутку, а не кліків
• Маркетинг + продажі як єдина система
Альтернативний кейс тижня: якщо у вас немає CRM або доступ до неї обмежений — ми відпрацьовуємо ту ж логіку на Google Sheets з модельованими даними угод.
Немає доступу до CRM? Не проблема. Головне — засвоїти принцип з'єднання маркетингу і продажів, а не конкретний інструмент.
Практика:
• Налаштування передачі даних про угоди з CRM в аналітичну систему (через Zapier або GA Connector)
• Альтернатива: моделювання лійки продажів в Google Sheets для тих, хто не має CRM
Результат: мислення переходить від «кліків» до «грошей» — бачите лійку продажів від реклами до угоди.
Лекція 7. Математика утримання як основа зростання
·
Залучити клієнта — це лише половина справи. Якщо ви не втримуєте клієнтів, ви просто витрачаєте гроші. Розрахунок Churn Rate. Побудова Retention funnel (лійки утримання) клієнта.
Ключові теми:
• Churn rate — як і чому клієнти йдуть
• Retention funnel — як відстежувати повернення клієнтів
• Повторні покупки як ключова метрика здоров'я бізнесу
Воркшоп. Когортний аналіз в GA4: покрокова побудова
Практика ·
Середні показники брешуть. Когорти показують реальність — як різні групи клієнтів поводяться у часі. Як зміни продукту або маркетингу впливають на LTV.
Ключові теми:
• Когорти в GA4 — як будувати і читати
• Вплив змін продукту або маркетингу на поведінку когорт
• Поведінкові патерни — як передбачати churn і LTV
Практика:
• Створення звіту «Cohort Exploration» у GA4 та інтерпретація результатів
Результат: формується справжнє стратегічне мислення — розумієте не тільки «що сталося», а й «чому» і «що робити далі».
Лекція 8. Як виміряти те, що не клікається: методологія та інструменти вимірювання бренду
Практика ·
Не все, що важливо, можна виміряти через GA4. Бренд — це довіра, впізнаваність, лояльність. Методологія вимірювання здоров'я бренду. Інструменти для вимірювання бренду: від безкоштовних до професійних. Моніторинг SOV через соціальні сигнали.
Ключові теми:
• Brand awareness — скільки людей знають про вас
• Perception — як вас сприймають
• Loyalty — як глибоко клієнти прив'язані до бренду
• Share of Voice (SOV) — ваша частка в розмові категорії
• Pollfish / Attest — як проводити Brand Health Tracking (платні інструменти)
• Соціальні сигнали та їх зв'язок з performance-маркетингом
Показуємо мінімальний безкоштовний стек: Google Forms для опитувань, Google Trends для динаміки попиту, Mention.com або Brand24 (безкоштовний тріал) для моніторингу згадок. Немає бюджету на Pollfish чи Attest? Достатньо для першого Brand Health Tracking без жодних витрат.
Практика:
• Розробка анкети для вимірювання знання бренду та запуск міні-дослідження Brand Health Tracking
Результат: ви починаєте думати ширше — саме це відрізняє справжнього аналітика від PPC-оператора.
Лекція 9. Культура тестування
·
Маркетинг без експериментів — це здогадки. Вчимося формулювати гіпотези, тестувати їх коректно і довіряти лише статистично значущим результатам.
Ключові теми:
• Дизайн A/B тестів — як правильно структурувати тести
• Статистична значущість для малих вибірок — коли можна вірити результату
• Conversion Lift / Brand Lift — як вимірювати вплив кампаній
Воркшоп. AI як помічник аналітика (для пакету Premium)
Практика ·
AI не замінить аналітика, але значно прискорює роботу. Використання ChatGPT для аналізу великих масивів даних.
Ключові теми:
• Використання ChatGPT для аналізу та генерації інсайтів
• Обмеження AI — коли довіряти, а коли перевіряти
Уточнення по предиктивному моделюванню: прогнозні моделі в Google Sheets — це конкретно функція FORECAST та лінійна регресія для прогнозу продажів або churn.
Розбираємо один практичний кейс покроково: що вводимо, що отримуємо, де межа довіри до прогнозу. Без математики — тільки логіка і застосування.
Практика:
• Формулювання гіпотези та дизайн спліт-тесту для рекламної кампанії на власному кейсі
Результат: вчитеся мислити через гіпотези та перевірку, а не інтуїцію.
Лекція 10. Looker Studio та мистецтво Data Storytelling
·
Дашборди — це не про красу. Це про те, щоб керівництво могло ухвалювати рішення швидко та впевнено. Побудова автоматизованого дашборду «Business Overview». Фреймворк Data Storytelling. Пріоритизація гіпотез. Формування roadmap — від даних до дій. Як «продати» аналітику команді та інвесторам.
Ключові теми:
• Business Overview — що показувати, а що приховати
• Пріоритизація інформації для керівництва
• Візуалізація для рішень, а не для краси
• Пріоритизація гіпотез — що тестувати першим
• Формування roadmap — від даних до конкретних дій
• Захист рішень цифрами — як аргументувати перед керівництвом
Воркшоп. Презентація проєктів та фідбек-сесія (для пакету Premium)
·
Фінальний захист: презентація власної аналітичної системи зростання — повна структура від measurement plan до roadmap рішень.
Розклад
- Тривалість: 9 тижнів
- Навантаження: 6-8 годин/тиждень
- Доступ: 2 роки
Це не просто курс — це інвестиція в системне мислення, яке змінює підхід до маркетингу та бізнесу.
Що ви отримаєте?
Hard skills
◉ Проєктування аналітики від бізнес-цілей
◉ Measurement Plan та відбір KPI без vanity-метрик
◉ Подієва модель аналітики та аудит якості даних
◉ Аналіз CAC, LTV, юніт-економіки, payback period, ризиків масштабування
◉ Когортний аналіз, retention, churn, життєвого циклу клієнта
◉ Наскрізна аналітика від маркетингу до revenue
◉ Вимірювання ефективності бренду та кампаній (Brand Health, Lift)
◉ Формулювання гіпотез і перетворення даних у стратегію
ІНСТРУМЕНТИ
Основний аналітичний стек
◉ Google Analytics 4 — подієва модель, аудит і інтерпретація даних
◉ Google Tag Manager — логіка трекінгу та контроль подій
◉ Google Search Console — аналіз органічного попиту та бренду
◉ Google Sheets — юніт-економіка, когортний аналіз, прогнозування
◉ Looker Studio — дашборди для бізнес-огляду та презентацій
Інтеграції та наскрізна аналітика
◉ CRM — зв’язок маркетингу з revenue
◉ Zapier / GA Connector — передача даних між системами
Brand & research
◉ Google Forms — опитування Brand Health
◉ Google Trends — динаміка попиту
◉ Mention / Brand24 — SOV та соціальні сигнали
◉ Pollfish / Attest — Brand Health Tracking
Soft skills
◉ Аналітичне мислення: шукаємо причини, а не симптоми
◉ Критичне мислення щодо цифр і метрик
◉ Усвідомлення обмежень даних та джерел
◉ Системне бізнес-мислення (маркетинг + продукт + продажі)
◉ Уміння відрізняти інсайти від vanity-метрик
◉ Формулювання гіпотез і аргументація рішень цифрами
◉ Ухвалення рішень в умовах невизначеності
◉ Стратегічне бачення замість операційної звітності
◉ Бізнес-комунікація та презентація даних як логічної історії
◉ Усвідомлення когнітивних викривлень і впевненість у захисті рішень
ПРОФЕСІЙНИЙ РОЗВИТОК
Якщо ви тільки входити в професію:
◉ Junior Marketing Analyst
◉ Digital Analyst
◉ Web Analyst
Якщо ви прагнете кар’єрного росту:
◉ Middle Marketing Analyst
◉ Growth Marketing Manager
◉ Performance Marketing Manager з аналітичним бекграундом
Якщо ваша мета — менеджерські позиції:
◉ Digital Marketing Manager
◉ CMO у малому/середньому бізнесі
Відгуки про курс
Ваш кар’єрний шлях
За даними DOU у 2025 році
«Тестувальник QA Auto»
Trainee QA Engineer
Junior QA Engineer
Middle QA Engineer
Senior QA Engineer
Наші випускники працюють
Оберіть найкращу програму для себе
Standard
- 10 live-вебінарів та 3 воркшоп-сесії
- Презентації, шаблони та додаткові матеріали
- Практичні завдання після кожного модуля (без перевірки)
- Щотижневі тести та самоперевірка прогресу
- Чат учасників з підтримкою експерта
- Сертифікат після успішного завершення курсу
- Доступ до матеріалів курсу на 2 роки
Premium
- Усе, що в Standard
- Додатковий воркшоп «AI помічники для аналітика»
- 3 мастермайнди з Сергієм Лізуновим і можливість винести власний кейс на обговорення
- Індивідуальний фідбек на аналітичні рішення
- Рекомендації щодо ваших реальних задач або кейсів
- Презентація курсових проєктів та фідбек-сесія
Ранні ціни зі знижкою -20% діють до 31 березня
Спосіб оплати на вибір: вся сума одразу або оплата частинами
Залиште заявку
Ми зв’яжемось з вами та допоможемо визначитись, чи цей курс вам підходить.
Питання-відповіді
Що таке курс-upskill?
Такі курси допомагають краще виконувати поточні задачі, працювати з більш складними кейсами, ухвалювати рішення на основі даних і розширювати свою роль у команді — від виконання задач до участі у стратегічних рішеннях бізнесу.
Чи потрібні власні дані або власний бізнес для навчання?
Якщо у вас є власний або робочий проєкт і доступ до його аналітики, ви зможете використовувати його під час навчання, але це не є обов’язковим.
Яке обладнання або програмне забезпечення потрібне для курсу?
Які базові знання бажано мати перед початком курсу?
Курс буде простіше проходити, якщо ви:
◉ впевнено користуєтесь Google Sheets (базові формули та робота з таблицями);
◉ маєте загальне розуміння лійки продажів (sales funnel) та основних метрик digital-маркетингу
◉ працювали з будь-яким рекламним кабінетом (наприклад Google Ads або Meta Ads) або з аналітикою маркетингових кампаній.
Це не обов’язково має бути великий досвід — достатньо практичного знайомства з інструментами.
Що робити, якщо я відчуваю, що мені бракує базових знань?
◉ «Маркетинг у цифровому світі»;
◉ «Цифровий маркетинг»;
◉ «Маркетинг: розробка та продаж пропозиції цінності».
Вони допоможуть систематизувати базові знання з маркетингу та підготуватися до роботи з аналітикою.
Я вже користуюся Google Analytics. Чи буде курс корисним?
Якою мовою відбувається навчання?
Бажано мати базове розуміння (приблизно A2), щоб орієнтуватися в інтерфейсах інструментів або інколи звертатися до документації.
Чи підійде курс, якщо я не аналітик?
Чи допоможе курс перейти в аналітику?
Як проходить навчання?
Матеріали нового навчального модуля відкриваються щотижня по вівторкам.
Усі вебінари та воркшопи будуть доступні в записі разом із презентаціями. Ви зможете з ними ознайомитися в зручний час у матеріалах курсу.
Чи можу я оплатити курс частинами?
Чи можливо відмовитись від курсу? Які правила повернення коштів?
Процедура повернення коштів займає 30 календарних днів з моменту схвалення заявки. Щоб уникнути зловживань з боку слухачів, ми залишаємо за собою право обмежити або відхилити запити на повернення коштів у випадках, коли:
◉ Значна частина курсу була використана або завантажена студентом до того, як було оформлено заявку на повернення коштів
◉ Студент подав кілька запитів на повернення коштів за один і той самий курс
◉ Студент вимагає повернути зайву суму
◉ Користувачі порушили Умови або Правила платформи
Не знайшли відповідь?
Центр допомоги