Під час зародження українського продуктового IT розробники могли самі закривати аналітичні завдання. Зараз так уже не вийде — роль аналітика стала однією з ключових у розвитку IT-продукту. Чи виходити на новий ринок? Чи додавати нову кнопку на екран онбордингу? Чому юзери йдуть з продукту на 3 день? Усі ці проблеми допоможе вирішити хороший аналітик. Утім, працюючи над проблемами продукту, кожен з них стикається з низкою викликів.
Про найпоширеніші з них розповів Олександр Логутов, Business Analyst у Headway, партнерській компанії Genesis. Олександр працює з напрямом B2B — шукає оптимальні рішення щодо розвитку Headway для бізнесу та підтверджує їх ефективність цифрами та даними.
Уявіть, що вам щодня потрібно розв’язувати логічні задачі — і займатися лише цим. Приблизно такий вигляд має робота аналітика: він заглиблюється в нові ніші, досліджує потенціал та ефективність запусків проєктів, перевіряє ідеї. Шукати інформацію та порівнювати дані — це кропітка праця, яка вимагає системності, уваги та об’єктивності.
Бувають об’ємні запити стейкхолдерів, пов’язані, наприклад з тим, яку фічу треба додати в продукт для ефективнішого Value Proposition, або скільки часу та ресурсів може піти на розробку подібної фічі. Тоді аналітик працює над ними тижнями. Навіть якщо людина любить робити ресерчі, то вигоріти за таких умов дуже легко.
Коли стратегія розвитку компанії трансформується, завдання бізнес-аналітика — вивчити і новий ринок, і прямих та непрямих конкурентів, і різні когорти користувачів. Аби провести якісне дослідження, фахівець повинен мати знання у різних доменах. Наприклад, потрібно з’ясувати, що саме відштовхує користувачів від продукту, або як краще взаємодіяти користувачами, які цікавляться версією для бізнесу. Тоді бізнес-аналітику треба стати продакт-аналітиком — і розібратися у відповідних метриках та даних.
Або розглянемо, наприклад, маркетинг. Якщо аналітик не працює безпосередньо в маркетинговій команді, то це не його зона відповідальності, однак аналіз попиту чи конкурентів у новій ніші вимагає його залучення, і, відповідно, занурення у сферу. Наприклад, нещодавно один зі стейкхолдерів запропонував розробляти готові «книжкові клуби» для B2B-клієнтів. Перед тим, як впроваджувати ідею у життя, я маю дослідити ринок, і зрозуміти, чи потрібна подібна послуга.
Ресерч ще триває, однак вже зараз є показники, які підтверджують, що гіпотеза може спрацювати у Tier-1 країнах. Наприклад, п’ять мільйонів американців є учасниками офлайнових книжкових клубів, а ще 40 мільйонів обговорюють прочитане онлайн. Інший приклад — кількість компаній, які вже пропонують таке рішення та їхній приблизний дохід на рік.
Тут йдеться саме про нові ніші, з якими аналітик не зіштовхувався раніше. Наприклад, команда ухвалила рішення розвивати SEO-напрям. Звучить логічно: самостійно знайдений у Google продукт зацікавить юзерів більше — й компанія одержить вмотивованіших користувачів.
Однак перед презентацією ідеї аналітик має обґрунтувати, чому бізнесу потрібен SEO-менеджер із зарплатнею приблизно $1500 та інструменти просування на $500 щомісяця, а ще — спрогнозувати, чи окупляться ці витрати в майбутньому, й чи справді органічний трафік принесе більш релевантних лідів.
Щоби надати справді об’єктивне рішення, аналітик має швидко та ретельно розібратися у новій ніші: з’ясувати, як працює оптимізація у пошуковиках, переглянути дослідження інститутів чи великих консалтингових компаній, як-от McKinsey & Company, з’ясувати, наскільки більше користувачів для B2B SaaS-продукту принесе органічне просування.
Навіть якщо він упевнений у доцільності гіпотези, її все одно спочатку тестують. У прикладі з SEO це означає, що команда знаходить статті, що можуть добре спрацювати в пошуку, оптимізує їх мінімальною кількістю зусиль, а потім відстежує результати.
Аналітиків часто долучають до нових запусків на початку, тому від якості їхньої роботи залежатиме те, наскільки надійним вийде продукт чи фіча, або наскільки успішним буде бізнес у новій ніші.
Вартість запуску на новому ринку може коштувати десятки, а то й сотні тисяч доларів, тож невірна чи неперевірена гіпотеза бізнес-аналітика обійдеться компанії дуже дорого. На щастя, в моєму досвіді не було аж настільки вартісних факапів.
У Headway загалом існує правило: кожну помилку варто сприймати як урок. Так, подібний урок може коштувати дорого, але якщо він дозволить виявити прогалини у плануванні чи гіпотезах, знайти нові шляхи для розв'язання проблеми, то витрати цілком виправдані.
Якщо ідеї неуспішні, надзвичайно важливо повернутися на початок та розібратися в причинах. На психологічному рівні це може бути складно: коли ти уже повірив у гіпотезу та довго нею займаєшся, відмовлятися від початкового бачення буває складно. Однак подібна практика дуже корисна для майбутніх проєктів, оскільки допомагає уникнути аналогічних помилок.
Під час ґрумінгів з командою ідея А може легко перетворитися в комбінацію ідей А і Б. Тому і результат тесту потім може вийти не таким, як очікувалося.
Наприклад, ви з командою проєктуєте лендинг для B2B-продажів і додаєте до нього Calendly — сервіс, який дозволяє швидко забронювати вільний слот для дзвінка. Клієнту потрібно залишити своє ім’я, електронну пошту — і час заброньований. Усе дуже просто. Однак під час обговорень з’являється інша ідея: запропонувати залишати ще й назву компанії та посаду. Наче непогано, однак подібне питання — досить особисте. Людину може відштовхнути необхідність залишати персональну інформацію. Ймовірно, вона зайшла на лендинг подивитися демо, а натрапила на повноцінний онбординг, — а це може погано впливати на конверсію. Подібні ризики варто враховувати.
У такому випадку аналітик має брати на себе відповідальність і переконувати, чому краще робити інакше або тестувати спочатку перший варіант. Як аргумент можна наводити те, що сильні гравці на ринку послуговуються іншими підходами.
Я дуже люблю робити ресерчі й вірю, що перед будь-яким запуском треба підтвердити гіпотезу аргументами й цифрами. Поки роблю дослідження, можу настільки впевнитися у життєздатності гіпотези, що ризикую втратити об'єктивність, яку не маю втрачати.
Після погляду стейкхолдерів ідею можуть забракувати, навіть якщо вона підкріплена цифрами. Причини можуть бути різними. Одна з них — більш відповідна експертиза інших членів команди. Наприклад, біздеви багато спілкуються з клієнтами, тож можуть знати більш дієві підходи. Інша причина — на тестування гіпотези потрібно багато ресурсу, але його доцільніше спрямувати на інші бізнес-завдання.
Бізнес-аналітик допомагає ухвалювати рішення різним командам та напрямам, тож часто тестує багато гіпотез паралельно. Наприклад, одночасно із завданнями від продуктової команди я можу взяти в роботу прохання перевірити ідею запуску SEO-напряму від маркетологів або перспективи імейл-маркетингу від біздевів. Окрім цього, є щоденні завдання або ті, які треба робити щомісяця, як-от же аналіз конкурентів — і за ними теж потрібно стежити. Через це виникає розфокус і деякі деталі можуть губитися. Щоб зменшити цей біль аналітики використовують класичні методи планування канбан і скрам, а також інструменти Notion та Synx.
Якось ми вирішили протестувати механіку квізу для B2B-клієнтів. Цей інструмент класно працює у B2C, тож ми вирішили спробувати його і в іншій бізнес-моделі — попри те, що ідея виглядала суперечливо. У B2B-продуктах зазвичай не користуються подібними підходами, тож ґрунтовно підтвердити ідею цифрами не вдалося. Втім, вирішили спробувати.
Я не можу сказати, що гіпотеза спрацювала погано, але не так добре, як ми очікували. Підхід підняв охоплення, кількість реєстрацій на дзвінок збільшилася, але їхня якість впала, а кількість покупок суттєво не змінилася. Зараз ми вирішили трохи змінити механіку цієї ідеї. Тому я завжди за те, щоб максимально обґрунтовувати кожну тезу цифрами. Звісно, якщо це можливо.
Обов’язки бізнес-аналітика можуть різнитися від компанії до компанії. Для певних позицій комунікація необхідна, адже фахівці працюють безпосередньо з клієнтами та розробляють рішення для них. Тоді аналітик частково виконує завдання проджект-менеджера: розбирається у клієнтських вимогах, формує ТЗ та передає його розробникам.
Бувають напрями, де комунікація некритична — коли аналітики, наприклад, шукають нові стартапи або ніші для інвестування. Тоді вони приділяють більшість часу саме ресерчу.
Однак вміння спілкуватися потрібне в будь-якому разі. По-перше, у кросфункціональній команді аналітик постійно спілкуватиметься з продакт-менеджерами, маркетологами, дизайнерами тощо. По-друге, купу корисної для роботи інформації, фахівці одержують саме від професійного нетворкінгу — і мають уміти зробити так, аби люди хотіли ділитися з вами інсайтами про продукт.
Особисто мені нескладно спілкуватися, однак бувають періоди, коли я втомлююся від обговорень. Тоді я беру перерву на два-три дні, та займаюся тільки документацією та ресерчами.
