Задача на аналитику как любопытство под видом работы
В менеджменте без данных никуда. Каждая рабочая неделя наполнена цифрами, метриками, таблицами, графиками, которые я детально изучаю и обсуждаю с коллегами
В условиях непрерывных хотелок по выгрузке данных и ограниченности ресурса аналитиков возникает вопрос: как сделать процесс выгрузки данных эффективным?
Все начинается тикета, главное правило при составлении которого: данные должны помогать принимать решение
Может, звучит банально, но на практике достаточно много тикетов забываются и могут уходить в стол. Поэтому два совета, как следовать выделенному правилу:
Во-первых, на любые данные, которые указываются в тикете, стоит продумать: что я буду делать на основании полученной информации? Причём не абстрактно в формате «узнаю MAU продукта» или «определю конверсию в оплату», а по-сценарно: «если медиана суммы заказа >= n, устанавливаю тариф доставки А, иначе - Б», «stickiness > X%, фича нужна, оставляем в продукте»
Чтобы проверить задачу на соответствие правилу, можно проанализировать написанное: посмотрите на описание действия для каждого возможного исхода. Метрика выросла - делаю А, упала - делаю Б, не прокрасиласть - делаю С. Если во всех трёх сценариях действие одинаковое или его нет вообще, метрика не нужна. Это любопытство, а не задача. Такие тикеты честнее закрывать до того, как они съедят неделю аналитика
Во-вторых, чтобы быстрее принять решение, выгруженные метрики лучше с чем-нибудь сравнивать. Абсолютные метрики мало, что дают. А это простое действие помогает найти фактуру для формирования вывода, которое затем можно обернуть в продуктовую гипотезу. Например, данные можно сравнивать:
🟡с той же метрикой, но конкурента 🟡с той же метрикой, но для другого сегмента 🟡с той же метрикой, но для другой категории товаров 🟡с другим этапом воронки 🟡с другим сезоном 🟡с той же метрикой до и после раскатки 🟡с бенчмарком рынка или планом и тп
И вот, после сравнения, легче найти проблематику, тренд и тп. Я редко вижу ситуации, когда метрика нужна обособленно, разве что для определения rps, планирования воронки маркетингового промо или презентации. Но отмечу, что в этих случаях данные помогают принимать решение, поэтому такая выгрузка тоже ок!
Всем эффективных тикетов на аналитику!!
❤️ - если полезно!
· 20.08
Узнаю себя — только у меня аналитика чаще про другую компанию, чем про свою: перед заходом к клиенту собираю цифры и контекст по нему, чтобы понимать, кто решает и чем цепить.. Занимает минуты, а ощущение то же — без данных разговор превращается в угадайку. У вас аналитика больше про внутренние процессы или тоже смотрите вовне, на партнёров?
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён