denzceo

denzceo

На Пикабу
поставил 0 плюсов и 0 минусов
100 рейтинг 0 подписчиков 0 подписок 1 пост 0 в горячем

Искусство продуктовой аналитики: как преобразовать цифры в ценные инсайты для бизнеса

Привет Хабр! Меня зовут Денис, я ведущий продуктовый аналитик из МТС, ex-Tinkoff. Также я ментор и любитель конференций, на которых я периодически появляюсь и даже что-то рассказываю. Я обожаю цифры и всё, что с ними связано. Хочу поделиться своим рабочим опытом, а именно, как же продуктовый аналитик может помочь бизнесу стать лучше.

В современном мире данные играют все более важную роль в развитии бизнеса. Они позволяют принимать обоснованные и осознанные решения, а также выявлять потенциальные возможности для оптимизации и роста. Однако, необходимо понимать, что накопление большого объема данных само по себе недостаточно для достижения успеха. Чтобы преобразовать цифры в ценные инсайты, требуется искусство продуктовой аналитики.

Кто такой продуктовый аналитик?

Для начала начнем с понимания того, кто такой продуктовый аналитик и какие его основные задачи. Лично для меня продуктовый аналитик - это связующее звено между бизнес командой и цифрами. Обычно говорят, что продуктовый аналитик очень тесно взаимодействует с продакт овнером, и на самом деле это так. Продуктовый аналитик помогает бизнесу увидеть, как пользователи взаимодействуют с конкретным продуктом, можно сказать, что он также является мостом между продуктом и пользователем.

У всех сейчас на слуху data-driven подход, когда цифры помогают бизнесу, здесь как раз таки и появляется продуктовый аналитик, он помогает делать правильные решения на основе данных. Он решает огромное количество задач, начиная от вопроса: "Как удержать пользователей в продукте?" и заканчивая: "Куда нам двигаться дальше?", поэтому это довольно обширная тема для обсуждения, чем же занимается продуктовый аналитик. Но давайте сейчас не об этом и я вкратце опишу задачи продуктового аналитика:

  • проведение количественных исследований

  • A/B тесты

  • ad-hoc запросы

  • построение дешбордов

  • внедрение и анализ метрик

  • изучение поведения пользователей

  • генерация гипотез

На основе всего этого мы можем точно сказать, что продуктовый аналитик - это человек, без которого не может обойтись бизнес, если он хочет искать новые возможности для роста.

Продуктовый аналитик помогает ответить на вопросы:

  • Почему это сделали?

  • Кто и когда это сделал?

  • Как это сделали?

Из цифр в инсайты для бизнеса

На мой взгляд, это является самым важным навыком продуктового аналитика. Я всегда стараюсь его объяснить своим ученикам и вот, какой roadmap я смог создать на основе своего опыта.

Хочу разобрать все это на конкретном примере! Давайте представим, что мы продуктовые аналитики в компании, которая занимается продажей цветов и у них есть сайт и приложение, в котором есть возможность заказывать букеты. У нас вроде как все хорошо с нашим продуктом, мы куда-то развиваемся, что-то делаем, но пока что непонятно, на что это влияет.

Постановка задачи

Все начинается с постановки задачи, например к нам приходит продакт и говорит, что мы видим на дешбордах, что сейчас у нас очень мало клиентов доходит до оплаты и заказа букета, посмотри как это изменить или даже улучшить.

Окей, задача есть, теперь мы можем приступать к дальнейшим действиям!

Находим исторические данные по исследованиям / уточняем у заказчика

На этом этапе нам нужно постараться найти всю историческую информацию по данным, возможно кто-то уже делал исследования и это может облегчить нашу работу. Здесь нужно будет тщательно покопаться в документации и может быть вам повезет найти что-то полезное! Но мы живем не в идеальном мире, и не всегда остаются хорошие задокументированные выводы по исследованиям, поэтому мы можем обратиться к нашему продакт овнеру, а также задать уточняющие вопросы:

  • есть ли какие-то предположения, почему у нас мало клиентов доходят до оплаты?

  • были ли какие-то исследования воронки до этого / кто может делал какое-то смежное исследование

  • были ли какие-то технические сбои?

Здесь я хочу обратить внимание на технические сбои и правильность отображения графиков, потому что может быть так, что у нас просто неправильные данные, а мы уже бьем тревогу, хотя на самом деле все нормально. Уделяйте время проверке данных!

Обязательно также нужно знать про сезонность продукта, потому что возможно просто сейчас такое время, что пользователи просто хотят посмотреть на цветы, но не покупать их. Обратить внимание нужно и на конкурентов, внешние факторы, возможно кто-то стал предлагать точно такие же букеты, как и у нас только по меньшей стоимости.

Вопрос: "Где хранятся данные?" мы задавать не будем, ведь мы продуктовые аналитики знаем, где они лежат - в БД, поэтому в следующем шаге мы будем исследовать наши данные!

Поиск нужных цифр

Как только мы полностью осознали сущность проблемы, мы переходим к данным. Здесь нужно иметь критическое мышление и понимание составляющих нашей воронки. Например, если говорить про наш случай, то я также обратил бы внимание на предыдущие шаги воронки и посмотрел, как пользователь проходит их.

Посмотрел бы на дополнительные метрики, такие как:

  • MAU / DAU / WAU

  • ARPPU

  • AOV

  • NPS, CSAT

  • Время, проведенное на странице

Обратил бы внимание на последние A/B тесты, которые мы масштабировали на всю аудиторию, возможно там будет какая-то зацепка, а также нынешние тесты, которые сейчас идут. Всю информацию я бы визуализировал для большей наглядности. И конечно же посмотрел на данные, связанные с логистикой, возможно у нас выросла стоимость доставки и поэтому увеличилась цена букетов, поэтому никто не хочет их покупать.

Проанализировав данные, мы можем обнаружить изменения в воронке продаж, а также другие изменения в иных метриках, которые до этого были неизвестны и выявить потенциальные проблемные зоны. Например, если мы видим резкое снижение конверсии на определенном шаге воронки, это может указывать на то, что пользователи испытывают трудности или неудовлетворение на этом этапе. Это может стать отправной точкой для формулирования гипотез и проведения дополнительных исследований.

Почему так?

Гипотезы являются основой для предпринимаемых действий. Они формулируются на основе анализа данных и могут быть направлены на оптимизацию продукта, улучшение пользовательского опыта или решение проблемных ситуаций. Гипотезы также должны быть проверяемыми и измеримыми, чтобы можно было оценить их эффективность.

В данном случае, что мы можем предположить:

  • пользователю непонятно, как проходить воронку

  • пользователь не хочет проходит полную воронку, потому что ему что-то не нравится

  • пользователь не может пройти полную воронку, потому что его что-то блочит на техническом уровне

  • у нас очень много “мусорных” пользователь, у которых нет цели приобрести букет, они просто заходят на сайт, т.е на сайт попадает не та аудитория

  • технический сбой в данных

На этом этапе мы также делаем выводы и идеи, как это улучшить. Затем мы переходим к “прожарке” гипотезы.

Валидация идей

Как только у нас появился список предполагаемых проблем мы должны самостоятельно их провалидировать и понять, насколько вообще это может быть реально? Желательно это сначала проверять с помощью здравого смысла, а затем это подкрепить данными, на мой взгляд это самый понятный способ.

Следующее наше действие - поход к продакт овнеру с пакетом идей, предложений и проблемных мест. Нам требуется тщательно обсудить все наши гипотезы с продактом и вместе сформулировать решение проблем. Всегда важно уметь выслушать мнение другого человека, увидеть его точку зрения - все это очень важные человеческие качества аналитика.

Решение конкретной проблемы

Как только мы выявили предполагаемую гипотезу из-за которой у нас мало людей на шаге оплаты, мы начинаем фиксить проблему, путем обсуждений с разработчиками, маркетологами, другими аналитиками, возможно даже стоит подключить продактов из смежных команд.

И вскоре у нас уже есть готовое решение! Спустя небольшое время, после того, как проблема была пофикшена, мы возвращаемся к данным и видим, что количество пользователей, которые доходят до шага с оплатой начинает по-немногу расти! А это значит, что мы справились с нашей задачей и смогли помочь бизнесу.

Искусство продуктовой аналитики: как преобразовать цифры в ценные инсайты для бизнеса Развитие, Успех, Карьера, IT, Собеседование, SQL, Python, Гайд, Лайфхак, Длиннопост

Как из цифр делать инсайты

Заключение

В итоге, искусство продуктовой аналитики заключается не только в работе с данными, но и в умении видеть скрытые связи, генерировать гипотезы и преобразовывать цифры в практически применимые инсайты. Это непростая задача, требующая усидчивости, технических знаний и понимания бизнес-процессов, но она может принести значительную стоимость для компании и ее развития.

Спасибо большое, что дочитали это статью, буду рад любым комментарием и критике! Также хочу рассказать, что у меня есть свой телеграмм канал, в котором я делюсь своим опытом и помогаю развиваться другим людям!

Показать полностью 1
Отличная работа, все прочитано!