Як зрозуміти, що рекламна кампанія працює коректно, а юзери проводять у продукті більше хвилини? Відповідь на питання допоможе знайти аналітик. Він збирає та обробляє дані про поведінку користувачів, на основі яких команда приймає подальші бізнес-рішення. Ще декілька десятиріч тому розробники могли самі закривати аналітичні завдання. Однак із розвитком технологій та появою Big Data попит на фахівців, які можуть обробляти велику кількість даних, зріс — і з’явилася нова професія.
Які навички потрібно мати, щоби потрапити до сфери, які завдання чекають на аналітика в різних бізнес-доменах, та як побудувати кар’єру, розповів Олександр Маринкін, СРО Plich, партнерської компанії Genesis. Він проводив лекцію в Genesis Analytics School, а ми записали короткий конспект його виступу.
Чому і як з’явилися аналітики
Аналітика в широкому сенсі — це не просто рід занять, це тип діяльності. Її відрізняє необхідність приймати рішення на основі фактів та цифр, що потрібно для багатьох професій. Наприклад кур'єри аналізують місцевість, аби обрати оптимальний маршрут, архітектори та будівельники вираховують товщину фундаменту, щоби будинок простояв якнайдовше, а маркетологи визначають цільову аудиторію, оцінюють об’єми трафіку та обирають вдалі канали для залучення користувачів.
Ще минулого століття аналітику не виокремлювали в повноцінну професію. І не дивно: у 1980-их роках операційну систему можна було вмістити на дискету на 64 Кб, тому розробники мали змогу зібрати та опрацювати дані власноруч. Сьогодні навіть для найпростішої апки потрібні робочий час та експертність десятка людей різних професій. Із розвитком технологій завдання бізнесу ускладнюються, а обсяги інформації та потреби користувачів множаться. Тому й з’являється попит на фахівців, які зможуть «запакувати» великі об’єми вхідних даних у структуровані графіки та таблиці.
Вхідні дані можна розбити на дві великі групи:
цифрові;
«фактичні», тобто пов'язані з бізнес-процесами та специфікою конкретного домену (конкретної галузі для бізнес-орієнтованих рішень. Це може бути продукт, маркетинг, саппорт тощо — ред.).
У бізнесах «старої» економіки з цифровими даними зазвичай працює дата-аналітик, а з «фактичними» — бізнес-аналітик. А от в ІТ ситуація цікавіша: тут є і бізнес-домени, і купа цифрових даних, тож фахівці здебільшого працюють на перетині обох напрямів. Такий дата-бізнес-аналітик — це «універсальний солдат» для ІТ-продукту. Якщо ж аналітик працює з конкретним доменом, то й назва посади «підлаштовується». Так у вакансіях часто можна знайти запити на маркетинг та продакт-аналітиків.
Основні поняття аналітики
У роботі фахівець оперує певними специфічними термінами. Ось мінісловник найбільш поширених.
Метрика — показник, який описує якусь характеристику бізнесу.
Конверсія — позначення частки користувачів, що зробили певну цільову дію.
Воронка — шлях, який проходить «середній» клієнт від першого контакту до цільової дії.
Розріз — фактор, що виокремлює частину даних для більш детального аналізу.
Масштаб — рівень деталізації, з якою аналітик дивиться на дані та метрики.
Атрибуція — набір правил, за якими можна побачити вклад кожної взаємодії з користувачем у цільову дію, яку той здійснив.
Причинність — взаємозв'язок явищ, за якого одне є причиною іншого.
Тест — дослідження, в якому контрольна група об'єктів порівнюється з альтернативними.
Модель — спрощений та формалізований опис частини бізнесу за допомогою математичного апарату.
Хард- та софт-скіли аналітика-початківця
Сучасний ринок праці досить вимогливий навіть до новачків у сфері. Десять пунктів, які ми розглядаємо нижче — це компетенції, якими фахівець має володіти уже на старті кар’єри.
На цьому список основних скілів завершується. Далі аналітик розвивається завдяки поглибленню експертності, технічній обізнаності та вмінню працювати автономно з більшими за масштабом завданнями.
Щоденні завдання аналітика в ІТ-продукті
Три основні напрями роботи з даними — це маркетинг, продукт та операційна діяльність. Попри те, що домени різні, завдання й навички дуже схожі: написання запитів, візуалізація даних, розуміння статистики та теорії ймовірностей. Водночас кожен фахівець занурюється в специфіку свого напряму, аби шукати оптимальні рішення й точки зростання бізнесу.
Шляхи розвитку аналітика
Поступовий розвиток відповідно до зростання ґрейду. Стекова кар’єра
Класичний «вертикальний» шлях для зростання аналітика, спрямований на розвиток власних вмінь і знань. На кожному етапі фахівець стає автономнішим, глибше рефлексує свої дії та може опрацьовувати більші й складніші обсяги даних.
Перехід на іншу позицію. Бізнесова кар’єра
«Горизонтальна» кар’єра у близькій сфері. Аналітика як тип діяльності легко «перекладається» на інші напрями, до прикладу, на продакт-менеджмент (найпопулярніший шлях для світчерів), маркетинг чи бекенд-розробку. Тому фахівцям не обов’язково заново проходити шлях від джуніора до вищих ґрейдів — вони вже мають переваги перед початківцями.
Навчання фахівців та розвиток індустрії. Стековий менеджмент
Ще один варіант для розвитку — зануритися в менеджмент: займатися наймом, онбордити новачків, впливати на розвиток кар’єри своєї команди та впливати на стандарти індустрії. Робота аналітиком розвиває helicopter view — здатність бачити картину в бізнесі загалом, тому є кейси, коли сильні фахівці стають успішними керівниками.
Аналіз даних дозволяє компанії зробити висновки одразу в трьох часових вимірах — теперішньому, минулому та майбутньому. Грамотне розподілення бюджетів, поведінка юзера, прогнози щодо рекламних кампаній та багато інших аспектів лежать у площині роботи аналітиків. На основі зібраних та інтерпретовних даних бізнеси зростають набагато швидше, тому аналітики дуже цінні, й на них завжди буде попит на ринку праці.
