🔎

AI Product Analyst

Найдите главное ограничение роста вашего продукта — с помощью AI-агентов

В бэклоге десять «точек роста», а рост не двигается.

За 5 сессий вы найдёте то единственное ограничение, которое его сдерживает, — и докажете это данными, а не интуицией. Вы направляете AI-агентов на реальные данные продукта (воронка, записи сессий, база данных) и получаете отчёт-диагноз: где именно теряются пользователи, какое одно ограничение сдерживает рост и какой самый дешёвый эксперимент это проверит. Каждый вывод подкреплён данными, а не мнением. Отдельный модуль — как измерять качество AI-функций там, где обычная аналитика слепа. Нет доступа к данным своего продукта — не проблема: работаете на тренажёре — учебном AI-продукте с настоящей воронкой, записями сессий и базой данных. 80% времени — практика на реальных данных; не подойдёт — вернём деньги: 14 дней, без вопросов. На выходе — готовый отчёт-диагноз и набор скиллов, чтобы повторять диагностику каждый месяц.

16 августа — 11 октября 20265 занятий

Что такое AI Product Analyst?

AI Product Analyst — это подход, при котором продуктовый анализ выполняют AI-агенты под управлением человека: они собирают данные из воронки, записей сессий и базы данных, отсекают ботов, сверяют источники и находят одно главное ограничение роста — с доказательной строгостью (что измерено, что увидено, а что лишь предполагается). Курс за 5 сессий проводит через весь путь диагностики: чистая воронка → разбор записей сессий → дерево причин по Голдратту → одно ограничение → оценка качества AI-функций продукта, где обычная аналитика слепа → отчёт, по которому команда принимает решения. Работаете на своём продукте или на встроенном тренажёре. На выходе — готовый отчёт-диагноз и набор скиллов, чтобы повторять диагностику каждый месяц. 80% практики. Возврат денег в течение 14 дней — без вопросов.

Чему вы научитесь

  • Находить одно главное ограничение роста продукта — а не список из десяти «точек роста»
  • Строить честную воронку по данным: отсекать ботов, сверять источники, ранжировать потери по числу людей
  • Превращать сотни записей сессий в доказанные находки — каждая со ссылкой на конкретную запись: открыл и проверил
  • Отделять измеренное от предполагаемого — и никогда не выдавать одно за другое
  • Измерять качество AI-функций там, где обычная аналитика слепа: оценки, регрессии, петли самоулучшения
  • Собирать отчёт-диагноз, по которому команда и руководство реально принимают решения

Что потребуется

  • Роль: основатель, продакт-менеджер, продуктовый аналитик или growth-специалист
  • Есть работающий продукт с пользователями и доступ к данным — или возьмёте встроенный тренажёр курса
  • Базовый комфорт с AI-инструментами (Claude Code); навыки программирования не нужны

Расписание занятий

Занятие 1
16 августа
Занятие 2
30 августа
Занятие 3
13 сентября
Занятие 4
27 сентября
Занятие 5
11 октября
🕐 16:00–18:00 МСК📹 Записи будут доступны

Что вы получите

📄

Отчёт-диагноз вашего продукта

Готовый документ: где теряются пользователи, одно главное ограничение роста и самый дешёвый эксперимент для проверки. Каждый вывод подкреплён данными. Готовый кейс для портфолио.

🧰

Набор скиллов для повторной диагностики

Готовые AI-скиллы: гигиена продукта, разбор записей сессий, дерево причин, поиск ограничения. Запускаете сами каждый месяц — без нас.

🎯

Одно ограничение + прогноз, зафиксированный заранее

Не список из десяти «точек роста», а одно ограничение и честная ставка на результат: «активация вырастет на 8–12% к дате X».

📊

Чистая, честная воронка

Воронка с отсечёнными ботами и сверенными источниками, где потери ранжированы по числу людей, а не по ощущениям.

🤖

Проверка качества AI-функции

Набор тестов, который покажет, не просело ли качество вашей AI-функции после изменений, — там, где обычная аналитика слепа.

👥

Сообщество и защита диагноза

Доступ к Telegram-сообществу выпускников и демо-день, где вы защищаете свой диагноз; а через две недели — сверка ваших прогнозов с реальными данными.

Программа курса

🧭

Неделя 1: Гигиена, фокус и честная воронка

Начинаем с гигиены: быстрый скан типовых утечек (устройство, браузер, размер экрана, гео, «мёртвые» клики, ложные ошибки) — часто половина потерь находится здесь за полчаса. Дальше выбираем одну метрику, которая имеет значение, отсекаем ботов (без этого любая конверсия — ложь) и сверяем данные из двух независимых источников. Практика: чистая воронка вашего продукта, где потери ранжированы по числу людей, а не по ощущениям.

👁️

Неделя 2: Смотрим на людей — записи сессий в масштабе

Сотни реплеев превращаем в короткий список доказанных находок. На каждой — грейд: это Измерено, Увидено или лишь Предполагается. Находим «мёртвые» клики, терминальные состояния («выглядит хорошо» — и сессия умирает) и окно внимания первой сессии. К каждой находке — ссылка на конкретную запись сессии. Практика: 3–5 находок по вашему продукту, которые невозможно оспорить в переговорной.

🎯

Неделя 3: Находим одно главное ограничение

Строим дерево причин: много независимых линз, грейд на каждом узле и — главное — опровергаем собственные ветви, прежде чем поверить им. Сходимся к одному ограничению и к самому дешёвому эксперименту, который его проверит. Учимся видеть, когда «сломанная кнопка» — это на самом деле политика, а когда ограничение вообще вне воронки. Практика: дерево причин вашего продукта → одно ограничение + тест.

🤖

Неделя 4: Когда ваш продукт — это агент

Обычная воронка слепа к качеству AI: она видит скорость и клики, пока агент тихо выдаёт всё хуже. Собираем второй прибор — оценки, трейсинг и регрессионный бенч — на языке аналитика, а не инженера. Ловим инфляцию оценок, провал полноты и тихую регрессию. Бонус: та же дисциплина — как доверять AI-агенту, который теперь делает вашу аналитику. Практика: мини-бенч, который ловит одну реальную проблему качества.

📄

Неделя 5: Замыкаем петлю и отчёт, который двигает цифру

Проектируем вмешательство под найденное ограничение и запускаем петлю самоулучшения (с защитой от закона Гудхарта). Пишем отчёт как оружие: история, а не дашборд; названы владельцы; честно указаны ограничения. Вместо дельты, которую на малом трафике не отличить от шума, фиксируем прогноз заранее. Демо-день: диагноз → одно ограничение → рычаг → запущенный тест.

Ещё раздумываете?

Наш гид ответит на вопросы и поможет понять, подходит ли вам этот курс

Стоимость участия

$400-$600

Загрузка цен...

Если оплата не открывается, откройте страницу в Safari или Chrome.

Гарантия возврата: 14 дней после старта — вернём 100% без вопросов

Чем курс отличается от альтернатив

КритерийEmpatikaGoPracticeReforgeAmplitude / Mixpanel Academy
АудиторияОснователи, продакт-менеджеры и аналитики с работающим продуктомПродакт-менеджеры и аналитикиSenior PM и growth-специалистыПользователи их инструмента
МетодНаправляете AI-агентов на данные вашего продуктаСимулятор на учебных данныхКейсы и фреймворкиОбучение работе с их инструментом
РезультатОтчёт-диагноз с одним ограничением роста + набор скиллов, чтобы повторятьНавыки продуктовой аналитики + сертификатСертификатСертификат
Уникальная позицияДоказательная строгость (Измеренное/Предполагаемое) + оценка качества AI-функций продукта
Язык преподаванияРусский (материалы на английском)Русский / английскийАнглийскийАнглийский
Гарантия возвратаВозврат денег в течение 14 дней — без вопросов
Цена$400-600~$500+~$2,000Бесплатно / встроено

Сравнение на основе публичной информации. Цены и программы конкурентов могут меняться.

Частые вопросы

Остались вопросы? Напишите в Telegram или свяжитесь с нами

Готовы начать обучение?

Присоединяйтесь к сообществу профессионалов, которые уже используют AI для ускорения своей работы

Если оплата не открывается, откройте страницу в Safari или Chrome.