Как ты пришел в профессию?
После четвертого курса попал на стажировку в роли продакт-менеджера. Через полгода обстоятельства сложились так, что пришлось выбирать: оставаться продакт-менеджером без моего прежнего руководителя или переходить на позицию маркетингового аналитика по ресерчу рынков, трендов, конкурентов и взаимодействовать напрямую с СЕО. Я выбрал второе.
Я начал развиваться в анализе данных без продвинутых инструментов аналитики: SQL, Python, BI-инструментов, статистики и A/B-тестов. Но, посмотрев рынок аналитики, я понял, что мне нужно прокачивать эти инструменты и применять не только критическое и бизнес-мышление, но и математику и программирование в широком смысле.
В чем специфика продуктовой аналитики?
В отличие от бизнес-аналитика, который фокусируется на бизнес-процессах компании в целом, продуктовый аналитик сосредоточен на конкретном продукте и взаимодействии пользователей с ним.
Бизнес-аналитики часто занимаются сбором требований клиентов, составлением планов проектов и управлением ожиданиями заинтересованных сторон. Продуктовые, в свою очередь, больше работают с данными о поведении пользователей, анализируют метрики продукта и участвуют в принятии решений по его развитию на основе этих данных.
Из каких задач состоит работа продуктового аналитика?
- Анализ поведения пользователей: продуктовый аналитик изучает, как пользователи взаимодействуют с продуктом, какие функции используют чаще всего, на каких этапах возникают сложности. Это помогает выявить области для улучшения продукта.
- Расчет и анализ ключевых метрик: отслеживание основных показателей эффективности продукта, таких как конверсия, удержание, средний чек и другие. Анализ метрик позволяет оценить здоровье продукта и найти точки роста.
- Проведение экспериментов и A/B-тестов: на основе анализа данных формируются гипотезы по улучшению продукта и проверяются через эксперименты. Это позволяет выбрать наиболее эффективные изменения для развития продукта.
- Создание отчетов и дашбордов: визуализация данных в виде понятных отчетов и дашбордов, которые помогают команде и руководству принимать решения на их основе.
- Коммуникация с командой: тесное взаимодействие с продакт-менеджерами, разработчиками, дизайнерами. Это помогает им принимать решения по развитию продукта, основанные на данных и аналитике.
Продуктовый аналитик играет ключевую роль в data-driven развитии продукта, обеспечивая глубокое понимание пользователей и выявляя возможности для роста бизнес-метрик продукта.
Как выглядит результат работы продуктового аналитика?
Обычно он представлен в виде отчетов, дашбордов и презентаций. Отчеты содержат детальный анализ ключевых метрик, поведения пользователей и эффективности продукта за определенный период.
Дашборды дают наглядную визуализацию основных показателей в реальном времени, позволяя отслеживать здоровье продукта и быстро выявлять проблемные области.
Для представления выводов и рекомендаций руководству и другим командам продуктовый аналитик создает презентации, в которых излагает ключевые инсайты, подкрепляя их данными и визуализациями. При этом важно следовать принципам эффективной презентации: постепенно раскрывать данные, использовать выразительные визуальные элементы, подбирать цвета для акцентирования главного и соблюдать простоту и ясность подачи.
Какова роль аналитика в продуктовой команде?
Продуктовый аналитик — это связующее звено между разными функциями, которое обеспечивает всех членов команды необходимыми данными и инсайтами для принятия решений по продукту.
Продакт-менеджер ставит аналитику задачи по анализу метрик и поведения пользователей, выявлению проблемных мест в продукте, но и сам аналитик также может проактивно приходить со своими идеями. Вместе они обсуждают результаты анализа и решают, какие шаги предпринять для развития продукта.
С разработчиками аналитик взаимодействует по техническим вопросам сбора и трекинга данных. Он может ставить задачи по внедрению новых ивентов или исправлению ошибок в трекинге, а также сбору данных на бэкенде.
Дизайнеры и UX-специалисты получают от аналитика информацию о том, как пользователи взаимодействуют с интерфейсом, какие испытывают сложности. На основе этих данных они могут улучшать дизайн продукта.
Также и маркетологам аналитик помогает оценивать эффективность различных каналов и кампаний продвижения, предоставляя данные по конверсиям и качеству трафика. Но здесь есть и отдельная роль маркетингового аналитика.
Любому продукту нужен аналитик?
Нет, не каждому продукту обязательно нужен выделенный продуктовый аналитик, особенно на ранних стадиях развития. Но аналитика данных в том или ином виде необходима практически любому цифровому продукту.
В стартапах и небольших компаниях роль продуктового аналитика часто выполняет продакт-менеджер или маркетолог. Они следят за ключевыми метриками, анализируют данные и принимают решения по развитию продукта. Привлечение выделенного аналитика на этом этапе может быть экономически нецелесообразно.
Однако по мере роста продукта и усложнения бизнес-задач потребность в продуктовом аналитике возрастает. Особенно он необходим для data-driven компаний, где решения принимаются на основе данных.
Продуктовый аналитик незаменим, когда нужно детально разобраться в причинах тех или иных событий и сформировать план действий. Например, если показатель удержания пользователей упал, аналитик поможет выяснить, в чем причина и как ее устранить. Или, если нужно выбрать одну из нескольких гипотез развития продукта, аналитик проведет A/B-тесты и подскажет лучший вариант на основе данных.
Кроме того, продуктовый аналитик нужен для масштабирования и автоматизации аналитических процессов в компании. Он может настроить удобные дашборды для мониторинга ключевых метрик, автоматизировать регулярную отчетность, обучить других сотрудников основам работы с данными.
Например, в одной компании долгое время для получения дашбордов мы использовали инструмент «Табло» и на это уходило три недели. Нам показалось, что это слишком много. Мы поняли, что, просто сменив инструмент на Python, сможем сократить появление результата до недели вместо трех.
Зачем аналитику развивать продуктовое мышление?
Продуктовое мышление — это ключевой навык для продуктового аналитика, который позволяет эффективно решать задачи по развитию продукта. Есть несколько причин, почему аналитику важно его развивать. Оно помогает смотреть на продукт глазами пользователя, понимать его потребности, боли и ожидания. Это позволяет выдвигать гипотезы по улучшению продукта, которые действительно важны для пользователей и могут значительно повлиять на бизнес-метрики.
Аналитик с продуктовым мышлением не просто предоставляет данные и метрики, но и дает рекомендации по конкретным шагам для развития продукта. Он понимает, как его выводы и инсайты могут быть применены на практике продуктовой командой для создания дополнительной ценности.
Это необходимо для расстановки приоритетов в аналитической работе. Аналитик должен фокусироваться на тех задачах и гипотезах, которые потенциально могут дать наибольший эффект для бизнеса и пользователей. продуктовое мышление помогает отделять главное от второстепенного.
Продуктовое мышление — это общий язык, который помогает эффективно коммуницировать и добиваться взаимопонимания со всеми членами команды.
Наконец, продуктовое мышление делает работу аналитика более творческой и разнообразной. Вместо рутинной обработки данных он занимается решением интересных продуктовых задач, генерирует идеи по развитию продукта, видит результаты своей работы. Это повышает мотивацию и вовлеченность.
Какие навыки нужны, чтобы работать продуктовым аналитиком? Программирование, математика, знание специальных программ?
Эта профессия находится на стыке аналитики данных, продакт-менеджмента и бизнеса, поэтому необходим микс технических и нетехнических навыков. Вот основные из них:
- Работа с данными. Продуктовый аналитик должен уметь собирать, обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Для этого нужны навыки работы с базами данных, SQL, Python или R. Важно уметь находить инсайты в данных, выявлять закономерности и аномалии.
- Математическая и статистическая грамотность. Для глубокого анализа данных необходимо понимание математической статистики, теории вероятностей, методов машинного обучения (для продвинутого анализа данных). Это позволяет строить прогнозные модели, проводить A/B-тесты, применять продвинутые методы анализа данных.
- Знание аналитических инструментов. Это уверенное владение специализированными инструментами аналитики, такими как «Google Аналитика», «Яндекс Метрика», Amplitude, Mixpanel. Также полезны навыки работы с BI-платформами для визуализации данных, например Tableau, Power BI, Superset.
- Визуализация данных. Умение наглядно представлять данные — ключевой навык продуктового аналитика. Он должен уметь создавать понятные графики, дашборды, отчеты, которые доносят ключевые инсайты до команды и руководства. Здесь пригодятся навыки работы с Microsoft Excel, Python, Tableau и умение следовать принципам эффективной визуализации данных.
- Продуктовое мышление. Важно уметь смотреть на продукт глазами пользователя, понимать его потребности и боли. Для этого нужно интересоваться лучшими практиками продакт-менеджмента, UX-дизайна. Это позволит предлагать идеи по улучшению продукта на основе анализа данных.
- Коммуникативные навыки. Продуктовый аналитик должен уметь доступно объяснять результаты своей работы, инсайты и рекомендации членам команды с разным бэкграундом. Важно говорить на одном языке и с разработчиками, и с менеджерами, уметь отстаивать свою точку зрения и идти на компромиссы.
- Бизнес-чутье. Хороший продуктовый аналитик понимает бизнес-контекст и видит, как его работа влияет на бизнес-метрики и долгосрочное развитие продукта. Для этого нужно разбираться в основах экономики, маркетинга, иметь стратегическое мышление.
Она требует сочетания технических навыков работы с данными и нетехнических компетенций: коммуникации, продуктового мышления, бизнес-видения.
Постоянное развитие в этих областях — залог успеха продуктового аналитика.
А какие навыки развивать в первую очередь?
Первый шаг — подготовить математическую базу, особенно в области статистики и теории вероятностей. Эти дисциплины являются фундаментом для анализа данных и помогут в дальнейшем освоении более продвинутых методов. Также необходимо начать изучать базовые инструменты аналитики, такие как Excel и SQL.
Еще один важный шаг на начальном этапе — познакомиться с основами продуктового менеджмента и бизнес-анализа. Для этого можно почитать книги признанных экспертов в этой области, например «Бизнес с нуля» Эрика Риса и «На крючке. Как создавать продукты, формирующие привычки» Нира Эяля. Это поможет развить продуктовое мышление и понимание бизнес-контекста.
Наконец, стоит поискать возможности для получения практического опыта. Например, предложить свою помощь в аналитике данных стартапу или некоммерческому проекту, поучаствовать в хакатоне или реализовать свой пет-проект. Работа с реальными данными, пусть и в учебных целях, позволит быстрее прокачать навыки и сформировать портфолио.
Начать можно с малого: с освоения базовых инструментов и концепций, которые заложат фундамент для дальнейшего развития. Главное — проявлять любопытство, не бояться пробовать новое и учиться на своих ошибках.
Полезные ресурсы для продуктовых аналитиков
Вот подборка полезных ресурсов для тех, кто хочет глубже разобраться в продуктовой аналитике:
Статьи:
- «Гайд по обучению продуктовой аналитике» — хорошая статья о том, как прокачивать навыки для продуктовой аналитики.
- Серия статей «Инструменты продуктовой аналитики» от GoPractice — подробный разбор различных инструментов и подходов: когортного анализа, юнит-экономики, работы с воронкой и т. д.
Книги:
- «Бережливая аналитика» (ориг. — Lean Analytics) Алистера Кролла и Бенджамина Йосковица — библия продуктовой аналитики. Детально разбираются подходы к аналитике на разных стадиях развития продукта и для разных бизнес-моделей.
- «Аналитическая культура» Карла Андерсона — книга о том, как выстроить процессы и культуру работы с данными в компании, чтобы принимать решения, основанные на фактах.
Комьюнити:
- Slack-чат ODS — сообщество аналитиков в Slack. Можно пообщаться с коллегами со всего мира, задать вопрос, найти работу.
Это далеко не полный список, но этого достаточно, чтобы погрузиться в тему. Изучайте теорию, пробуйте применять ее на практике в своих проектах, общайтесь с опытными коллегами и постепенно вы прокачаете свои навыки до высокого уровня.
