Growth
Growth PM and Experimentation
A/B testing, hypothesis-driven development, growth loops, experimentation frameworks — cho Growth PM.
2 tháng
60 bài học
1 bài kiểm tra
30 câu hỏi
Bạn sẽ học được gì
Thu thập và phân tích yêu cầu nghiệp vụ từ stakeholders
Viết User Stories, Use Cases, và Acceptance Criteria chuẩn
Quản lý stakeholder và điều phối requirements workshop
Tạo Process Flow, Data Flow, và Business Process Model
Sử dụng AI tools (Claude, ChatGPT) để tăng tốc BA tasks
Thực hành qua bài tập thực tế và case studies VN
Chương 1: Bài học
Growth PM Role và Experimentation Framework
Đọc
A/B Testing Deep Dive
Đọc
Growth Loops và Retention
Đọc
Bài 4 — Experimentation culture — nền tảng
Đọc
Bài 5 — Growth PM vs Product PM — vai trò
Đọc
Bài 6 — Hypothesis writing — IF/THEN/BECAUSE
Đọc
Bài 7 — Experiment templates — Reforge framework
Đọc
Bài 8 — ICE Scoring — Impact, Confidence, Ease
Đọc
Bài 9 — PIE Framework — Page, Importance, Ease
Đọc
Bài 10 — RICE Scoring — adds Reach
Đọc
Bài 11 — Sample size calculation — đơn giản
Đọc
Bài 12 — Statistical significance — p-value cho người không học stats
Đọc
Bài 13 — Type I vs Type II errors
Đọc
Bài 14 — Peeking — sai lầm phổ biến nhất
Đọc
Bài 15 — Novelty effects và Primacy effects
Đọc
Bài 16 — Network effects in experiment design
Đọc
Bài 17 — Quasi-experiments — khi A/B không khả thi
Đọc
Bài 18 — Multivariate testing (MVT) vs A/B
Đọc
Bài 19 — Holdout groups và long-term measurement
Đọc
Bài 20 — Bayesian vs Frequentist A/B
Đọc
Bài 21 — Experiment tooling — LaunchDarkly
Đọc
Bài 22 — Statsig — experimentation platform
Đọc
Bài 23 — Eppo — modern experiment platform
Đọc
Bài 24 — Optimizely và VWO
Đọc
Bài 25 — GrowthBook — open source platform
Đọc
Bài 26 — Experimentation platform — build vs buy
Đọc
Bài 27 — Experiment review meeting — cadence
Đọc
Bài 28 — Null results — learn từ "không work"
Đọc
Bài 29 — Win rate benchmarks và meta-learning
Đọc
Bài 30 — Acquisition experiments — channel tests
Đọc
Bài 31 — Onboarding experiments
Đọc
Bài 32 — Pricing experiments
Đọc
Bài 33 — Email lifecycle experiments
Đọc
Bài 34 — UX copy experiments — microcopy power
Đọc
Bài 35 — Feature flag rollout — gradual
Đọc
Bài 36 — A/A test — sanity check
Đọc
Bài 37 — CUPED variance reduction
Đọc
Bài 38 — Experiment ethics — what NOT to test
Đọc
Bài 39 — Experiment storytelling — present to exec
Đọc
Bài 40 — Booking.com — gold standard experimentation
Đọc
Bài 41 — Airbnb — experimentation playbook
Đọc
Bài 42 — Netflix — UI experimentation at scale
Đọc
Bài 43 — Facebook News Feed — emotional contagion lesson
Đọc
Bài 44 — Microsoft Bing — search experiments
Đọc
Bài 45 — Etsy — community-driven experimentation
Đọc
Bài 46 — LinkedIn — A/B platform open-sourced
Đọc
Bài 47 — Heterogeneous Treatment Effects
Đọc
Bài 48 — Quantitative + Qualitative — full picture
Đọc
Bài 49 — Experiment archive — knowledge management
Đọc
Bài 50 — Experimentation team org
Đọc
Bài 51 — Experiment platform health metrics
Đọc
Bài 52 — Tiki — VN experimentation case
Đọc
Bài 53 — Shopee VN — speed-of-iteration culture
Đọc
Bài 54 — Common pitfalls — VN experimentation
Đọc
Bài 55 — Experiment prioritization meeting
Đọc
Bài 56 — Experiment for growth marketing campaigns
Đọc
Bài 57 — Sequential decision making — pivots
Đọc
Bài 58 — Experiment failure modes
Đọc
Bài 59 — Career — Growth PM specializing experimentation
Đọc
Bài 60 — Top experimentation books và resources
Đọc
Growth PM Quiz
Growth and experimentation
Luyện tập với AI
Copy prompt bên dưới, paste vào Claude hoặc ChatGPT để tự luyện. AI sẽ đóng vai mentor, hỏi và chấm điểm cho bạn.
Cách luyện hiệu quả với AI
- Mỗi ngày 15-30 phút: Chọn 1 prompt, thực hành 1 skill. Consistency quan trọng hơn intensity.
- Viết trước, AI review sau: Đừng để AI viết hộ. Viết user story/PRD trước, rồi nhờ AI đánh giá.
- Tự đánh giá: Sau mỗi session, tự hỏi: "Tôi đã hiểu concept nào mới? Còn gap nào?"
- Build portfolio: Lưu lại output tốt nhất từ mỗi session — đó là portfolio BA của bạn.
Khóa học này dành cho ai?
- Người muốn chuyển sang nghề Business Analyst
- Sinh viên IT/kinh tế muốn hiểu BA role
- Developer/QA muốn hiểu requirements process
- PM muốn strengthen BA skills
Yêu cầu trước khi học
- Không cần kinh nghiệm BA — khóa học bắt đầu từ zero
- Biết đọc tiếng Anh cơ bản (tài liệu tham khảo bằng tiếng Anh)
- Có tài khoản ChatGPT hoặc Claude (free tier đủ dùng)
Sau khi hoàn thành
- Tự tin apply vị trí Junior BA / Associate BA
- Có portfolio gồm PRD, User Stories, Process Flows thật
- Biết dùng AI tools để tăng tốc BA tasks 3-5x
- Nhận Certificate of Completion
Tài liệu tham khảo
- BABOK Guide — IIBA (Business Analysis Body of Knowledge)
- Business Analysis Techniques — James Cadle
- User Stories Applied — Mike Cohn
- Inspired — Marty Cagan (Product Discovery)