Вадим Миронов - Профессия «бизнес-аналитик». Краткое пособие для начинающих

• Каковы перспективы сервиса с учетом тенденций развития отрасли?

• Почему мы считаем, что сервис понравится потребителям?

• Нет ли похожих сервисов у конкурентов? Если есть, то каковы их успехи? Если сервис «не взлетел», то по какой причине?

Если ответы на эти вопросы даны и энтузиазм не испарился, можно переходить к этапу 2.

На втором этапе аналитик должен определиться: как дешево проверить, что от внедрения нового сервиса или продукта будет польза? На этом этапе проектируются и запускаются примитивные прототипы – простые приложения, сайты и т. п.

Суть А/B-тестирования лучше пояснить на примере.

Допустим, у вас есть интернет-магазин. Вы хотите добавить ему пару новых функций – например, красивую кнопку оформления заказа и 3D-обзор товара. Для удобства назовем их «Функция 1» и «Функция 2» соответственно. Текущее состояние магазина без новых функций будет служить контрольным показателем. Итак, вы создаете несколько версий магазина: только с «Функцией 1», только с «Функцией 2» и с обеими «Функциями» сразу, а потом демонстрируете новые версии сайта фокус-группам пользователей.

Ваша цель – понять, как новые изменения и их комбинации повлияли на работу магазина по сравнению с контрольным показателем. Возможно, смена цвета кнопки с синего на красный приведет к оттоку пользователей. Или, наоборот, заказов станет больше. Подобные тесты позволяют сформировать набор данных, на основе которых и принимается решение: добавлять новую функцию в сервис или нет.

На данном этапе возникает так называемая вилка решений. Перед началом работ вы должны однозначно определиться с критериями принятия решения. Иными словами, организаторы тестирования «на берегу» договариваются: если новая функция приведет к увеличению интересующего показателя на X % – значит, работы по внедрению продолжаются. А если функция понизит интересующую метрику на Y% – значит, от функции отказываемся и придумываем что-то еще.

Если А/В-тестирование показало приемлемые результаты, то новая функция внедряется в полном объеме.

На последнем этапе анализируется востребованность новых функций со стороны пользователя, работа обновленного сервиса, подводятся итоги проведенной работы. Кроме того, аналитик в течение определенного времени сопровождает обновленный сервис во избежание непредвиденных инцидентов.

В 2010 году в компании Google разработчики провели свыше 8000 A/B-тестов, касающихся исключительно функции поиска [9] Роулинг С. Я хочу больше идей. Более 100 практик и упражнений для развития творческого мышления. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2018. .

Аналитик данных решает следующие задачи:

• построение прогнозных моделей на основе больших массивов данных – например, прогноз оттока клиентов на основе анализа данных об их активности с момента появления в клиентской базе;

• разработка механизмов персональных рекомендаций на основе анализа больших объемов данных;

• выявление скрытых аномалий и закономерностей в данных.

Для решения подобных задач аналитику данных нужны хорошие, глубокие знания в области математики и статистики. Эффект «большого брата», следящего за вами, – заслуга аналитика данных. Речь о ситуации, когда сервис формирует персональные рекомендации буквально через минуту после возникновения потребности у клиента. Вы послушали всего несколько песен на «Яндекс. Музыке», а вам уже предлагают индивидуальные плейлисты, которые с высокой вероятностью соответствуют вашим предпочтениям.

Задача аналитика, работающего над привлечением пользователей, – привести на сервис как можно больше людей и обеспечить максимальную коммуникацию с каждым из них.

В данном направлении аналитик работает с:

• инструментами поисковой оптимизации;

• сегментацией клиентов и точечными предложениями;

• инструментами управления взаимоотношениями с клиентами (CRM – от англ. Customer Relationship Management);

• программами лояльности;

• скорингом пользователей: как часто клиент посещает сервис, какие действия предпринимает, сколько товаров заказывает и т. п.

После привлечения нового пользователя аналитик ищет варианты стимуляции потребительской активности. Цель этой работы – окупить затраты компании на привлечение клиента.

В ходе маркетинговых исследований аналитик проводит глубинные интервью с клиентами и старается «залезть» им в голову. Главное в таких исследованиях – коммуникации и искусство правильно задавать вопросы. Суть маркетинговой аналитики станет яснее из примера.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

См.: Глинкин А . Кадровый голод. России не хватает миллиона IT-специалистов. На кого пойти учиться, чтобы обеспечить себе будущее? // Lenta.ru ( https://lenta.ru/). 27 июля 2021. URL: https://lenta.ru/articles/2021/07/27/golod/(дата обращения: 16.11.2021).

См.: Кирьянова А., Нургазиева А . Что известно о «цифровой экономике»: текущий статус // CNews. № 78. 2.11.2017. URL: https://filearchive.cnews.ru/mag/2017/11/CNews_78.pdf(дата обращения: 16.11.2021).

См.: Глинкин А. Кадровый голод…

Вигерс К., Битти Д. Разработка требований к программному обеспечению. – СПб.: БХВ, 2021.

Владислав Исмагилов – руководитель службы аналитики «Яндекс. Маркет», автор семинаров по продуктовой аналитике.

Денис Бесков – ИТ-предприниматель и методист, основатель и руководитель школы системного анализа и проектирования ИТ-систем. Основной автор федерального профстандарта «Системный аналитик».

Андерсон К. Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017.

BABOK. A guide to the business analysis body of knowledge. – International Institute of Business Analysis, 2015.

Роулинг С. Я хочу больше идей. Более 100 практик и упражнений для развития творческого мышления. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2018.