Отдел аналитики и исследований

Миссия

Отдел аналитики и исследований обеспечивает непрерывное улучшение образовательных продуктов Школы Насти Рыбки за счёт системного сбора данных, их анализа и практической реализации рекомендаций.

Ключевые процессы

1. Контроль качества уроков (GetCourse)

Используем встроенный блок «Контроль качества» в уроках.
Студентки могут поставить от 1 до 5 звёзд и добавить текстовый отзыв; оценку изменить невозможно.
Доступ к оценкам открыт только администраторам и сотрудникам с правом _«может работать с «Отзывами учеников»»_.
Просмотр и обработка:
- Профиль студентки → вкладка «Контроль качества»
- Тренинг → вкладка «Качество тренинга» (график по урокам, средняя оценка)
- Обучение → «Контроль качества» (фильтры по тренингам, статусам, сотрудникам)
Статусы отзывов: **Новый → В работе → Закрыт**.
Ответственный аналитик еженедельно выгружает отчёт в формате CSV и добавляет свежие метрики в дашборд Looker Studio.
Хранилище первичных данных: GetCourse » _Обучение_ » _Контроль качества_.

2. Аудит обратной связи «Стервология 3.0»

Последний аудит: **март 2025** (итоги XXVII потока).
Средние оценки модулей:

 * «Знакомства» — **8,8/10**  
 * «Деньги» — **8,9/10**  
 * «Отношения» — **9,1/10**

Наивысшая оценка лекций Насти Рыбки — **9,7/10**.
Топ-3 рекомендации:

 # Добавить больше примеров/скриптов в заданиях.  
 # Регулярные эфиры с экспертом для разбора кейсов.  
 # Снизить (или лучше спланировать) темп выполнения ДЗ.

Полный отчёт и ссылка на Google-таблицу ответов хранятся в разделе **/Аудиты/** на G-Диске и прикреплены к этой странице (см. «Файлы»).

3. Индекс Лояльности Участниц (ILU)

ILU — внутренний аналог NPS, рассчитываем удовлетворённость и полезность курса.
Методика:

 1. В конце каждого модуля студентка оценивает **«С какой вероятностью вы порекомендуете курс подруге?»** по шкале **0–10**.  
 2. Категории: _Промоутеры_ (9–10), _Нейтральные_ (7–8), _Критики_ (0–6).  
 3. Формула: **ILU = %Промоутеров − %Критиков**.  
 4. Дополнительно собираем три суб-метрики: _Полезность_, _Применимость_, _Эмоциональный эффект_ (Likert 1–5).

Пороговые значения:

 * ILU > +50 — отлично;  
 * +10 … +49 — нормально;  
 * ≤ +9 — требуется вмешательство.

Отчётность: ежемесячный сводный дашборд + квартальный deep-dive.

4. Дополнительные направления

A/B-тесты контента: Запускаем экспериментальные ветки уроков с разными примерами/формулировками и измеряем прирост ILU и доходимости.
Анализ кураторских чатов: NLP-классификация сообщений на позитив/негатив, выявление «точек боли» в реальном времени.
Прогноз оттока: Используем логистическую регрессию на данных вовлечённости и домашних заданий; сигнал < 60 % вовлечённости → триггер персонального напоминания куратору.
База знаний и прозрачность: Все методики, регламенты и отчёты публикуются в namespace **** для быстрой внутрикросс-командной передачи знаний.

Регламенты обновления

Процесс	Частота	Ответственный	Хранилище отчёта
Контроль качества (GC)	ежедневно	Аналитик ОАиИ	Looker Studio > Dashboard #QC
ILU-опрос	по окончании модуля	Куратор потока	Google Forms > Sheet #ILU
Аудит обратной связи	после каждого потока	Старший аналитик	/Аудиты/ на G-Диске

Команда

**Руководитель отдела:** Участник:Андрей Бирюля
**Старший аналитик:** Екатерина Левина
**Data-инженер:** Михаил Ким
**BI-разработчик:** Ольга Гаврилова

См. также